【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 词云图-微博评论词云图实现

大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解词云图-微博评论词云图实现

视频在线地址：

2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫) 视频教程（火爆连载更新中..）_哔哩哔哩_bilibili

课程简介：

本课程采用主流的Python技术栈实现，Mysql8数据库，Flask后端，Pandas数据分析，前端可视化图表采用echarts，以及requests库，snowNLP进行情感分析，词频统计，包括大量的数据统计及分析技巧。

实现了，用户登录，注册，爬取微博帖子和评论信息，进行了热词统计以及舆情分析，以及基于echarts实现了数据可视化，包括微博文章分析，微博IP分析，微博评论分析，微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图，包括微博内容词云图，微博评论词云图，微博评论用户词云图等功能。

词云图-微博评论词云图实现

首先把微博评论词云图静态网页模版commentCloud.html放到templates下：

复制代码

{% extends 'base.html' %}
{% block title %}微博评论词云图{% endblock %}
{% block content %}
    <div class="container-fluid">
        <div class="row">
            <div class="col-lg-12">
                <div class="card">
                    <div class="card-header d-flex justify-content-between">
                        <div class="header-title">
                            <h4 class="card-title">微博评论词云图</h4>
                        </div>
                        <div class="header-action">
                            <i data-toggle="collapse" data-target="#datatable-1" aria-expanded="false">
                                <svg width="20" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" fill="none" viewbox="0 0 24 24"
                                     stroke="currentColor">
                                    <path stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="2"
                                          d="M10 20l4-16m4 4l4 4-4 4M6 16l-4-4 4-4"></path>
                                </svg>
                            </i>
                        </div>
                    </div>
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            </div>
        </div>

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                            <img style="width:40%" src="/static/comment_cloud.jpg" alt="">
                        </div>
                    </div>
                </div>

            </div>
        </div>
    </div>
{% endblock %}

page.py下新建commentCloud方法：

复制代码

@pb.route('/commentCloud')
def commentCloud():
    """
    微博评论词云图
    :return:
    """
    # 只读取前50条
    df = pd.read_csv('./fenci/comment_fre.csv', nrows=50)
    hotCommentWordList = [x[0] for x in df.values]
    str2 = ' '.join(hotCommentWordList)
    wordcloudUtil.genWordCloudPic(str2, 'comment_mask.jpg', 'comment_cloud.jpg')
    return render_template('commentCloud.html')