2019年伊始，祝愿各位多吃不胖，身体倍儿棒！
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回顾刚刚过去的2018，还有哪些新闻在你心底留有印象？
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怎奈年纪增长，记忆减退，逝去的爆炸新闻也逐渐褪色变得索然无味，毕竟一直以来我的心里只有学习。
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本期主题就是：用python爬取2018年度热门话题微博评论，并生成酷炫的词云，帮助青春年少已经开始脱发掉发的我们花式装B重回热点一线。
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废话不多说，先上效果图！
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小白的第一次尝试（爬取了东哥致歉微博下的500页，大约5000条评论）
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第二次尝试（爬取了杨幂离婚热搜下约1500页，15000条评论）
食
用
需
知
工具：
Anaconda3（Python3）版本不同，模块的使用方式可能有差异，以下代码针对py3；
另外需要大神一枚，救你于bug的水火之中，此处手动感谢@joey大大。
时间：
本帖代码编写时间为2019年1月，由于各大平台反扒技术日益增进，请注意参考的时效性，如遇爬取上的困难欢迎在评论区交流学习。
01
爬取微博评论数据
这一步是从网上爬取自己想要生成词云的文本，如果你只是想生成简单的词云请直接跳至02。
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现在的大厂对于爬虫爱好者来说可以说是一点都不客气，反爬措施日益完善。虽然微博出了API供爬虫爱好者们使用，但是据说只能爬取500个评论......
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我想了一下，谢谢网易爸爸，我还是自己爬吧。
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在呕心沥血查看了微博网页端（http://weibo.com），微博手机端（http://m.weibo.cn)以及微博移动端(http://weibo.cn)的源代码和相当多的技术贴之后，我终于发现了如下规律：最难看的微博端就是最好爬的微博端！（划重点！！！）
难度程度排序如下：网页端>手机端>移动端
因此我恬不知耻毫无犹豫地选择了最容易上手的移动端。
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它长这样：
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睁大你的小眼睛，仔细看看可以发现url的规律：
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注意到每页评论的url最后有page= ，第一页是1，第二页会变为2。
找到了这个突破口后面的就简！单！啦，附上源代码，可以直接食用：
源代码-爬取评论
<pre>
import requests
import re
import time
def get_one_page(url):#请求函数：获取某一网页上的所有内容
headers = {
'User-agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36',
'Host' : 'weibo.cn',
'Accept' : 'application/json, text/plain, */*',
'Accept-Language' : 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Accept-Encoding' : 'gzip, deflate, br',
'Cookie' : '你的浏览器cookie'
'DNT' : '1',
'Connection' : 'keep-alive',
}#请求头的书写，包括User-agent,Cookie等
response = requests.get(url,headers = headers)#利用requests.get命令获取网页html
if response.status_code == 200:#状态为200即为爬取成功
return response.text#返回值为html文档，传入到解析函数当中
return None
def parse_one_page(html):#解析html并存入到文档result.txt中
pattern = re.compile('<span class="ctt">.*?</span>', re.S)
items = re.findall(pattern,html)
result = str(items)
with open('result.txt','a',encoding='utf-8') as fp:
fp.write(result)
for i in range(2248):
url = "https://weibo.cn/comment/H8rl86nN6?uid=1618051664&rl=1&page"+str(i)
html = get_one_page(url)
print('正在爬取第 %d 页评论' % (i+1))
parse_one_page(html)
time.sleep(2)
</pre>
运行完成后可以在result.txt中查看结果。
02
利用结巴分词进行分词
安装包
在Anaconda promote中输入pip install jieba，等待程序自动安装即可。
源代码-分词
<pre>
import jieba.analyse
path = 'E:/python/python_test/result.txt' #第一步爬虫结果存储的路径
file_in = open(path,'r',encoding='utf-8')
content = file_in.read()
try:
tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=100, withWeight=True)
for v, n in tags:#权重是小数，为了凑整，乘了一万
print(v + '\t' + str(int(n * 10000)))
finally:
file_in.close()
</pre>
03
利用wordart绘制图云
如果已经顺利完成前面两步，那最后这步就十分简单啦！
create now
打开https://wordart.com/，点击create now即可生成词云。
添加字体
由于wordart本身不支持中文，，因此如果你的词云是由中文词语构成的，需要自己添加下字体。
点击add front添加字体。
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这里有两个中文字体链接，大家有需要请自取：
1. https://noto-website.storage.googleapis.com/pkgs/NotoSansCJKsc-hinted.zip
2. https://noto-website.storage.googleapis.com/pkgs/NotoSerifCJKsc-hinted.zip
添加word
将第二步程序输出的结果粘贴到这里：
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欣赏自己的佳作
小指一点红色按钮Visualize就可以看到自自自己己己做的词云啦！恭喜！
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