如何让数据聚合，制作高逼格的云图？你可以看看这篇文章。
今天一时兴起，想用Python爬爬自己的博客，通过数据聚合，制作高逼格的云图(对词汇出现频率视觉上的展示)，看看最近我到底写了啥文章。
一、直接上几张我的博客数据的云图
1.1 爬取文章的标题的聚合
1.2 爬取文章的摘要的聚合
1.3 爬取文章的标题 摘要的聚合
我最近写了SpringCloud系列教程，还有一些微服务架构方面，从云图上看，基本吻合。你若不信，可以进我的博客看看，数据还是非常准确的
二、技术栈
开发工具: pycharm 爬虫技术：bs64、requsts、jieba 分析工具：wordArt
三、爬虫构架设计
整个爬虫架构非常简单：
四、具体实现
先根据博客地址爬去数据：
url = 'http://blog.csdn.net/forezp'titles=set()def download(url): if url is None: return None try: response = requests.get(url, headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36', }) if (response.status_code == 200): return response.content return None except: return None
解析标题
def parse_title(html): if html is None: return None soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") links = soup.find_all('a', href=re.compile(r'/forezp/article/details')) for link in links: titles.add(link.get_text())
解析摘要：
def parse_descrtion(html): if html is None: return None soup=BeautifulSoup(html, "html.parser") disciptions=soup.find_all('div',attrs={'class': 'article_description'}) for link in disciptions: titles.add(link.get_text())
用“结巴”分词，”激8”分词怎么用，看这里：https://github.com/fxsjy/jieba/
def jiebaSet(): strs='' if titles.__len__()==0: return for item in titles: strs=strs item; tags = jieba.analyse.extract_tags(strs, topK=100, withWeight=True) for item in tags: print(item[0] ' ' str(int(item[1] * 1000)))
因为数据比较少，所以我直接打印在控制台，并把它复制下来，更好的方法是存在MongoDB中。
制作云图：
用 artword在线工具，地址：https://wordart.com
首先：
导入从控制台复制过来的数据：
令人尴尬的是，这个网站在绘制图的时候不支持中文，需要你从c:/windows/fonts下选择一个支持中文的字体，mac 用户从windows拷下文件夹也可以，或者在网上下。
然后点击Visulize就可以生成高逼格的云图了。讲解完毕，有什么需要改进的请大家留言。
源码下载：https://github.com/forezp/ZhihuSpiderMan/tree/master/blogspider
五、文章参考
超简单：快速制作一款高逼格词云图
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