weibo_wordcloud3步生成一张微博词云图【免费下载链接】weibo_wordcloud根据关键词抓取微博数据再生成词云项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/weibo_wordcloud想知道iPhone这个话题在微博上被聊得最多的是什么却不想手动刷几百条内容weibo_wordcloud 能按关键词自动抓取微博数据直接生成一张微博词云图。不用刷几百条微博也能看出大家在聊什么手动刷信息流整理话题慢而且主观。这个项目把抓数据、提取词、画图整条链路脚本化了你只负责给关键词它负责吐出一张能直接放进周报和帖子的词云。抓几百条内容、出一张图几分钟就完事。快速上手三步跑出第一张词云图先把仓库拉到本地执行git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/we/weibo_wordcloud再按 README 装好 requests、jieba、wordcloud 这几个依赖。然后打开 weibo_search.py把文件末尾的关键词和页数改成你要抓的内容跑一遍后同目录会生成 result_关键词.json 这样的中间文件。最后运行 weibo_cloud.py就能看到带 _wc.png 后缀的成品图了。 从抓取到出图中间发生了什么抓取这一步走的是微博移动端搜索接口不需要登录原始 JSON 会先洗掉话题标签和 用户再存盘避免脏字符干扰后面的统计。分词用的是 jieba 的 TF-IDF 关键词提取TF-IDF 是一种按词在文档中的重要程度打分的提取方法不是简单数词频——微博口语里虚词太多TF-IDF 能自动压低它们的权重留下的多是实词。之后把各条微博的关键词汇总出现越多的词在图里就越大。最后 wordcloud 库拿一段空格拼好的文本加上一张白底轮廓图当 mask仓库里的 apple.png 就是这样被填满成苹果形词云的。运营和研究会怎么用这张图做品牌运营的话可以定期抓自家产品名一眼看出用户在夸什么、吐槽什么。做舆情研究的一张图就能在周报里交代清楚这周大家在讨论什么。对想练手数据的新手来说它代码量小、链路完整适合用来读一个完整的中文文本处理小项目。进阶玩法让词云更好看、更有用换一张白底的 mask 图词云就能变成任意轮廓调 jieba 每条微博提取的词数可以控制整张图的信息密度。抓下来的 JSON 里还带着转发、评论、点赞数接上 pandas 就能顺手做点社交热度分析词云只是其中一种输出形式。⚠️ 上手前要知道的三件事一是它走的是移动端网页接口不做反爬对抗大批量或高频抓取容易触发限制页数别贪多。二是 weibo_cloud.py 里字体路径写死了 macOS 的黑体Windows 或 Linux 上要换成自己的中文字体路径不然图里全是方框。三是代码里用的 scipy.misc.imread 在新版 scipy 中已移除装环境时可能要改用 imageio 读图。一张词云图是看懂一个话题最快的方式。把仓库拉下来换成你关心的关键词跑一张自己的试试。【免费下载链接】weibo_wordcloud根据关键词抓取微博数据再生成词云项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/weibo_wordcloud创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考