一年一度的虐狗节终于过去了，朋友圈各种晒，晒自拍，晒娃，晒美食，秀恩爱的。程序员在晒什么，程序员在加班。但是礼物还是少不了的，送什么好？作为程序员，我准备了一份特别的礼物，用以往发的微博数据打造一颗“爱心”，我想她一定会感动得哭了吧。哈哈

准备工作

有了想法之后就开始行动了，自然最先想到的就是用 Python 了，大体思路就是把微博数据爬下来，数据经过清洗加工后再进行分词处理，处理后的数据交给词云工具，配合科学计算工具和绘图工具制作成图像出来，涉及到的工具包有：

requests 用于网络请求爬取微博数据，结巴分词进行中文分词处理，词云处理库 wordcloud，图片处理库 Pillow，科学计算工具 NumPy ，类似于 MATLAB 的 2D 绘图库 Matplotlib

工具安装

安装这些工具包时，不同系统平台有可能出现不一样的错误，wordcloud，requests，jieba 都可以通过普通的 pip 方式在线安装，

pip install wordcloudpip install requestspip install jieba

在Windows 平台安装 Pillow，NumPy，Matplotlib 直接用 pip 在线安装会出现各种问题，推荐的一种方式是在一个叫 Python Extension Packages for Windows 的第三方平台下载 相应的 .whl 文件安装。可以根据自己的系统环境选择下载安装 cp27 对应 python2.7，amd64 对应 64 位系统。下载到本地后进行安装

pip install Pillow-4.0.0-cp27-cp27m-win_amd64.whlpip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whlpip install numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whlpip install matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl

其他平台可根据错误提示 Google 解决。或者直接基于 Anaconda 开发，它是 Python 的一个分支，内置了大量科学计算、机器学习的模块 。

获取数据

新浪微博官方提供的 API 是个渣渣，只能获取用户最新发布的5条数据，退而求其次，使用爬虫去抓取数据，抓取前先评估难度，看看是否有人写好了，在GitHub逛了一圈，基本没有满足需求的。倒是给我提供了一些思路，于是决定自己写爬虫。使用 移动端网址去爬取数据。发现接口 可以分页获取微博数据，而且返回的数据是 json 格式，这样就省事很多了，不过该接口需要登录后的 cookies 信息，登录自己的帐号就可以通过 Chrome 浏览器 找到 Cookies 信息。

实现代码：

def fetch_weibo():    api = "http://m.weibo.cn/index/my?format=cards&page=%s"    for i in range(1, 102):        response = requests.get(url=api % i, cookies=cookies)        data = response.json()[0]        groups = data.get("card_group") or []        for group in groups:            text = group.get("mblog").get("text")            text = text.encode("utf-8")            text = cleanring(text).strip()            yield text

查看微博的总页数是101，考虑到一次性返回一个列表对象太费内存，函数用 yield 返回一个生成器，此外还要对文本进行数据清洗，例如去除标点符号，HTML 标签，“转发微博”这样的字样。

保存数据

数据获取之后，我们要把它离线保存起来，方便下次重复使用，避免重复地去爬取。使用 csv 格式保存到 weibo.csv 文件中，以便下一步使用。数据保存到 csv 文件中打开的时候可能为乱码，没关系，用 notepad++查看不是乱码。

def write_csv(texts):    with codecs.open('weibo.csv', 'w') as f:        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["text"])        writer.writeheader()        for text in texts:            writer.writerow({"text": text})def read_csv():    with codecs.open('weibo.csv', 'r') as f:        reader = csv.DictReader(f)        for row in reader:            yield row['text']

分词处理

从 weibo.csv 文件中读出来的每一条微博进行分词处理后再交给 wordcloud 生成词云。结巴分词适用于大部分中文使用场景，使用停止词库 stopwords.txt 把无用的信息（比如：的，那么，因为等）过滤掉。

def word_segment(texts):    jieba.analyse.set_stop_words("stopwords.txt")    for text in texts:        tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20)        yield " ".join(tags)

生成图片

数据分词处理后，就可以给 wordcloud 处理了，wordcloud 根据数据里面的各个词出现的频率、权重按比列显示关键字的字体大小。生成方形的图像，如图：

是的，生成的图片毫无美感，毕竟是要送人的也要拿得出手才好炫耀对吧，那么我们找一张富有艺术感的图片作为模版，临摹出一张漂亮的图出来。我在网上搜到一张“心”型图：

生成图片代码：

def generate_img(texts):    data = " ".join(text for text in texts)    mask_img = imread('./heart-mask.jpg', flatten=True)    wordcloud = WordCloud(        font_path='msyh.ttc',        background_color='white',        mask=mask_img    ).generate(data)    plt.imshow(wordcloud)    plt.axis('off')    plt.savefig('./heart.jpg', dpi=600)

需要注意的是处理时，需要给 matplotlib 指定中文字体，否则会显示乱码，找到字体文件夹：C:\Windows\Fonts\Microsoft YaHei UI复制该字体，拷贝到 matplotlib 安装目录：C:\Python27\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf 下

差不多就这样。

当我自豪地把这张图发给她的时候，出现了这样的对话：

这是什么？

我：爱心啊，亲手做的

这么专业，好感动啊，你的眼里只有 python ，没有我 （哭笑）

我：明明是“心”中有 python 啊

我好像说错了什么，哈哈哈。

完整代码可以在公众号回复"h"下载。

本文首发于公众号『一个程序员的微站』（id:VTtalk），分享 Python 干货和有温度的内容 博客地址：