1、在Python中做詞雲，需要用到wordcloud庫和jieba分詞庫，沒有安裝的夥伴可以直接pip安裝即可。

2、之後你可能還需要一些字體，如simhei.ttf等，這些字體在網上都有，可以直接進行下載，在做詞雲的時候會用得到，如下圖所示。

3、在items.py的同級目錄下建立analyse.py文件，定義analyse_words方法，用於實現詞雲可視化，jieba.cut用於得到分詞結果，具體的代碼實現，如下圖所示。因為得到的moment.json數據是以JSON格式存儲的，所以需要在該文件中導入JSON模塊對其進行解析。

這個地方需要註意一下，由於我們的memoent.json文件中是中文字符，如果在open()函數中沒有加入encoding=’utf-8’的話會導致gbk編碼錯誤，記得將編碼加上即可。

4、之後運行程序，得到keys.png圖片文件，程序運行的效果如下圖所示。可以看到keys.png已經在items.py目錄下了。

5、雙擊keys.png，如下圖所示。

6、不得不承認，這個詞雲圖片內容確實豐富，不過也十分的醜。小編利用wordart（一個詞雲網站）將朋友圈數據進行更加美化的可視化。

7、比方說用動物的圖案進行可視化，效果圖如下圖所示。

8、如果直接將數據進行導入的話，wordart會直接將整段話進行可視化，這樣顯得十分冗余，看上去也不太友好，因此還需要通過Python對數據進行分頻統計，之後再導入到wordart中就可以看到想要的效果了。首先，我們需要對json文件進行處理一下，將文本全部導出來，形成一個moment.txt文件。內容如下圖所示。

9、編寫代碼，將文本進行分詞，代碼實現如下所示。

10、程序運行完成之後，得到的moment_outputs.txt文件，內容如下圖所示，可以很清楚的看到分詞情況。紅色部分是程序運行的過程。

11、繼續編寫代碼，將詞頻進行統計匯總，代碼實現如下圖所示。

12、程序運行之後，得到一個txt和Excel文件，裏邊是關於詞頻統計的信息，如下圖所示。紅色部分是程序運行的結果，並沒有報錯。

13、將這些關鍵字導入到wordart中進行可視化，如下圖所示。

14、設置一下圖案、字體、排版、顏色等等，就可以生成絢麗的詞雲圖了，下圖是汪星人詞雲圖。

15、下圖是小雲朵詞雲圖，可以給視覺帶來一場饕餮盛宴。

小夥伴們，你們有沒有覺得很神奇呢？喜歡的話歡迎收藏和轉載噢~~

如何利用Python詞雲和wordart可視化工具對朋友圈數據進行可視化展示