一、pyinstaller库

1、简介

pyinstaller库：将脚本程序转变为可执行（.exe）格式的第三方库
注意：需要在.py文件所在目录进行以下命令，图标扩展名是.ico

2、格式：

pyinstaller -F 文件.py
pyinstaller -i 图标名.ico 文件名.py

生成后的.exe文件放在dict文件夹里

二、wordcloud库

1、词云介绍

词云以词语为基本单元，根据其在文本中出现的频率设计不同大小一形成视觉上不同的效果，形成关键词云层或关键词渲染，从而使读者一眼就可以读到文本重点。wordcloud的核心是WordCloud类，所有功能都封装在这个类中，使用时需要先实例化一个WordCloud类的对象，并调用。

2、需要安装的模块

pip install wordcloud
pip install imageio
注意：字体文件需要指定路径，或者和文件放在同一目录

3、wordcloud常用的函数

WordCloud().generate(文本) 将字符串转化成词云
WordCloud().to_file（文件路径） 将词云生成文件

4、案列

点击查看代码
from wordcloud import WordCloud #使用WordCloud类
import imageio
# from scipy.misc import imread 其中imread模块在scipy中已经被弃用，建议使用imageio
mask = imageio.imread(\'C:/Users/wordcloud/hzw.png\')
#图片转换成数组形式，一般使用png图片,windows中路径要么用/要么要\\\\因为一条\\代表转义字符
with open(\'C:/Users/wordcloud/hzw.txt\',\'r\',encoding=\'utf-8\') as f:
txt = f.read()
wordcloud = WordCloud(width=1017,\\
height=1097,\\
max_words=400,\\
max_font_size=80,\\
mask=mask,\\
font_path=\'msyh.ttc\',\\
).generate(txt) #字符串转化成词云
wordcloud.to_file(\'C:/Users/wordcloud/xhzw.png\') #词云生成文件

效果展示：

在生成词云时，wordcloud默认会以空格或标点为分割符对目标文本进行分词处理，对于中文文本，分词处理需要由用户来完成，可以结合jieba库一起使用，一般步骤是先将文本分词处理，然后以空格拼接，再调用。
用法：
words = jieba.lcut(txt)#进准分词
newtxt = \' \'.join(words) #空格拼接
结合jieba库的效果

三、jieba库

1、简介

通过中文词库的方式来识别分词的
-- 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率
-- 通过计算汉字之间的概率，汉字间概率大的组成词组，形成分词结果
-- 除了分词，用户还可以添加自定义的词组

2、案列

点击查看代码
from posixpath import commonpath
import jieba
with open(\'C:/Users/hzw.txt\',\'r\',encoding=\'utf-8\') as f:
txt = f.read()
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
bd = [\'，\',\'。\',\'、\',\' \']
for word in words:
if word in bd:
continue #如果文本中有标点符号，就跳过
elif len(word)==1: #表示一个字的次遇到就跳过
continue
else:
counts[word]=counts.get(word,0)+1 #将出现过的次记录次数并写进字典
items = list(counts.items()) #将字典转成列表
items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
#x可以是任意，[]里面的数表示对第几个元素排序，reverse=True表示升序，默认是降序
for i in range(3): #循环三次，只展示排名前三的结果
word,count=items[i] #从元组里取值
print(f\'{word:^5}：{count:<5}\') #^居中对齐，保留5个宽度

效果展示

来源：https://www.cnblogs.com/kxsm/p/15475783.html
图文来源于网络，如有侵权请联系删除。