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歌词上做文本分析#xff0c;数据存储在网页上#xff0c;需要爬取数据下来#xff0c;词云展示在工作中也变得日益重要#xff0c;接下来将数据爬虫与可视化结合起来#xff0c;做个词云展示案例。 二、操作步骤
代码如下#xff1a; # -*- coding:utf-8 -*-…一、前言
歌词上做文本分析数据存储在网页上需要爬取数据下来词云展示在工作中也变得日益重要接下来将数据爬虫与可视化结合起来做个词云展示案例。 二、操作步骤
代码如下 # -*- coding:utf-8 -*-
# 网易云音乐 通过获取每首歌ID生成该歌的词云
import requests
import sys
import re
import os
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from PIL import Image
import numpy as np
from lxml import etree%matplotlib inlineheaders {Referer :http://music.163.com,Host :music.163.com,Accept :text/html,application/xhtmlxml,application/xml;q0.9,image/webp,image/apng,*/*;q0.8,User-Agent:Chrome/10}# 得到一首歌的歌词
def get_song_lyric(headers,lyric_url):res requests.request(GET, lyric_url, headersheaders)if lrc in res.json():lyric res.json()[lrc][lyric]new_lyric re.sub(r[\d:.[\]],,lyric)return new_lyricelse:return print(res.json())
# 去掉停用词
def remove_stop_words(f):stop_words [作词, 陈咏谦, 作曲, Howie, , Dear Jane, 编曲, 关礼琛, 监制, /, Tim]#, 你, 说, 的, 我, 在for stop_word in stop_words:f f.replace(stop_word, )return f
# 生成词云
def create_word_cloud(f):print(根据词频开始生成词云!)f remove_stop_words(f)cut_text .join(jieba.cut(f,cut_allFalse, HMMTrue))wc WordCloud(font_path./SimHei.ttf,max_words100,width2000,height1200,)print(cut_text)wordcloud wc.generate(cut_text)# 写词云图片wordcloud.to_file(wordcloud.jpg)# 显示词云文件plt.imshow(wordcloud)plt.axis(off)plt.show()# 所有歌词
all_word
# 获取每首歌歌词
song_id 405790387
song_name 哪里只得我共你# 歌词API URL
lyric_url http://music.163.com/api/song/lyric?ospcid song_id lv-1kv-1tv-1
lyric get_song_lyric(headers, lyric_url)
all_word all_word lyric
print(song_name)
#根据词频 生成词云
create_word_cloud(all_word) 三、效果展示
1歌词文本展示
2词云图
