tokens = [token for token in tokens if ((token not in stopwords) and len(token) > 1)] return tokens #当地址是根路径时，就调用下面的函数 @app.route('/') def index(): df = pd.read_csv("./球鞋.csv", encoding='gbk', header=None) # 数据清洗 df.columns = ["评论内容", 'user'] df.drop_duplicates(subset="评论内容", inplace=True) df.dropna(inplace=True) # 创建一个空的语料库列表 corpus = [] for text in df['评论内容'].values: # 预处理函数 preprocess_text() 的实现未知 tokens = preprocess_text(text) corpus.append(tokens) # 绘制词云图 dict_ = pd.DataFrame(_flatten(corpus)).value_counts().to_dict() dict_ = {i[0]: dict_[i] for i in dict_} data=[{"name":i,"value":dict_[i]} for i in dict_] print(data) return render_template("index.html",data=data) #启动web服务器 if __name__ == '__main__': app.run()

这段代码是一个使用 Flask 框架搭建的 web 服务器，读取了一个名为 "球鞋.csv" 的文件，进行数据清洗并生成词云图展示在网页上。具体步骤如下：
1. 使用 pandas 库读取 csv 文件，并给列名命名为 "评论内容" 和 "user"。
2. 对 "评论内容" 列进行去重和去空值操作。
3. 定义了一个预处理函数 preprocess_text()，用于对每个评论内容进行分词、去停用词等操作，返回一个 token 列表。
4. 遍历 "评论内容" 列，对每个评论内容调用 preprocess_text() 函数，将处理后的 token 列表添加到 corpus 列表中。
5. 对 corpus 列表进行扁平化处理，并使用 pandas 库的 value_counts() 函数统计每个词出现的次数，返回一个词频字典。
6. 将词频字典转换成一个格式为 [{"name":i,"value":dict_[i]}] 的列表，用于在网页上展示词云图。
7. 在网页上渲染 index.html 模板，并将词云图数据传递给模板。
8. 启动 web 服务器，监听客户端请求。

相关问题

tokens = jieba.lcut(text) tokens = [token for token in tokens if ((token not in stopwords) and len(token) > 1)] return tokens

这段代码使用了jieba库对文本进行分词，并过滤掉停用词和长度小于等于1的词汇，最后返回处理后的词汇列表。具体解释如下：

1. `jieba.lcut(text)`：使用jieba库的分词函数对文本进行分词，返回一个词汇列表。

2. `tokens = [token for token in tokens if ((token not in stopwords) and len(token) > 1)]`：通过列表解析式，筛选出不在停用词列表中且长度大于1的词汇，并保存在新的列表中。

3. `return tokens`：返回处理后的词汇列表。

解释corpus = [token for line in tokens for token in line]

这行代码使用了列表推导式，其中tokens是一个二维列表，每个子列表代表一个句子，每个元素代表句子中的一个单词或标点符号。这行代码的作用是将tokens转换为一个一维列表corpus，其中每个元素代表一个单词或标点符号。

具体实现过程是：首先遍历tokens中的每个子列表，即每个句子，然后再遍历每个子列表中的元素，即每个单词或标点符号。将元素依次放入一个新的列表中，最终得到了一个一维列表corpus。