Python小应用系列之我在B站学会了垃圾分类

0 引言

纸巾再湿也是干垃圾？瓜子皮再干也是湿垃圾？？最近大家都被垃圾分类折磨得不行不行的，傻傻的是否拎得清？🤷‍️🤷‍🤣🤣自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。

为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。为什么要来b站，听说这可是当下年轻人最流行的学习途径之一。

打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。

当然，这里的丢人非彼丢人，指的是丢垃圾的丢。

点开发现，原来是一段对口相声啊，还是两个萌妹子(AI)的对口相声，瞬间就来了兴趣，阐述的是关于如何进行垃圾分类的。

原视频链接：https://www.bilibili.com/video/av57129646?from=search&seid=9101123388170190749

看完一遍又一遍，简直停不下来了，已经开启了洗脑模式，毕竟视频很好玩，视频中的弹幕更是好玩！

独乐乐不如众乐乐，且不如用Python把弹幕保存下来，做个词云图？就这么愉快地决定了！

1 环境

操作系统：Windows

Python版本：3.7.3

2 需求分析

我们先需要通过F12开发调试工具，查询这条视频的弹幕的 cid 数据。

拿到 cid 之后，再填入下面的链接中。

http://comment.bilibili.com/{cid}.xml

打开之后，就可以看到该视频的弹幕列表。

有了弹幕数据后，我们需要先将解析好，并保存在本地，方便进一步的加工处理，如制成词云图进行展示。

3 代码实现

在这里，我们获取网页的请求使用 requests 模块；解析网址借助 beautifulsoup4 模块；保存为CSV数据，这里借用 pandas 模块。因为都是第三方模块，如环境中没有可以使用 pip 进行安装。

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install lxml
pip install pandas

模块安装好之后，进行导入

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

请求、解析、保存弹幕数据

# 请求弹幕数据
url = 'http://comment.bilibili.com/99768393.xml'
html = requests.get(url).content

# 解析弹幕数据
html_data = str(html, 'utf-8')
bs4 = BeautifulSoup(html_data, 'lxml')
results = bs4.find_all('d')
comments = [comment.text for comment in results]
comments_dict = {'comments': comments}

# 将弹幕数据保存在本地
br = pd.DataFrame(comments_dict)
br.to_csv('barrage.csv', encoding='utf-8')

接下来，我们就对保存好的弹幕数据进行深加工。

制作词云，我们需要用到 wordcloud 模块、matplotlib 模块、jieba 模块，同样都是第三方模块，直接用 pip 进行安装。

pip install wordcloud
pip install matplotlib
pip install jieba

模块安装好之后，进行导入，因为我们读取文件用到了 panda 模块，所以一并导入即可

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import jieba

我们可以自行选择一张图片，并基于此图片来生成一张定制的词云图。我们可以自定义一些词云样式，代码如下：

# 解析背景图片
mask_img = plt.imread('Bulb.jpg')
'''设置词云样式'''
wc = WordCloud(
    # 设置字体  
    font_path='SIMYOU.TTF',
    # 允许最大词汇量
    max_words = 2000,
    # 设置最大号字体大小
    max_font_size = 80,
    # 设置使用的背景图片
    mask = mask_img,
    # 设置输出的图片背景色
    background_color=None, mode="RGBA",
    # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
    random_state=30)

接下来，我们要读取文本信息（弹幕数据），进行分词并连接起来：

# 读取文件内容
br = pd.read_csv('barrage.csv', header=None)

# 进行分词，并用空格连起来
text = ''
for line in br[1]:
    text += ' '.join(jieba.cut(line, cut_all=False))

最后制作词云并将生成的词云保存下来：

# 生成词云
wc.generate_from_text(text)
#改变字体颜色
img_colors = ImageColorGenerator(mask_img)
#字体颜色为背景图片的颜色
wc.recolor(color_func=img_colors)
# 显示词云图
plt.imshow(wc)
# 关闭坐标轴
plt.axis('off')
# 将图片保存到本地
wc.to_file("Garbage_classification.png")
print(f'生成词云成功!')