from pyecharts.charts import WordCloud from jieba.analyse import extract_tags with open('f:luser_comment.txt',encoding='utf8') as fn: comment_data = fn.readO tags_pairs=extract_tags(comment_data, topK=50. y"'hWeight=True, allowPOS=['n','v','a') with open('f:luser_comment_tags.txt','w+') as fn: for tag, weight in tags pairs: fn.write(tag) fn.write(':') fn.write(str(weight)) fn.write('\n') wc=WordCloudO wc.add("", [list(i) for i in tags_pairs], word_size_range=[5, 400]) wc.render("f:\lwordcloud.html") 要求：写出程序中“输入、输出语句”、主要功能、核心语句?

输入语句：无，程序中使用了一个文本文件 "f:luser_comment.txt"，需要先创建该文件并写入需要分析的文本内容。
输出语句：程序将生成一个词频分析结果文件 "f:luser_comment_tags.txt" 和一个词云图文件 "f:lwordcloud.html"。

主要功能：该程序实现了对文本文件进行词频分析，并生成相应的词云图。具体实现如下：

1. 使用 jieba 库的 extract_tags 方法对文本内容进行分析，得到词频分析结果 tags_pairs。

2. 将 tags_pairs 写入词频分析结果文件。

3. 使用 pyecharts 库的 WordCloud 类创建一个词云图对象 wc。

4. 将 tags_pairs 作为词云图的数据添加到 wc 中。

5. 设置词云图的字体大小范围为 [5, 400]。

6. 将词云图渲染为 HTML 文件 "f:lwordcloud.html"。

核心语句：

with open('f:luser_comment.txt', encoding='utf8') as fn:
    comment_data = fn.readO
tags_pairs = extract_tags(comment_data, topK=50, withWeight=True, allowPOS=['n', 'v', 'a'])
with open('f:luser_comment_tags.txt', 'w+') as fn:
    for tag, weight in tags_pairs:
        fn.write(tag)
        fn.write(':')
        fn.write(str(weight))
        fn.write('\n')
wc = WordCloud()
wc.add("", [list(i) for i in tags_pairs], word_size_range=[5, 400])
wc.render("f:\lwordcloud.html")