stop = pd.read_csv(stoplist, encoding='utf-8', header=None, sep='tipdm')中的参数是什么意思

这是一个Python代码，其中stoplist是一个文件路径，pd.read_csv()是Pandas库中的函数，用于从CSV文件中读取数据并返回一个DataFrame对象。参数encoding='utf-8'表示使用UTF-8编码读取文件，header=None表示文件中没有列标题，sep='tipdm'表示使用'tipdm'作为分隔符。

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def getWordsFromFile(txtFile,stopList): wordsList=[] with open(txtFile,encoding='utf8') as fp: for line in fp: line=line.strip() line=re.sub(r'[.【】0—9 、——，！ ~\*]',' ',line) line=cut(line) line=filter(lambda word:len(word)>1,line) wordsList.extend(line) words=[] for i in wordsList: if i not in stopList and i.strip() !='' and i !=None: words.append(i) return words if __name__ == '__main__': getWordsFromFile("D:/data/dataDemo/normal/normal-train1.txt", stopList) print(getWordsFromFile)

这是一个Python函数，用于从指定的文本文件中获取单词列表。它会去除文本中的标点符号、数字和停用词，并返回一个单词列表。如果你想要使用这个函数，需要传入两个参数：txtFile表示要读取的文本文件路径，stopList表示停用词列表。如果你想要运行这个函数并输出结果，可以在if __name__ == '__main__'的条件下调用该函数并传入参数，然后使用print函数输出结果。

解释代码：while offset < total: query['offset'] = offset req = requests.get(url, headers=headers, params=query) comment = json.loads(req.content)['comments'] #由网页分析，评论内容均存储在json对象comments键值的子数组中 for i in range(len(comment)): commentStr += comment[i]['content'] offset += limit sleep(1) #一般需要多次获取内容时可让程序适当暂停，避免访问过于频繁 #采用正则表达式，给文本去除不必要的字符 pat = re.compile( u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a\u3040-\u31FF])") commentStr = re.sub(pat, "", commentStr) #jieba分词后，得到generator迭代器，可以用jion()方法直接获取用于制作词云的文本 commentStr = ' '.join(jieba.cut(commentStr, cut_all=False)) #获取停用表 stopList = getStopList() #进行自定义遮盖 Mask = np.array(image.open( r"E:\python软件\pachong4zhang\tree.jpg")) ##传入参数与文本生成词云 Wcloud = wordcloud.WordCloud( mask=Mask, font_path=r"C:\Windows\Fonts\Deng.ttf", stopwords=set(stopList), background_color="white", scale=4).generate(commentStr) #将生成的词云展示或保存 image_produce = Wcloud.to_image() image_produce.show() save_path = "%s.png" % song_id image_produce.save(save_path)

这段代码是一个爬虫程序，用于爬取某个音乐网站的评论数据，并生成对应的词云图。

首先，通过循环获取评论数据，每次获取的数量由参数`limit`控制，直到获取所有评论数据为止。获取评论数据的请求通过`requests`库发送，请求参数包括`url`、`headers`和`query`，其中`query`参数包括`offset`和`limit`，用于控制获取评论数据的偏移量和数量。获取到的评论数据存储在`json`对象的`comments`键值的子数组中，通过`for`循环遍历每个评论数据中的`content`属性，并将其拼接成一个字符串`commentStr`。

接下来，通过正则表达式去除不必要的字符，然后使用`jieba`库对文本进行分词，得到一个generator迭代器，并通过`join()`方法将其转换为字符串，用于制作词云图。

然后，获取停用词表，并通过`image`库打开一个自定义遮盖图，用于生成词云图。通过`wordcloud`库生成词云图，设置参数包括遮盖图、字体、停用词表、背景颜色和缩放比例等。最后，将生成的词云图展示出来或保存到本地。