python爬虫程序纠错

Question

这个爬取网页评价文本并进行分词工作、词频分析的代码为什么运行不了，请问如何修改？

#最开始导入中文分词库，jieba库
    import jieba
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup

# 发送请求获取网页内容
    url = 'http://www.kaggle.com/sid321axn/amazon-alexa-reviews'
    response = requests.get(url)
    html_content = response.text

# 使用 BeautifulSoup 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    title = soup.title.string
    print('评价：:', title)


#使用精确模式对文本进行分词
    words = jieba.lcut(text)
#通过键值对的形式存储词语及其出现的次数
    counts = {}

#对所有分词进行词频统计
    for word in words:
        if len(word) == 1:          #单个词语不计算在内
           continue
    else:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1    #遍历所有词语，每出现一次其对应的值加1
#将键值对转换成列表
        item = list(counts.item())
#根据词语出现的次数进行从大到小的排序
        item.sort(key = lambda x: x[1], reverse = True)

#输出列表
        print(items)
#输出前25个词频
        for i in range(25):
            print(items[i])

#前期准备
        #新建两个空列表，供之后转换数据使用
        exl1 = []
        exl2 = []

#利用循环，将元组分解，按顺序放入列表中
        for i in range(0,10):
            exl1.append(items[i][0])
            exl2.append(items[i][1])


#导入库
            import matplotlib.pyplot as plt

#设定字体，解决无法显示中文的问题
            plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['MSYH.TTC']

#绘制柱状图，第一个参数为x轴数据来源，第二个参数为y轴数据来源
            plt.bar(11,12)
#绘制图像
            plt.show()

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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【您想要解决的问题】 您想要解决的问题是如何修正Python爬虫程序中的错误，使得程序能够成功运行并实现爬取网页评价文本、进行中文分词、词频统计和结果可视化的功能。

【问题出现原因】

1. 代码中存在语法错误，如缩进不一致，else语句使用不当。
2. 变量text在分词之前没有定义。
3. item变量定义错误，应该是items。
4. plt.bar(11,12)中的参数错误，应该是plt.bar(exl1, exl2)。
5. 导入matplotlib.pyplot库的位置不正确，应该在绘图部分之前。
6. 代码中缺少了对网页内容的爬取和文本提取部分。

【问题解决方案】 以下是修正后的代码，包括了错误修正和一些必要的改进：

# 导入所需库
import jieba
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt

# 发送请求获取网页内容
url = 'http://www.kaggle.com/sid321axn/amazon-alexa-reviews'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 使用 BeautifulSoup 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.title.string
print('评价：:', title)

# 假设我们已经有了要分析的文本，这里用title代替实际的文本内容
text = title

# 使用精确模式对文本进行分词
words = jieba.lcut(text)

# 通过字典存储词语及其出现的次数
counts = {}

# 对所有分词进行词频统计
for word in words:
    if len(word) == 1:  # 单个词语不计算在内
        continue
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

# 将字典转换成列表，并根据词频进行排序
items = sorted(counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出列表
print(items)

# 输出前25个词频
for i in range(25):
    print(items[i])

# 前期准备
# 新建两个空列表，供之后转换数据使用
exl1 = [item[0] for item in items[:25]]
exl2 = [item[1] for item in items[:25]]

# 设定字体，解决无法显示中文的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['MSYH.TTC']

# 绘制柱状图
plt.bar(exl1, exl2)
plt.xlabel('词语')
plt.ylabel('词频')
plt.title('词频统计')
plt.show()

【提供代码】 上面的代码是修正后的版本。

【代码运行方式】

1. 确保您的Python环境已经安装了jieba, requests, BeautifulSoup和matplotlib库。
2. 将上述代码保存为.py文件。
3. 在命令行中运行该文件，例如使用python filename.py。

【代码预期运行结果】 运行代码后，您将看到打印出的网页标题和分词后的词频统计结果。最后，会显示一个柱状图，展示了前25个最频繁出现的词语及其词频。

【推荐相关链接】

• jieba中文分词
• requests库官方文档
• BeautifulSoup库官方文档
• matplotlib库官方文档