先附上自己制作的词云图

自己将虾米音乐《我的收藏》里面的歌名与歌手名字制作为词云图。
本来准备用requests爬取页面再分析的，没想到爬取不下来。应该是ajax异步加载(我不懂这个词的意思)，firefox浏览器查看XHR，发现了我想要的信息在一个json文件里，然后手动保存内容为json格式。

图中画对勾，其响应便是json文件。
firefox分析json比较直观，这是一个字典套字典的格式

自己从json文件中提取出自己要的歌名与歌手名即可。

===================代码==========================
首先便是提取原始json文件中有用的信息。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Feb 22 17:30:50 2020

@author: leslielee

刚刚以为是request库，然后发现没安装，就去安了一个request库，真郁闷。
上个星期在学apdl，突然换过python来，有点难受。
"""
import json

def get_info(num):
    """
    处理json文件 获取自己想要的歌手名 歌手外号 专辑语言
    将这些信息保存到all_songs列表中
    """
    # 因为我的收藏为4页，所以我保存了4个json文件
    # path为存储json文件路径的列表
    paths = []
    for i in range(1,num+1):
        path = 'D:/Documents/python/wordcloud/getFavorites'+str(i)+'.json'
        paths.append(path)
    
    # all_songs 为保存4页歌曲信息的列表
    all_songs = []
    # 依次遍历每个json文件
    for path in paths:
        # 打开json
        f = open(path,encoding='utf-8')
        content = json.load(f)  #内容是字典格式
        # songs即为该页上的所有歌曲信息
        songs = content['result']['data']['songs']
        # 该页歌曲的个数
        songs_num = len(songs)
        
        # songs_为只存储的自己想要的歌曲信息的列表
        songs_ = []
        # 遍历songs中的所有歌曲
        for i in range(songs_num):
            # 只提取该歌曲中的歌手名 歌手外号 专辑语言
            song = [songs[i]['songName'],songs[i]['albumName'],
                    songs[i]['artistName'],songs[i]['artistAlias'],songs[i]['albumLanguage']]
            songs_.append(song)
        all_songs = all_songs+songs_    
    
    return all_songs

# 从所有json文件中得到自己想要的信息
songs = get_info(4)

#保存songs
f = open('D:/Documents/python/wordcloud/songs.json','w')
json.dump(songs,f)
f.close()

提取完自己感兴趣的信息后，制作词云图。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Feb 22 22:46:35 2020

@author: leslielee

人家的博客页面很好看
https://www.cnblogs.com/polly-ling/p/10429624.html
"""
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator
import json
import numpy as np
from PIL import Image
import collections # 词频统计库

# 读取songs.json
path = 'D:/Documents/python/wordcloud/songs.json'
f = open(path, encoding='utf-8')
songs = json.load(f)

# 将songs整合到一个列表中
info = []
for songs in songs:
    info = info+songs

#词频统计
word_counts = collections.Counter(info) # 对分词做词频统计

# 词频展示
mask = np.array(Image.open('D:/Documents/python/wordcloud/madonna.jpg')) # 定义词频背景 该图片自己随意选取
wc = WordCloud(
    background_color='white', # 设置背景颜色
    mask=mask, # 设置背景图
    max_words=250, # 最多显示词数
    random_state=42,
    max_font_size=150, # 字体最大值
    scale=32, #图片清晰度
    font_path="C:/Windows/Fonts/STFANGSO.ttf" # 解决显示口字型乱码问题
    )

# 生成词云
wc.generate_from_frequencies(word_counts)

image_colors = ImageColorGenerator(mask, default_color=(255,23,140))
wc.recolor(color_func=image_colors)

wc.to_file('D:/Documents/python/wordcloud/songs5.jpg') # 将结果保存为图片