然后使用分词工具对弹幕进行分词，我这里使用的分词工具是最好的 Python 中文分词组件 jieba ，没有安装过 jieba 的同学可以使用以下命令进行安装：
pip install jieba使用 jieba 对刚才获得的弹幕 list 进行分词：
# jieba 分词 danmu_cut = [jieba.lcut(item) for item in danmu_list]这样，我们获得了分词后的 danmu_cut ，这个同样是一个 list 。
接着我们对分词后的 danmu_cut 进行下一项操作，去除停用词：
# 获取停用词 with open("baidu_stopwords.txt",encoding="utf-8") as f: stop = f.read() stop_words = stop.split() # 去掉停用词后的最终词 s_data_cut = pd.Series(danmu_cut) all_words_after = s_data_cut.apply(lambda x:[i for i in x if i not in stop])这里我引入了一个 baidu_stopwords.txt 文件，这个文件是百度停用词库，这里我找到了几个常用的中文停用词库，来源： https://github.com/goto456/stopwords 。
词表文件 词表名baidu_stopwords.txt 百度停用词表
hit_stopwords.txt 哈工大停用词表
scu_stopwords.txt 四川大学机器智能实验室停用词库
cn_stopwords.txt 中文停用词表
这里我使用的是百度停用词表，大家可以根据自己的需要使用，也可以对这几个停用词表先做整合后再使用，主要的目的就是去除一些无需关注的词，上面这几个停用词库我都会提交到代码仓库，有需要的自取。
接着我们统计去除停用词后的词频：
# 词频统计 all_words = [] for i in all_words_after: all_words.extend(i) word_count = pd.Series(all_words).value_counts()最后一步就是生成我们的最终结果，词云图：
wordcloud.WordCloud( font_path='msyh.ttc', background_color="#fff", max_words=1000, max_font_size=200, random_state=42, width=900, height=1600 ).fit_words(word_count).to_file("wordcloud.png")最终结果就是下面这个：
从上面这个词云图中可以看到，粉丝对「MOJITO」这首歌是真爱啊，出现频率最高的就是 啊啊啊 和 爱 还有 粉 。
当然哈，这个 粉 也有可能是说 MV 当中那台骚气十足的粉色的老爷车。
还有一个出现频率比较高的是 爷青回 ，我估计这个意思应该是 爷的青春回来啦 ，确实，周董伴随着我这个年龄段的人一路走来，做为一位 79 年的人现在已经是 41 岁的「高龄」了，回首往昔，让人唏嘘不已。
当年一首 「双节棍」 火遍了中华大地，大街上的音像店整天都在循环这几首歌，在学校上学的我这一代人，基本上是人人都能哼两句，「快使用双截棍，哼哼哈嘿」成了我们这一代人共有的回忆。
智能情感倾向分析我们还可以对弹幕进行一次情感倾向分析，这里我使用的是 「百度 AI 开放平台」 的情感倾向分析接口。
百度 AI 开放平台文档地址：https://ai.baidu.com/ai-doc/NLP/zk6z52hds
首先是根据文档接入 「百度 AI 开放平台」 ，获取 access_token ，代码如下：
# 获取 Baidu API access_token access_token_url = f'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type={grant_type}&client_id={client_id}&client_secret={client_secret}&' res = requests.post(access_token_url) access_token = res.json()['access_token'] # 通用情感接口 # sentiment_url = f'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?charset=UTF-8&access_token={access_token}' # 定制化情感接口 sentiment_url = f'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify_custom?charset=UTF-8&access_token={access_token}'百度 AI 开放平台有两个情感分析接口，一个是通用的，还有一个是定制化的，我这里使用的是经过训练的定制化的接口，如果没有定制化的接口，使用通用的接口也没有问题。
上面使用到的 grant_type ， client_id ， client_secret 这几个参数，大家注册一下就能得到， 「百度 AI 开放平台」 上的这些接口都有调用数量的限制，不过我们自己使用已经足够了。
然后读取我们刚才保存的弹幕文本：
with open("dan_mu.txt", encoding="utf-8") as f: txt = f.read() danmu_cat = txt.split("\n")在调用接口获得情感倾向之前，我们还需要做一件事情，对弹幕进行一次处理，因为弹幕中会有一些 emoji 表情，而 emoji 直接请求百度的接口会返回错误，这里我使用另一个工具包对 emoji 表情进行处理。
首先安装工具包 emoji ：
pip install emoji使用是非常简单的，我们对弹幕数据使用 emoji 进行一次处理：
import emoji with open("dan_mu.txt", encoding="utf-8") as f: txt = f.read() danmu_list = txt.split("\n") for item in danmu_list: print(emoji.demojize(item))我们的弹幕数据中是有这样的 emoji 表情的：
❤❤❤❤❤❤❤ # 处理后： :red_heart::red_heart::red_heart::red_heart::red_heart::red_heart::red_heart: