工作日报、Python和词云的展示及在Docker上的部署

那么接下来我会介绍如何使用Python制作工作日报词云，用于读取task.txt中的文本信息并生成词云图案：

工作日报是我们每天必须要填写的一项内容，它记录了我们一天中所做的事情以及完成程度。而如何更好地呈现这些信息，让别人能够直观地看出你今天都干了什么？这时候就需要用到数据可视化技术。

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Python是一种高效、易学且功能强大的编程语言，在数据处理和可视化方面有着广泛应用。而词云则是其中一个非常流行且实用的数据可视化方式，可以将文本信息转换成具有艺术感和美学价值的图形展示出来。

那么接下来我会介绍如何使用Python制作工作日报词云，并将其部署在Docker容器中以便随时查看。

首先，我们需要准备两个文件：一个是存储每日任务清单和完成情况的txt文件；另一个则是存储停止词(stopwords)列表（即不参与生成词云图案中文字）。为了方便后续操作，建议把这两个文件放置于同一目录下并命名为"task.txt" 和 "stopwords.txt"。

接着，在Python环境中安装jieba库（分词库）和wordcloud库（生成词云图案的库）。可以使用pip命令进行安装：

```

pip install jieba

pip install wordcloud

然后，我们就可以开始编写代码了。以下是一个简单的Python程序，用于读取task.txt中的文本信息并生成词云图案：

```python

import jieba

from wordcloud import WordCloud

# 读入任务清单txt文件，并将内容分割成单个任务列表

with open('task.txt', 'r') as f:

content = f.read()

tasks = content.split('\n')

# 读入停止词stopwords txt文件，并创建stopwords set集合对象

with open('stopwords.txt', 'r') as f:

stopwords = set(f.read().split())

# 对每个任务进行分词处理，并过滤掉停止词和无效字符

text = ''

for task in tasks:

seg_list = jieba.cut(task)

for seg in seg_list:

if len(seg) > 1 and not bool(re.search('[^a-zA-Z0-9]',seg)) and seg not in stopwords:

text += seg + ' '

# 创建WordCloud对象并设置参数

wc = WordCloud(

font_path='simsun.ttc',

background_color='white',

)

# 根据处理好的文本内容生成图片

wc.generate(text)

wc.to_file("wordcloud.png")

这段代码首先通过打开"task.txt"文件来获取每日任务列表，然后使用jieba库对每一条任务进行中文分词处理。接着根据提前准备好的“stopwords”列表过滤掉一些无意义的词语，如“的”、“是”等。最后使用wordcloud库生成词云图案并将其保存为"wordcloud.png"文件。

现在我们已经成功地利用Python制作了工作日报词云，并得到了一个漂亮且有趣的可视化效果。不过这只是第一步，接下来我们需要将它部署在Docker容器中以便随时查看。

首先，在本地电脑上安装Docker环境，并创建一个新的Docker镜像：

docker build -t wordcloud .

然后运行以下命令启动该容器：

docker run -it --rm -v $(pwd):/app wordcloud

其中"-v"参数用于把当前目录挂载到容器内部，使得容器可以访问本地计算机上的文件。

最后，在浏览器中输入""即可查看生成好的工作日报词云图案。每次更新任务清单之后，只需重新执行以上两个命令即可实现自动更新和展示。

总结：通过使用Python和Docker技术相结合，我们可以快速、方便地制作出具有艺术感和美学价值的数据可视化效果，并随时进行在线展示和更新。希望这篇文章能够对大家理解数据处理与可视化技术有所帮助。

标题名称：工作日报、Python和词云的展示及在Docker上的部署
文章转载：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news19/19569.html

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