爬取京东评论、分词+词频统计、词云图展示

好的，这是一个比较复杂的问题，需要梳理出多个步骤来完成。

1. 爬取京东评论：可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来实现。首先需要通过 requests 库获取目标网页的 HTML 内容，然后使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 内容，提取出评论信息。

2. 分词+词频统计：可以使用 Python 的 jieba 库来进行中文分词，将评论分词后，使用 Python 的 collections 库中的 Counter 类来进行词频统计。

3. 词云图展示：可以使用 Python 的 wordcloud 库来生成词云图。在生成词云图之前，需要先将分词后的数据转换成字符串形式，然后根据词频大小来设置词云图中不同词的大小。

下面是一个简单的代码示例，供参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 爬取京东评论
url = 'https://item.jd.com/100003235876.html#comment'
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
comments = soup.find_all('div', {'class': 'comment-con'})

# 分词+词频统计
words_list = []
for comment in comments:
    words = jieba.cut(comment.text)
    words_list.extend(words)
word_count = Counter(words_list)

# 词云图展示
wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white')
wordcloud.generate_from_frequencies(frequencies=word_count)
plt.figure()
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

这段代码可以爬取京东商品页面的评论，并生成对应的词云图展示。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要考虑更多的细节问题，比如异常处理、数据清洗、图形美化等。