text: #!/usr/bin/python
  # coding:utf-8
  # 绘制一个《三体》全集词云
  import sys
  from collections import Counter
  import jieba.posseg as psg
  import matplotlib.pyplot as plt
  from scipy.misc import imread
  from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
  
  # 对文本分词并标注词性，并缓存到文件
  def cut_and_cache(text):
      # 将文本分词，并附带上词性，因为数据量比较大，防止每次运行脚本都花大量时间，所以第一次分词后就将结果存入文件cut_result.txt中
      # 相当于做一个缓存，格式为每个词占一行，每一行的内容为：
      # 词,词性
      words_with_attr = [(x.word,x.flag) for x in psg.cut(text) if len(x.word) >= 2]
      print len(words_with_attr)
      with open('cut_result.txt','w+') as f:
          for x in words_with_attr:
              f.write('{0}\t{1}\n'.format(x[0],x[1]))  
      return words_with_attr 
  
  # 从cut_result.txt中读取带词性的分词结果列表
  def read_cut_result():
      words_with_attr = []
      with open('cut_result.txt','r') as f:
          for x in f.readlines():
              # 这里解码成utf-8格式，是为了防止后面生成词云的时候出现乱码
              x = x.decode('utf-8')
              pair = x.split()
              if len(pair) < 2:
                  continue
              words_with_attr.append((pair[0],pair[1]))
      return words_with_attr
  
  #　统计在分词表中出现次数排名前topn的词的列表，并将结果输出到文件topn_words.txt中，每行一个词，格式为：
  # 词,出现次数
  def get_topn_words(words,topn):
      c = Counter(words).most_common(topn)
      top_words_with_freq = {}
      with open('top{0}_words.txt'.format(topn),'w+') as f:
          for x in c:
              f.write('{0},{1}\n'.format(x[0],x[1]))
              top_words_with_freq[x[0]] = x[1]
      return top_words_with_freq
  
  # 传入文本文件的路径file_path和topn，获取文本文件中topn关键词列表及词频
  def get_top_words(file_path,topn):
      # 读取文本文件，然后分词并缓存，只需运行一次，后续运行脚本可注释掉下面两行
      text = open(file_path).read()
      words_with_attr = cut_and_cache(text)
      
      # 从cut_result.txt中读取带词性的分词结果列表
      words_with_attr = read_cut_result()
      
      # 要过滤掉的词性列表
      stop_attr = ['a','ad','b','c','d','f','df','m','mq','p','r','rr','s','t','u','v','z']
      
      # 过滤掉不需要的词性的词
      words = [x[0] for x in words_with_attr if x[1] not in stop_attr]
      
      # 获取topn的词并存入文件topn_words.txt，top_words_with_freq为一个字典，在生成词云的时候会用到，格式为：
      # {'aa':1002,'bb':879,'cc':456}
      top_words_with_freq = get_topn_words(words = words,topn = topn)
      
      return top_words_with_freq
  
  # 根据传入的背景图片路径和词频字典、字体文件，生成指定名称的词云图片
  def generate_word_cloud(img_bg_path,top_words_with_freq,font_path,to_save_img_path,background_color = 'white'):
      # 读取背景图形
      img_bg = imread(img_bg_path)
      
      # 创建词云对象
      wc = WordCloud(font_path = font_path,  # 设置字体
      background_color = background_color,  # 词云图片的背景颜色，默认为白色
      max_words = 500,  # 最大显示词数为1000
      mask = img_bg,  # 背景图片蒙版
      max_font_size = 50,  # 字体最大字号
      random_state = 30,  # 字体的最多模式
      width = 1000,  # 词云图片宽度
      margin = 5,  # 词与词之间的间距
      height = 700)  # 词云图片高度
      
      # 用top_words_with_freq生成词云内容
      wc.generate_from_frequencies(top_words_with_freq)
      
      # 用matplotlib绘出词云图片显示出来
      plt.imshow(wc)
      plt.axis('off')
      plt.show()
      
      # 如果背景图片颜色比较鲜明，可以用如下两行代码获取背景图片颜色函数，然后生成和背景图片颜色色调相似的词云
      #img_bg_colors = ImageColorGenerator(img_bg)
      #plt.imshow(wc.recolor(color_func = img_bg_colors))
      
      # 将词云图片保存成图片
      wc.to_file(to_save_img_path)
  
  def main():
      # 设置环境为utf-8编码格式，防止处理中文出错
      reload(sys)
      sys.setdefaultencoding('utf-8')
      
      # 获取topn词汇的'词:词频'字典，santi.txt是当前目录下三体全集的文本
      top_words_with_freq = get_top_words('./santi.txt',300)
      
      # 生成词云图片，bg.jpg是当前目录下的一副背景图片，yahei.ttf是当前目录下微软雅黑字体文件，santi_cloud.png是要生成的词云图片名
      generate_word_cloud('./bg.jpg',top_words_with_freq,'./yahei.ttf','./santi_cloud.png')
      
      print 'finish'
      
  if __name__ == '__main__':
      main()
      