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欢迎博友们亲临指导
1. 前言
最近超星学习通课程需要几个封面图片（模板图片不满意，无法和课程匹配），于是想着自己做几个词云图，然而本人自然语言处理知识接触不多（虽然也很感兴趣），于是静静坐下来花了半天稍微系统地学习了一下如何制作词云图（从读取本地TXT文档到本地读取PDF文档，以及在线读取PDF文档，这里的PDF文档主要是为了想读取某本点子书），结果有点上瘾了：媳妇做好饭喊话半天都没从电脑面前移步餐桌（最后不得不错过热腾腾的大米饭）。好了，下面言归正传开始今天的博文正文！
2. 读取PDF文档
博文本节主要介绍 Python3.X 版本（2020年开始 Python2.X 版本不再维护，因此建议初学者直接一步到位学习 Python3.X 版本）解析并读取PDF文件内容，这里需要用到第三方库 — pdfminer 库（与Python2版本不同，Python3版本需要安装pdfminer3k 库）。其中代码部分也参考了一些已经发布的博客内容，不过博主还是详细拆解了其他博文的代码，以一种通俗易懂的方式展示给Python初学者，免得初学者直接把别人的代码复制过来（那些代码大多封装起来了，写得过于专业，不太适合初学者）在自己电脑跑了一下，也许发现很多 bug，而不知道如何去 debug，或者不知从那做起。博主希望通过这次所谓详细的讲解能让初学者真正明白（如果还是不清楚请博文留言，博主会第一时间为博友解读）。好了，不啰嗦了，言归正传开始本节正文!
下面以具体案例为主，详细分解如何利用Python语言实现读取PDF文档（博友可以任意选一本电子书）：
（1）准备工作
- 事先安装好Python集成开发环境（IDE）
- 事先安装好第三方库 pdfminer3k
- 貌似直接 pip install pdfminer3k 失败了（博友可以试一下），转本地安装即可（下载 pdfminer3k 到本地，提取码：j4en）；
- 以 Anaconda3 安装Python IDE 为例，开始菜单找到 Anaconda3 文件夹下面的 Anaconda Prompt，点击打开后在命令提示符 > 后面输入：pip install D:\zgq\pdfminer3k-master.zip （后面是pdfminer3k本地电脑存储位置），等待完成安装即可。
（2）实现源代码（本地PDF）
- 导入模块（有关 pdfminer3k 的教程会抽时间博文介绍）
from pdfminer.pdfparser import PDFParser, PDFDocument
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
from pdfminer.layout import LTTextBoxHorizontal, LAParams
- 设置读取、输出文件路径
pdf_file = 'Python.pdf' （默认工作路径）
txt_file = 'Python.txt' （默认工作路径）
#pdf_file = 'C:\Users\Administrator\Desktop\'Python.pdf' （电脑桌面）
#txt_file = 'C:\Users\Administrator\Desktop\Python.txt' （电脑桌面）
- 生成对象并读取文件（建议先找一个页码少的PDF跑一下）
device = PDFPageAggregator(PDFResourceManager(), laparams=LAParams())
interpreter = PDFPageInterpreter(PDFResourceManager(), device)
document = PDFDocument()
parser = PDFParser(open(pdf_file, 'rb'))
parser.set_document(document)
document.set_parser(parser)
document.initialize()
- 打开TXT文档写入内容
with open(txt_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
page_list = list(document.get_pages())
page_list_length = len(page_list)
print('The number of PDF is: ', page_list_length)
for page in document.get_pages():
# 接受LTPage对象
interpreter.process_page(page)
# 获取LTPage对象的text文本属性
layout = device.get_result()
for x in layout:
if isinstance(x, LTTextBoxHorizontal):
results = x.get_text()
f.write(results)
- 检验是否转换成TXT文档（用于下一步的作词云图）
with open('Python.txt',encoding='utf-8') as f:
txt_text = f.readlines()
txt_text[:10]
3. 生成词云图
突然觉得肚子有点饿了，本想加一下餐，但是为了尽快完成博文还是坚持一下吧！不再啰嗦了，直接进入正文。
（1）准备工作
- 事先安装好第三方库 wordcloud
- 直接在 Anaconda Prompt 命令行窗口输入：pip install wordcloud，等待完成安装即可（得有网络啊）
- 当然也可以下载本地安装 wordcloud（提取密码：9ld7；记着选取对应32位还是64位啊：得看你电脑操作系统了）
（2）实现源代码（制作词云图）
- 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
- 读取生成的TXT文档
with open('Python.txt',encoding='utf-8') as f:
mytext = f.readlines()
- 生成我的词云对象
mycloud = WordCloud().generate(str(mytext))
- 奇迹出现（展示词云图）
plt.imshow(mycloud)
plt.axis('off') # 关闭词云图座标显示
plt.savefig('out.jpg',dpi=1000,edgecolor='blue', bbox_inches='tight', quality=95) # 保存词云图（到工作路径下）
plt.show()
- 中文显示问题：发现中文无法显示（一些小方块）
- 添加参数：font_path = ‘simsun.ttc’ （可以到 C:\Windows\Fonts 选择其他字体）
- 结果小方块消失了（因选择PDF文档关系，图片不太明显）
mycloud = WordCloud(font_path = 'simsun.ttc').generate(str(mytext))
- 思考题：是否发现如上出现 ‘n’ 最大？想一想为啥？相信您会处理掉的，再次不再啰嗦了！
- 美化词云图：自己去发现一些参数吧：比如，背景颜色等！
- 能否生成其他图形的词云图（矩形词语图很反感）？当然没问题了，看代码吧（不再解析，直接封装代码了）！
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import imageio
filename = "Python.txt"
mytext = open(filename).read()
picture = imageio.imread('people.jpg')
mycloud = WordCloud(
background_color = 'white', # 背景颜色
max_words = 20000, # 最大词数
mask = picture, # 以该参数值作图绘制词云，width和height会被忽略
max_font_size = 30, # 显示字体的最大值
font_path = 'simsun.ttc', # 解决显示口字型乱码问题
collocations=False, # 避免词重复
).generate(mytext)
plt.imshow(mycloud)
plt.axis('off')
plt.savefig('new.jpg',dpi=1000,edgecolor='blue',transparent=True, bbox_inches='tight', quality=95)
plt.show()
- 温馨提示：代码中的图例（people.jpg）记得存在工作路径下。
- 写作不易，切勿白剽
- 博友们的点赞和关注就是对博主坚持写作的最大鼓励
- 持续更新，未完待续…
- 让我们一起期待吧…
- Life is short, U need Python!
下一篇：自然语言处理（二）之 pdfminer3k库 教程讲解