比如一则新闻，如下图所示：
解决思路
1、先爬取新闻中的所有文字
2、再把所有的文字分割，使之成为一个个的字
3、将出现的字进行统计，统计出次数靠前的10位
4、再生成词云图或饼图
请看以下代码：
import jieba as jieba
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pyecharts.charts import WordCloud, Pie
if __name__ == "__main__":
headers = {
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36"
}
url="https://new.qq.com/rain/a/20230315A08LAK00"
res_html = requests.get(url, headers=headers).text
# print(res_html)
# 创建一个BeautifulSoup对象。对获取的网页进行过滤，获取其内容
soup = BeautifulSoup(res_html, "lxml")
# 获取文章的文字
txt = soup.select(".content-article")[0].text
# print(txt)
# 对文章进行分割
words = jieba.lcut(txt)
# 统计每个词语出现的次数
counts = {}
for word in words:
if len(word) == 1:
continue
else:
counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
# 获取出现次数最多的前10个词语
# counts.items -----> counts里面的所有项
# a ------> counts里面的每一项
sort_data = sorted(counts.items(), key=lambda a: a[1], reverse=True)[:10]
# 词云图
wc = WordCloud()
wc.add("", sort_data, word_size_range=[20, 100])
wc.render("1.html")
# 饼图
pip = Pie()
pip.add(
series_name="次数",
data_pair=sort_data
)
pip.render("2.html")
结果
一起看一下运行效果：
饼图：
本文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，请权利人联系51Testing小编(021-64471599-8017)，我们将立即处理
