爬虫大作业

一、主题 ：

          爬取博客园博问上160页每页25条帖子标题，利用jieba分词生成词云进行分析

二、python爬取数据

        博问主页：https://q.cnblogs.com/list/unsolved?page=1 

        第二页：https://q.cnblogs.com/list/unsolved?page=2     以此类推……

        可得160页bkyUrl地址

for i in range(1,161):
    bkyUrl = "https://q.cnblogs.com/list/unsolved?page={}".format(i)

     通过浏览器查看博问主页元素：

  观察可得在主体div类为.left_sidebar标签下有25个标签h2、h2标签内a标签文本即为各博问贴子标题

  因此可得getpagetitle函数获取每页25条博问贴子标题：

def getpagetitle(bkyUrl):
    time.sleep(1)
    print(bkyUrl)
    res1 = requests.get(bkyUrl)  # 返回response对象
    res1.encoding = 'utf-8'
    soup1 = BeautifulSoup(res1.text, 'html.parser')
    item_list = soup1.select(".left_sidebar")[0]
    for i in item_list.select("h2"):
       title = i.select("a")[0].text

将上述操作整合一起，获取160 * 25 条博问标题

import requests
import time

from bs4 import BeautifulSoup

def addtitle(title):
    f = open("F:/study/大三/大数据/title.txt","a",encoding='utf-8')
    f.write(title+"
")
    f.close()

def getpagetitle(bkyUrl):
    time.sleep(1)
    print(bkyUrl)
    res1 = requests.get(bkyUrl)  # 返回response对象
    res1.encoding = 'utf-8'
    soup1 = BeautifulSoup(res1.text, 'html.parser')
    item_list = soup1.select(".left_sidebar")[0]
    for i in item_list.select("h2"):
       title = i.select("a")[0].text
       addtitle(title)

for i in range(160,161):
    bkyUrl = "https://q.cnblogs.com/list/unsolved?page={}".format(i)
    getpagetitle(bkyUrl)

保存标题title.txt文本：

 三、生成词云：

将文本中标题信息以string类型读取出来，利用jieba进行分词，去除一些标点符号和无用词（这里做的不够细致），生成字典countdict：

def gettitle():
    f = open("F:/study/大三/大数据/title.txt","r",encoding='utf-8')
    return f.read()

str1 = gettitle()
stringList =list(jieba.cut(str1))
delset = {"，","。","：","“","”","？"," ","；","！","、"}
stringset = set(stringList) - delset
countdict = {}
for i in stringset:
    countdict[i] = stringList.count(i)
print(countdict)

进行文本分析生词词云：

from PIL import Image,ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
graph = np.array(countdict)
font = r'C:WindowsFontssimhei.ttf'
backgroud_Image = plt.imread("F:study大三大数据\background.jpg")
wc = WordCloud(background_color='White',max_words=500,font_path=font, mask=backgroud_Image)
wc.generate_from_frequencies(countdict)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

这里使用background.jpg作为背景图:

 

生成词云图如下：

 

从词云图就能很直观的看出博问上锁提出问题大部分集中在数据库、python、C#和Java.

四、爬取数据过程中遇到的问题：

爬取标题数据信息的过程比较顺利，主要问题出现在wordCloud的安装过程中：

安装worldCloud有两种方式：

一是在pycharm中进入File-setting-proje-Project Interpreter、通过install worldCloud 安装包

二是在

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 中下载对应python版本和window 32/64位版本

我的python版本是3.6，win10 64位系统，所以下载

• wordcloud‑1.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl            

这里把下载文件放在F盘

cmd命令行进入对应wordcloud安装路径，我是放在F盘，所以进入F：

输入 pip install  wordcloud‑1.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl  即可成功导入

但是在执行方法一的时候总会出现这个错误提示：  

解决办法应该是安装Microsoft Visual C++ 14.0，但是文件比较大，没有进行过尝试，所以使用方法二

执行二方法：

可以看到wordCloud已经安装到

中，如果在这之后没有在pycharm File-setting-proje-Project Interpreter看到wordCloud包，就需要手动在上图路径中找到wordCloud，复制到C:User  -  PycharmProjects**vervlib 中即可，（**表示自己创建的项目名字）

 五、总结

    利用python爬取数据生成词云的过程还是很有趣的，本来想通过python爬取博客园各博主圆龄，但必须要登录博客园后才能进入各博主主页，目前所学还没办法做到以用户身份爬取数据，此后会继续学习研究~！！