使用Python做垃圾分類的原理及實例代碼附源碼

更新時間：2019年07月02日 11:53:55 作者：上海小胖

這篇文章主要介紹了用Python做垃圾分類的實現(xiàn)原理，本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價值 ,需要的朋友可以參考下

0 引言

紙巾再濕也是干垃圾？瓜子皮再干也是濕垃圾？？最近大家都被垃圾分類折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？😭😭😭自2019.07.01開始，上海已率先實施垃圾分類制度，違反規(guī)定的還會面臨罰款。

為了避免巨額損失，我決定來b站學(xué)習(xí)下垃圾分類的技巧。為什么要來b站，聽說這可是當(dāng)下年輕人最流行的學(xué)習(xí)途徑之一。

打開b站，搜索了下垃圾分類，上來就被這個標(biāo)題嚇(吸)到(引)了：在上海丟人的正確姿勢。

當(dāng)然，這里的丟人非彼丟人，指的是丟垃圾的丟。

點開發(fā)現(xiàn)，原來是一段對口相聲啊，還是兩個萌妹子(AI)的對口相聲，瞬間就來了興趣，闡述的是關(guān)于如何進(jìn)行垃圾分類的。

原視頻鏈接：https://www.bilibili.com/video/av57129646?from=search&seid=9101123388170190749

看完一遍又一遍，簡直停不下來了，已經(jīng)開啟了洗腦模式，畢竟視頻很好玩，視頻中的彈幕更是好玩！

獨樂樂不如眾樂樂，且不如用Python把彈幕保存下來，做個詞云圖？就這么愉快地決定了！

1 環(huán)境

操作系統(tǒng)：Windows

Python版本：3.7.3

2 需求分析

我們先需要通過開發(fā)調(diào)試工具，查詢這條視頻的彈幕的 cid 數(shù)據(jù)。

拿到 cid 之后，再填入下面的鏈接中。

http://comment.bilibili.com/{cid}.xml

打開之后，就可以看到該視頻的彈幕列表。

有了彈幕數(shù)據(jù)后，我們需要先將解析好，并保存在本地，方便進(jìn)一步的加工處理，如制成詞云圖進(jìn)行展示。

3 代碼實現(xiàn)

在這里，我們獲取網(wǎng)頁的請求使用 requests 模塊；解析網(wǎng)址借助 beautifulsoup4 模塊；保存為CSV數(shù)據(jù)，這里借用 pandas 模塊。因為都是第三方模塊，如環(huán)境中沒有可以使用 pip 進(jìn)行安裝。

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install lxml
pip install pandas

模塊安裝好之后，進(jìn)行導(dǎo)入

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

請求、解析、保存彈幕數(shù)據(jù)

# 請求彈幕數(shù)據(jù)
url = 'http://comment.bilibili.com/99768393.xml'
html = requests.get(url).content

# 解析彈幕數(shù)據(jù)
html_data = str(html, 'utf-8')
bs4 = BeautifulSoup(html_data, 'lxml')
results = bs4.find_all('d')
comments = [comment.text for comment in results]
comments_dict = {'comments': comments}

# 將彈幕數(shù)據(jù)保存在本地
br = pd.DataFrame(comments_dict)
br.to_csv('barrage.csv', encoding='utf-8')

接下來，我們就對保存好的彈幕數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工。

制作詞云，我們需要用到 wordcloud 模塊、matplotlib 模塊、jieba 模塊，同樣都是第三方模塊，直接用 pip 進(jìn)行安裝。

pip install wordcloud
pip install matplotlib
pip install jieba

模塊安裝好之后，進(jìn)行導(dǎo)入，因為我們讀取文件用到了 panda 模塊，所以一并導(dǎo)入即可

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import jieba

我們可以自行選擇一張圖片，并基于此圖片來生成一張定制的詞云圖。我們可以自定義一些詞云樣式，代碼如下：

# 解析背景圖片
mask_img = plt.imread('Bulb.jpg')

'''設(shè)置詞云樣式'''
wc = WordCloud(
 # 設(shè)置字體 
 font_path='SIMYOU.TTF',
 # 允許最大詞匯量
 max_words = 2000,
 # 設(shè)置最大號字體大小
 max_font_size = 80,
 # 設(shè)置使用的背景圖片
 mask = mask_img,
 # 設(shè)置輸出的圖片背景色
 background_color=None, mode="RGBA",
 # 設(shè)置有多少種隨機(jī)生成狀態(tài)，即有多少種配色方案
 random_state=30)

接下來，我們要讀取文本信息（彈幕數(shù)據(jù)），進(jìn)行分詞并連接起來：

# 讀取文件內(nèi)容
br = pd.read_csv('barrage.csv', header=None)

# 進(jìn)行分詞，并用空格連起來
text = ''
for line in br[1]:
 text += ' '.join(jieba.cut(line, cut_all=False))

最后來看看我們效果圖