数据可视化——借助python自定义一个词云图生成网站
整体代码由flsk+html组成。flask的相关用法大家可以参考欢迎来到Flask的世界。html的用法太多，这里就不赘述了。
主要是我们这学期学习了数据可视化的内容，词云图生成网站是这门课上的一个内容，我觉得还挺有意思的，所以写一篇总结分享一下。大家觉得有兴趣的话可以去看我们老师的书《图数据库的影视数据应用基础与示例》。该自定义生成网站主要是借鉴了我们老师的课堂教学。
1、网站的逻辑：选择文件——分词——去除停用词——词云图——下载词云图
实现界面如下
完成词云图结果
2、代码实现
代码结构：
- app.py：flask运行文件
- static：静态文件（包含了一个界面背景图片back.jpg）
- templates：界面html文件夹（包含了界面设计的html文件）
- mask.jpg：词云图形状图片
- stopwords.txt：停用词文件夹
- wordcloud.jpg：最后生成的词云图（未运行时不存在）
选择文件核心代码：
flask设置
# 接收txt文件
@app.route('/upload/file', methods=['POST'])
def upload_file():
if request.method == 'POST':
try:
file = request.files['file']
content = file.read().decode("utf-8")
return jsonify({'data': content}), 200
except:
return jsonify({'code': -1, 'msg': '文件上传失败!'}), 500
finally:
pass
html设置：主要是设置了选择文件那个框
<div>
<h3 style="color: white">Step 1</h3>
<input id="file" name="file" type="file" accept="text/plain" onchange="upload(this)" />
<textarea id="txt" class="text"></textarea>
</div>
分词核心代码：
flask部分：
# jieba分词
@app.route('/cut/jieba', methods=['POST'])
def cut_jieba():
if request.method == 'POST':
try:
content = request.json.get('content', None)
segment = jieba.lcut(content)
return jsonify({'data': segment}), 200
except:
return jsonify({'code': -1, 'msg': 'Jieba分词失败!'}), 500
finally:
pass
html部分：
<div>
<h3 style="color: white">Step 2</h3>
<button onclick="cut()">Jieba分词</button>
<textarea id="jieba" class="text"></textarea>
</div>
词频统计核心代码：
flask部分：
# 去停用词
@app.route('/remove/stopwords', methods=['POST'])
def remove_stopwords():
if request.method == 'POST':
try:
segment = request.json.get('segment', None)
new_segment = [x for x in segment if x not in ['\n', ' ']]
with open("stopwords.txt", 'r', encoding='gbk') as f:
stopwords = f.readlines()
stopwords = [x.strip() for x in stopwords]
words = [x for x in new_segment if x not in stopwords]
return jsonify({'data': words}), 200
except:
return jsonify({'code': -1, 'msg': '去停用词失败!'}), 500
finally:
pass
html部分：
<div>
<h3 style="color: white">Step 3</h3>
<button onclick="remove()">去除停用词</button>
<textarea id="stopwords" class="text"></textarea>
</div>
词云图核心代码：
flask部分：
# 生成词云图
@app.route('/genetate/cloud', methods=['POST'])
def generate_cloud():
if request.method == 'POST':
try:
words = request.json.get('words', None)
mask = imread(r'mask.jpg') # 设置词云背景图
wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", # 设置字体可以显示中文
background_color="white",
mask=mask,
scale=2, # 缩放比例，清晰度
# width=20, height=20 # 设置图片默认的大小,若有背景图片则依照背景图片大小,
)
wc = wordcloud.generate(words)
wc.to_file("wordcloud.jpg")
with open("wordcloud.jpg", 'rb') as f:
image = f.read()
image_base64 = str(base64.b64encode(image), encoding='utf-8')
return jsonify({'data': image_base64}), 200
except:
return jsonify({'code': -1, 'msg': '生成词云图失败!'}), 500
finally:
pass
html部分：
<div style="width: 45%">
<h3 style="color: white">Step 4</h3>
<button onclick="generate()">生成词云图</button>
<div style="width: 100%; min-height: 200px; border: 1px solid gray; margin-top: 10px">
<img id="img"/>
</div>
<a href="/wordcloud.jpg">下载词云图</a>
</div>
下载词云图：
# 下载词云图
@app.route("/<filename>", methods=['GET'])
def download_file(filename):
# 需要知道2个参数, 第1个参数是本地目录的path, 第2个参数是文件名(带扩展名)
directory = os.getcwd() # 假设在当前目录
return send_from_directory(directory, filename, as_attachment=True)
html部分：
<a href="/wordcloud.jpg">下载词云图</a>
3、其他细节
自定义背景：
在html定义中加上背景设置类型。
<style>
.xue {
background-image: url("../static/back.jpg");## 自定义背景
background-repeat:no-repeat;
background-size: 100% 100%;
}
</style>
完整代码可以可在GitHub查看
转载或使用代码请备注~~
