基本信息

---

下载

   友情提示：（无需注册或充值，赞助后即可获取资源下载链接）

---

     嘿，亲！知识可是无价之宝呢，但咱这精心整理的资料也耗费了不少心血呀。小小地破费一下，绝对物超所值哦！如有下载和支付问题，请联系我们QQ(微信同号)：813200300

本次赞助数额为： 2 元　

支付宝支付

微信支付

   源码介绍

---

使用Python做垃圾分类的原理及实例代码附源码

打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。

当然，这里的丢人非彼丢人，指的是丢垃圾的丢。

点开发现，原来是一段对口相声啊，还是两个萌妹子(AI)的对口相声，瞬间就来了兴趣，阐述的是关于如何进行垃圾分类的。

原视频链接：https://www.bilibili.com/video/av57129646?from=search&seid=9101123388170190749

看完一遍又一遍，简直停不下来了，已经开启了洗脑模式，毕竟视频很好玩，视频中的弹幕更是好玩！

独乐乐不如众乐乐，且不如用Python把弹幕保存下来，做个词云图？就这么愉快地决定了！

1 环境

操作系统：Windows

Python版本：3.7.3

2 需求分析

我们先需要通过开发调试工具，查询这条视频的弹幕的 cid 数据。

拿到 cid 之后，再填入下面的链接中。

http://comment.bilibili.com/{cid}.xml

打开之后，就可以看到该视频的弹幕列表。

有了弹幕数据后，我们需要先将解析好，并保存在本地，方便进一步的加工处理，如制成词云图进行展示。

3 代码实现

在这里，我们获取网页的请求使用 requests 模块；解析网址借助 beautifulsoup4 模块；保存为CSV数据，这里借用 pandas 模块。因为都是第三方模块，如环境中没有可以使用 pip 进行安装。

pip install requests

pip install beautifulsoup4

pip install lxml

pip install pandas

模块安装好之后，进行导入

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

请求、解析、保存弹幕数据

# 请求弹幕数据

url = 'http://comment.bilibili.com/99768393.xml'

html = requests.get(url).content

# 解析弹幕数据

html_data = str(html, 'utf-8')

bs4 = BeautifulSoup(html_data, 'lxml')

results = bs4.find_all('d')

comments = [comment.text for comment in results]

comments_dict = {'comments': comments}

# 将弹幕数据保存在本地

br = pd.DataFrame(comments_dict)

br.to_csv('barrage.csv', encoding='utf-8')

接下来，我们就对保存好的弹幕数据进行深加工。

制作词云，我们需要用到 wordcloud 模块、matplotlib 模块、jieba 模块，同样都是第三方模块，直接用 pip 进行安装。

pip install wordcloud

pip install matplotlib

pip install jieba

模块安装好之后，进行导入，因为我们读取文件用到了 panda 模块，所以一并导入即可

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import jieba

我们可以自行选择一张图片，并基于此图片来生成一张定制的词云图。我们可以自定义一些词云样式，代码如下：

# 解析背景图片

mask_img = plt.imread('Bulb.jpg')

'''设置词云样式'''

wc = WordCloud(

 # 设置字体

 font_path='SIMYOU.TTF',

 # 允许最大词汇量

 max_words = 2000,

 # 设置最大号字体大小

 max_font_size = 80,

 # 设置使用的背景图片

 mask = mask_img,

 # 设置输出的图片背景色

 background_color=None, mode="RGBA",

 # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案

 random_state=30)

接下来，我们要读取文本信息（弹幕数据），进行分词并连接起来：

# 读取文件内容

br = pd.read_csv('barrage.csv', header=None)

# 进行分词，并用空格连起来

text = ''

for line in br[1]:

 text = ' '.join(jieba.cut(line, cut_all=False))

最后来看看我们效果图

有没有感受到大家对垃圾分类这个话题的热情，莫名喜感涌上心头。

.
└── 好例子网_使用Python做垃圾分类视频弹幕的文本分析原理及实例代码附源码.docx

0 directories, 1 file