前面所使用的jieba分詞中，是自行收集一些不重要的詞進行過濾的，效率不是很高，並且帶有比較大的主觀性（算是優點，也算是缺點）。
本次則改為使用中文停用詞表來過濾一些詞語。**相對於上一節來說變化的主要是analysis.py 中的analysis函式。
**大致如下：
import jieba.analysedef analysis(db_name, collection_name):
'''
分析資料
@param db_name mongo資料庫名
@param collection_name 集合名稱
@return 返回collections.counter
'''client = pymongo.mongoclient('localhost', 27017)
mydb = client[db_name]
jianshu = mydb[collection_name]
#獲取所有資料，返回的為乙個迭代器
results = jianshu.find()
#計數器
counter = counter()
#停用詞表
jieba.analyse.set_stop_words('./chinese_stop_words.txt')
for result in results:
text = result['text']
tags = jieba.analyse.extract_tags(text, withweight = true)
#tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topk = 100, withweight = true)
for item in tags:
counter[item[0]] += item[1]
return counter
jieba.analyse.extract_tags()中的topk表示取出前若干個頻率最高的詞，返回的是list[tuple(詞, 頻率)]，這裡因為是對所有的文章進行分析，所以並沒有加入引數topk；若加入則會根據topk大小而使得生成的詞云也會有所不同。
執行結果大致如下：
更改後的**：
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