https://movie.douban.com/subject/34841067/comments?start=20limit=20status=Psort=new_score

url = 'https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%slimit=20sort=new_scorestatus=P % (movie_id, (i - 1) * 20)

url = 'https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%slimit=20sort=new_scorestatus=P' \

     % (movie_id, (i - 1) * 20)

   req = requests.get(url, headers=headers)
   req.encoding = 'utf-8'
   comments = re.findall('span class="short">(.*)/span>', req.text)

import re
from PIL import Image
import requests
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from os import path

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS

headers = {
  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0'
}

d = path.dirname(__file__)

def spider_comment(movie_id, page):
 """
 爬取評(píng)論
 :param movie_id: 電影ID
 :param page: 爬取前N頁(yè)
 :return: 評(píng)論內(nèi)容
 """
 comment_list = []
 for i in range(page):
  url = 'https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%slimit=20sort=new_scorestatus=Ppercent_type=' \

    % (movie_id, (i - 1) * 20)

  req = requests.get(url, headers=headers)
  req.encoding = 'utf-8'
  comment_list = re.findall('span class="short">(.*)/span>', req.text)


  print("當(dāng)前頁(yè)數(shù):%s，總評(píng)論數(shù):%s" % (i, len(comment_list)))

 return comment_list

def wordcloud(comment_list):

 wordlist = jieba.lcut(' '.join(comment_list))
 text = ' '.join(wordlist)

 print(text)

 # 調(diào)用包PIL中的open方法，讀取圖片文件，通過(guò)numpy中的array方法生成數(shù)組
 backgroud_Image = np.array(Image.open(path.join(d, "wordcloud.png")))

 wordcloud = WordCloud(
  font_path="simsun.ttc",
  background_color="white",

  mask=backgroud_Image, # 設(shè)置背景圖片
  stopwords=STOPWORDS,
  width=2852,
  height=2031,
  margin=2,
  max_words=6000, # 設(shè)置最大顯示的字?jǐn)?shù)
  #stopwords={'企業(yè)'}, # 設(shè)置停用詞，停用詞則不再詞云圖中表示
  max_font_size=250, # 設(shè)置字體最大值
  random_state=1, # 設(shè)置有多少種隨機(jī)生成狀態(tài)，即有多少種配色方案
  scale=1) # 設(shè)置生成的詞云圖的大小

 # 傳入需畫(huà)詞云圖的文本
 wordcloud.generate(text)

 wordcloud.to_image()
 wordcloud.to_file("cloud.png")

 plt.imshow(wordcloud)
 plt.axis("off")
 plt.show()

# 主函數(shù)
if __name__ == '__main__':
 movie_id = '34841067'
 page = 11
 comment_list = spider_comment(movie_id, page)
 wordcloud(comment_list)

font_path : string #字體路徑，需要展現(xiàn)什么字體就把該字體路徑+后綴名寫(xiě)上，如：font_path = '黑體.ttf'

width : int (default=400) #輸出的畫(huà)布寬度，默認(rèn)為400像素

height : int (default=200) #輸出的畫(huà)布高度，默認(rèn)為200像素

prefer_horizontal : float (default=0.90) #詞語(yǔ)水平方向排版出現(xiàn)的頻率，默認(rèn) 0.9 （所以詞語(yǔ)垂直方向排版出現(xiàn)頻率為 0.1 ）

mask : nd-array or None (default=None) #如果參數(shù)為空，則使用二維遮罩繪制詞云。如果 mask 非空，設(shè)置的寬高值將被忽略，遮罩形狀被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分將不會(huì)繪制，其余部分會(huì)用于繪制詞云。如：bg_pic = imread('讀取一張圖片.png')，背景圖片的畫(huà)布一定要設(shè)置為白色（#FFFFFF），然后顯示的形狀為不是白色的其他顏色?？梢杂胮s工具將自己要顯示的形狀復(fù)制到一個(gè)純白色的畫(huà)布上再保存，就ok了。

scale : float (default=1) #按照比例進(jìn)行放大畫(huà)布，如設(shè)置為1.5，則長(zhǎng)和寬都是原來(lái)畫(huà)布的1.5倍

min_font_size : int (default=4) #顯示的最小的字體大小

font_step : int (default=1) #字體步長(zhǎng)，如果步長(zhǎng)大于1，會(huì)加快運(yùn)算但是可能導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)較大的誤差

max_words : number (default=200) #要顯示的詞的最大個(gè)數(shù)

stopwords : set of strings or None #設(shè)置需要屏蔽的詞，如果為空，則使用內(nèi)置的STOPWORDS

background_color : color value (default=”black”) #背景顏色，如background_color='white',背景顏色為白色

max_font_size : int or None (default=None) #顯示的最大的字體大小

mode : string (default=”RGB”) #當(dāng)參數(shù)為“RGBA”并且background_color不為空時(shí)，背景為透明

relative_scaling : float (default=.5) #詞頻和字體大小的關(guān)聯(lián)性

color_func : callable, default=None #生成新顏色的函數(shù)，如果為空，則使用 self.color_func

regexp : string or None (optional) #使用正則表達(dá)式分隔輸入的文本

collocations : bool, default=True #是否包括兩個(gè)詞的搭配

colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” #給每個(gè)單詞隨機(jī)分配顏色，若指定color_func，則忽略該方法

random_state : int or None #為每個(gè)單詞返回一個(gè)PIL顏色


fit_words(frequencies) #根據(jù)詞頻生成詞云
generate(text) #根據(jù)文本生成詞云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) #根據(jù)詞頻生成詞云
generate_from_text(text) #根據(jù)文本生成詞云
process_text(text) #將長(zhǎng)文本分詞并去除屏蔽詞（此處指英語(yǔ)，中文分詞還是需要自己用別的庫(kù)先行實(shí)現(xiàn)，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap]) #對(duì)現(xiàn)有輸出重新著色。重新上色會(huì)比重新生成整個(gè)詞云快很多
to_array() #轉(zhuǎn)化為 numpy array
to_file(filename) #輸出到文件