川普作为一个推特狂人，上台以来一共发了一万多条推特，本文爬取了川普在2020年的全部推特内容并将其绘制成了词云图。
正所谓条条道路通罗马，上次我们使用了Selenium自动化工具来爬取网易云的音乐评论，Selenium自动化工具可以驱动浏览器执行特定的动作，获得浏览器当前呈现的页面的源代码，做到可见即可爬，但需要等网页完全加载完，也就是JavaScript完全渲染出来才可以获取到当前的网页源代码，这样的爬取效率太低了、爬取速度太慢了。
随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍！ 从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看，主要解决以下内容：网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘－KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—P
大数据时代到来，网络数据正成为潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等存储在网页中，这些具有相当大价值的信息不同于传统的结构化数据，属于非结构化数据，需要我们使用一定的技术和方法将其转化为计算机能够理解的特征信息，然后我们才能对其进行分析。这里我们采用python爬虫提取腾讯网站科技新闻的标题，通过文本分析，来进行分析。
作者：沈浩老师（公众号ID：artofdata），中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
18日观看了十九大的开幕直播，聆听了习大大的重要讲话，如此重要的讲话，怎能不结合我们的文本挖掘技术来深刻学习一下呢！这次的文章就让我们用R里面的jiebaR包和wordcloud2包，对习大大的讲话内容进行分词与统计，看看这次讲话都提到了什么？有哪些关键词？ ---- jiebaR简介 1，worker( )：加载分词引擎。里面的type参数用来选择引擎类型，可选的有：混合模型‘mix’，最大概率法‘mp’，隐马尔科夫‘hmm’，关键词‘keywords’等。还有其他参数可以设置停用词，关键词数等，具体在加
1.基础知识：网站基本原理，html,python,多进程/多线程/协程等（必学）
前言 emmmm 没什么说的，想说的都在代码里 环境使用 Python 3.8 解释器 3.10 Pycharm 2021.2 专业版 selenium 3.141.0 本次要用到selenium模块，所以请记得提前下载好浏览器驱动，配置好环境 代码实现 先是安装、导入所需模块 from selenium import webdriver # 导入浏览器的功能 import re # 正则表达式模块, 内置 import time # 时间模块, 程序延迟 1. 创建一个浏览器对象 drive
统计图是辅助作者和读者沟通的有效工具，可以很好的展现数据特征，快捷地将数据内涵呈现出来，同时还可以让内容看起来更加美观易读。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。
Python里面两大最牛的Web框架，一个是Django，一个是Flask 。今天就分享一个用Flask做的词云生成网站，非常有意思的小web，适合练手。
这是一个前端用 Vue，后端用 Python 的 Web 框架 Flask 开发的词云生成应用，代码已上传到 flask-vue-word-cloud。写这个小项目的起因是最近团队年终述职，有一些大佬的 PPT 上用了词云来展示自己团队一年的工作成果。还有大佬说不要守着自己的一亩三分地，在技术上拓宽视野可以帮助我们更好的成长。正好之前接触过 Python 和 R 生成词云，于是作为一个移动端开发者，想在本地跑一个生成词云的服务，就有了这个项目。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112758689
【导语】：今天我们来聊聊最近火到不行的综艺——《乘风破浪的姐姐》，Python分析弹幕部分请看第四部分。
2021是最好的一年，也是很差的一年，时光如白驹过隙，匆匆溜走，还有多少热点，在你的记忆里！
今天我们要做的事情是使用动态爬虫来爬取QQ空间的说说，并把这些内容存在txt中，然后读取出来生成云图，这样可以清晰的看出朋友的状况。
自从2023.3月以来，"淄博烧烤"现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现象级事件存在一定的数据分析实践意义。
今天就分享一个用Flask做的词云生成网站，非常有意思的小web，适合练手。这是一个前端用 Vue，后端用 Python 的 Web 框架 Flask 开发的词云生成应用，代码已上传到 flask-vue-word-cloud
作为海贼迷（不一定是真的），最近有款字节游戏的手游产品《航海王热血航线》上线了，闹的沸沸扬扬，冲到了iOS畅销榜第5。那么作为taptap迷（可能也不一定是真的），我们来一起看看大家都怎么在聊这块产品吧！
大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取，感兴趣的朋友可以点击进行查看，如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下）。今天小编带大家通过词云去将其进行可视化，具体的教程如下。
商业智能时代已经全面到来，分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式的增长。无论从事产品研发的工程师，还是从事产品推广的市场人员、人力资源的财务会计人员，都需要掌握数据分析技术，否则很有可能被人工智能时代替代。 “工欲善其事，必先利其器”。当前，R和Python等开源软件方兴未艾，但是这类软件学习曲线缓慢，使很多初学者的热情在进入数据分析的核心领域之前就消失殆尽。而商业数据分析的真正目的是为了解决业务分析需求，构建稳健的数据挖掘模型。因此能否以案例的形式带领我们快读进入数据分析和编程领域领域的资源显得尤为珍
python怎么生成词云_导出微信聊天记录文本问题描述：将微信的聊天记录导出，生成词云，留作纪念。先看效果：非常多的哈哈哈（◕ˇ∀ˇ◕）**第一步：导出微信聊天记录**将微信聊天记录导出成文档，知乎上有很多种方法，其中主要是两类，第一种是通过root手机，获取权限；第二种为通过AppleiTunes备份。这里选择第二类方法（小米note3不支持root），具体过程也较为简便，感谢知乎**@hangcom**提供的免费工具...
数据获取是数据分析中的重要的一步，数据获取的途径多种多样，在这个信息爆炸的时代，数据获取的代价也是越来越小。尽管如此，仍有很多小伙伴们不清楚如何获取有用信息。本文以最近热播排行榜第一名的《流金岁月》为例子，手把手教你如何获取爱奇艺电视剧弹幕数据。
今天我们为大家介绍一个简单的词云图绘制的R包wordcloud2，这个包借助shiny框架实现了图像的可交互。废话不多说，接下来我们看下它的使用。
在数据可视化领域，词云图是一种极具表现力和趣味性的图表，能够直观地展示文本中的关键词分布。而Pyecharts作为一款强大的Python图表库，提供了丰富的功能来绘制各种图表，其中也包括了词云图。本文将深入探讨Pyecharts中绘制多种炫酷词云图的参数说明，并通过代码实战演示其应用。
通过手把手教你使用Python抓取QQ音乐数据（第一弹）我们实现了获取 QQ 音乐指定歌手单曲排行指定页数的歌曲的歌名、专辑名、播放链接。
最近整理一个爬虫系列方面的文章，不管大家的基础如何，我从头开始整一个爬虫系列方面的文章，让大家循序渐进的学习爬虫，小白也没有学习障碍.
【导语】：今天我们来聊一聊选秀节目《青春有你2》。Python技术部分请看第三部分。公众号后台，回复关键字“青你”获取完整数据。
昨晚，女足16年后重夺亚洲杯，决赛落后两球，依然能保持对比赛的观察和思考，下半场从容调度人手，最后完成逆转。
近日，蔡徐坤一纸律师函发往B站，律师函内容显示，“B站上存在着大量侵害委托人的内容，且点击率高，传播范围广，影响十分恶劣。这些内容的制作、上传、散布、转载都已侵害了委托人的名誉权、肖像权、表演权等权利。要求对方立即删除侵权内容，确保不再出现任何侵犯内容。”
随着操作的增多，有一些步骤会省略，因为这个前面真的没什么难度，只需要多操作即可！
上期内容与大家分享了一些旅游的内容，从本期开始，会陆续分享一些为吃货们量身定制的文章。世界杯激战正酣，大家在欣赏精彩比赛的同时，怎能少了美食的陪伴，我们今天就来聊聊世界杯的好丽友-小龙虾。
在GitHub上，可以通过搜索spider，找到关于Python的爬虫项目，里边只有你想不到，没有Python做不到的。
从上图中可以看出，我们可以获得餐厅的人均消费、点评数量、推荐菜、评分（口味、环境、服务）等信息，用于我们之后的分析。我们此次总共爬取到了225个城市，6758个餐厅，121.3万条评论。
pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库，主要用于数据可视化。实际是Echarts与Python的对接，使用pyecharts可以生成独立的网页。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
让我们来谈谈什么是TDSQL-C Serverless。这是一个基于云的关系型数据库，它“Serverless”为特点，意味着我无需担心硬件资源的配置和管理。它可以根据实际需求自动调整容量，并根据数据库的负载情况按需分配资源。对于我们来说，现在可以专注于开发应用，而不用担心数据库的管理。
在本专栏或文集中，我曾多次使用ECharts绘制图表、进行可视化，也渐渐积累了30多个实例，本文对此前用过的所有图表和代码进行整理并分享，以给想绘制精美图表的人一点绵薄的帮助。其中全部实例已上传ECharts3官网的个人主页，如果觉得网页上一个个代码查看太麻烦，可以看评论区，去某号后台自取，全部代码和原图轻松到手，妈妈再也不用担心你的图丑破天际了，（逃）。
高校舆情分析拟实现如下功能，采集微博、贴吧、学校官网的舆情信息，对这些舆情进行数据分析、情感分析，提取关键词，生成词云分析，情感分析图，实时监测舆情动态。
一年一度的520｜521就要到来了，作为程序猿的我们总要搞出点属于我们的浪漫来，本文二哥就带着大家来码上“520”。
最后一页为10079，减500页应该是9579，然后你会发现9575页和9579页的数据是一模一样的。
继之前出过表格拆分与合并小工具、pdf转word小工具后，今天我们迎来了词云制作小工具。
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