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：

获取数据

将数据用“结巴”库，分词。

将得到的数据在在artword上制作云图。

将制作出来的云图展示给用户。

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())

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] + '\t' + 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。

五、文章参考

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