2018年做返利网站大数据营销的案例

📚输入及输出

• 输入：读取一个input.txt，其中包含单词及其对应的TED打卡号。
  

• 输出

  • output.txt：包含按频率降序排列的每个单词及其计数（这里直接用于后续的词云图生成）。
    

  • output_word.json：包含每个单词及其计数，以及与之关联的TED打卡号列表，生成一个json文件（按字母序排列，用于后续网页数据导入）。
    

  • output2.txt：按字母顺序排序的所有单词，即导出一个单词词表（可以导入到不背单词里生成自定义词表）。
    

  • word_count.txt：记录截至每篇TED打卡号时涉及到的单词总数（该数据用于绘制后续的折线图）。
    

• 生成词云：在处理数据后，脚本读取output.txt并生成基于单词频率的词云，并将词云保存至指定目录。
  

📚代码实现

• 逻辑梳理

  • 在函数中使用了两个defaultdict，一个用于统计单词出现的频率，另一个用于记录单词对应的打卡号集合。
  • 打开输入文件，并逐行读取单词及其对应的打卡号，对于每个单词，统计其出现的频率，并将打卡号添加到对应的集合中。同时，对每篇TED的打卡号进行统计，记录每篇 TED 结束时涉及到的当前单词总数量，写入output_word_count_txt，对应word_count.txt。
  • 统计完所有单词后，对单词频率进行排序，并将排序后的结果写入output_txt_file，对应input.txt。
  • 将单词、频率和相应的（排序过后的）打卡号列表存储为 JSON 文件，对应output_word.json。
  • 将所有单词按字母顺序写入output_txt_file_sorted中，对应output2.txt。

• 具体详见注释↓

  import json
  from collections import defaultdict
  from wordcloud import WordCloud
  import matplotlib.pyplot as plt
  import redef count_word_frequency(input_file, output_txt_file, output_word_json_file, output_txt_file_sorted, output_word_count_txt):# 使用defaultdict初始化两个字典，用于统计单词出现频率、单词对应打卡号集合word_count = defaultdict(int)# 设置为set集合自动去重，单词对应的打卡号集合word_numbers = defaultdict(set)  current_number = 0  # 当前打卡号初始化为0# 创建一个空的单词计数分析文本文件open(output_word_count_txt, 'w').close()# 打开输入文件并逐行读取单词及其对应的数字with open(input_file, 'r') as file:for line in file:line_parts = line.strip().split()word = " ".join(line_parts[:-1])  # 提取单词number = int(line_parts[-1])  # 提取打卡号# 如果当前打卡号与前一个不同（即已经开始下一篇了），记录前一个打卡号（即刚刚完成的那一篇）对应的（截至该篇的）单词总数到output_word_count_txt中if number != current_number:current_number = number# 用sum函数来统计word_numbers中非空集合的数量，即当前TED打卡号下已经出现过的单词数current_unique_count = sum(1 for word_set in word_numbers.values() if len(word_set) > 0)with open(output_word_count_txt, 'a') as count_file:count_file.write(f"{current_number-1} {current_unique_count}\n")# 统计单词的频率及相应的打卡号（这里排除了同一个单词在一片篇TED里多次记录的重复计数情况）if number not in word_numbers[word]:  word_count[word] += 1word_numbers[word].add(number)  # 对每个单词的打卡号进行排序，使得最后TED打卡号列表按序显示for word in word_numbers:word_numbers[word] = sorted(word_numbers[word])# 补充记录最后一个打卡号对应的（截至该篇的）单词总数到output_word_count_txt中current_unique_count = sum(1 for word_set in word_numbers.values() if len(word_set) > 0)with open(output_word_count_txt, 'a') as count_file:count_file.write(f"{current_number} {current_unique_count}\n")# 对单词频率进行排序，并将排序后的结果写入输出文本文件中sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))with open(output_txt_file, 'w') as file_txt:for word, count in sorted_words:file_txt.write(word + " " + str(count) + "\n")# 将单词、频率和相应的打卡号列表存储为JSON文件word_data = []for word, count in word_count.items():word_entry = {"word": word,"count": count,"numbers": list(word_numbers[word])  }word_data.append(word_entry)word_data_sorted = sorted(word_data, key=lambda x: x["word"])with open(output_word_json_file, 'w') as file_word_json:json.dump(word_data_sorted, file_word_json, indent=4)# 将所有单词按字母顺序写入输出文本文件中all_words = list(word_count.keys())all_words.sort()with open(output_txt_file_sorted, 'w') as file_txt_sorted:file_txt_sorted.write('\n'.join(all_words) + '\n')# 定义输入文件和输出文件的名称
  input_file = "input.txt"
  output_txt_file = "output.txt"
  output_word_json_file = "output_word.json"
  output_txt_file_sorted = "output2.txt"
  output_word_count_txt = "word_count.txt"# 调用函数统计单词频率并生成相关输出
  count_word_frequency(input_file, output_txt_file, output_word_json_file, output_txt_file_sorted, output_word_count_txt)# 读取输出文本文件的单词频率数据
  words = []
  with open('output.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:for line in file:# 使用正则表达式匹配每行的单词和对应的频率match = re.match(r'(.+?)\s+(\d+)', line)if match:  # 如果匹配成功word = match.group(1)  # 提取匹配到的单词部分freq = int(match.group(2))  # 提取匹配到的数字部分作为频率words.append((word, freq))  # 将单词和对应的频率以元组的形式添加到列表中# 生成词云图像并保存为文件
  wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate_from_frequencies(dict(words))
  plt.figure(figsize=(10, 6))
  plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
  plt.axis('off')
  wordcloud.to_file('./images/wordcloud.png')
  plt.show()