今天一位学校老师提了这么一个需求：想知道当前初中学生都喜欢什么样的老师，并可以用词云的方式直观展示出来。
要制作词云呢，需要有一定数量的关键词，以及权重值（或者出现频率）。而要得到这些关键词、权重值，必须要有一定量的内容信息，总不能我们自己瞎编瞎写吧~~
那今天就来和大家分享一下永恒君的整个操作过程，希望对大家能有启发和帮助。
1、获取内容信息
这一步是基础，获取的方式有很多样，但无外乎就是两类
直接内容，如给学生调查问卷，整理成稿
间接内容，如网上搜集相关资料文章、相关问答
永恒君采取的是第二种，直接从知乎上面找到相关内容的高赞回答的问题，然后将该问题的所有答案都抓取下来。
如这个问题，相关性就比较高，浏览量和回答人数也还算可以。（当然你也可以选择其他你认为更合适的问题。）
接下来就要使用我们的web scraper来抓取数据了，配置很简单，主要就是配置Element Scroll down就好了。
完整的sitemap参考这里：
{"_id":"zhihu_answers","startUrl":["https://www.zhihu.com/question/24601413"],"selectors":[{"id":"articles","type":"SelectorElementScroll","parentSelectors":["_root"],"selector":"div.List-item","multiple":true,"delay":2000},{"id":"name","type":"SelectorText","parentSelectors":["articles"],"selector":"#Popover34-toggle a","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"text","type":"SelectorText","parentSelectors":["articles"],"selector":"span[itemprop='text']","multiple":false,"regex":"","delay":0}]}
抓取到的数据，经过整理得到想要的回答内容如下：
将上述抓取到的数据内容保存到goodteacher.txt备用，这样我们就得到了最重要的基础数据。
2、获取关键词和权重（词频）
这一步需要有一点编程的能力，永恒君这里使用python的jieba库，完整代码如下：
点击查看代码
##20210708 从txt文档中读取文章，自动分词，计算词频
import jieba.analyse
import numpy as np
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import pandas as pd
image= Image.open('teacher.jpg')#打开背景图
graph = np.array(image)#读取背景图
f=open('goodteacher.txt','r')
contents=f.read()
jieba.analyse.set_stop_words('stop.txt')#设置停用词
result=jieba.analyse.extract_tags(contents,topK=2000,withWeight=True,allowPOS=("a","an","ad","v"))
keywords = dict()
for i in result:
keywords[i[0]]=i[1]
print(keywords)
df=pd.DataFrame([keywords]).T.reset_index()
df.columns=['key','value']
df.to_excel("keywords.xlsx") 
提取goodteacher.txt内容的动词、形容词之后，经过简单的统计整理，生成keywords.xlsx，得到如下的结果：
当然，这其中还包含了一些无效、或者对主题无意义的词，可以按需求进行适当的修改。
3、生成词云
有了上述的关键词文件keywords.xlsx之后，生成词云的方式就有很多了，网上能搜到许多的在线词云网站，但是一般都会有这样那样的限制，感觉不方便。
永恒君这里依然使用的是python，通过调用wordcloud库，可以非常方便的生成想要的词云，没有这样那样的限制。
完整代码：
点击查看代码
##20210708 从直接从excel中词频，生成词云
import numpy as np
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import pandas as pd
image= Image.open('teacher2.jpg')#打开背景图
graph = np.array(image)#读取背景图
df=pd.read_excel("keywords.xlsx")
keywords=df.set_index("key").to_dict()['value']
wc = WordCloud(font_path=r'C:WindowsFontssimhei.ttf',
background_color='White',
max_words=1000,
width=1000,
height=500,
mask=graph,
scale=4,
)
#font_path：设置字体，max_words：出现的最多词数量
wc.generate_from_frequencies(keywords)#按词出现的频率
wc.to_file("myfavteacher.jpg")
最后生成的两种词云图如下：
可以看到，初中学生喜欢的老师大致画像是幽默、温柔、尊重人、能开玩笑、有趣等等。
其中温柔排这么前，是否说明现在的初中女老师居多呢？
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什么情况？python这次居然被web scraper比下去了
那些高大上的词云图，可以这样快速做!
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