最近学习Python，网上学习资料挺多的，这篇写的不错，关于python比较炫酷的代码和python特效动画，大家有需要也可以看看。
作为最流行的 CI/CD 工具，Jenkins 的优势之一是其生态强大，而这与其插件体系分不开的。
目前 Jenkins 插件 1500+ (截止20200617，插件数量为1749)。
近日发现词云比较好玩，它通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，可以将网络文本中出现频率较高的“关键词”在视觉上突出。
想着以 Jenkins 插件名称为数据源，形成的词云会是什么样的呢，什么关键字会比较突出呢？
带着问题，带着好奇心，开始了实践之旅～
1、插件基本字段说明
以 Jenkins Maven SNAPSHOT Check Plugin为例，
其 ID 为 maven-snapshot-check，Name 为 Maven SNAPSHOT Check。
2、获取所有 Jenkins 插件的名称
如何获取所有 Jenkins 插件的名称呢？我这里想到三种方式，或许还有更多方式：
对比上面的三种方式，插件权限文件中并没有 Name 字段，插件更新中心配置文件相对从插件官网抓取比较简单。
所以计划从 update-center.json 进行解析，其中插件名称在 json 中对应字段为 title。
3、生成 Jenkins 插件名称文件
读取 update-center.json 中 plugin 的 title 字段，按行写入到 jenkins-plugins.txt 文件，python 代码如下：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import json
if __name__ == "__main__":
json_obj = json.load(open("update-center.json", "r"))
plugins_obj = json_obj["plugins"]
with open("jenkins-plugins.txt", "w") as fw:
for plugin_name in plugins_obj:
plugin_obj = plugins_obj[plugin_name]
print plugin_obj["title"]
fw.write(plugin_obj["title"].encode("utf-8") + "
")
生成的 jenkins-plugins.txt 文件共有 1749 行(与 Jenkins 1749个插件对应)，其内容截图如下：
4、生成词云图
这里使用 Python 代码生成词云图，词的来源为 jenkins-plugins.txt，代码如下：
# -*- coding: UTF-8 -*-
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
if __name__ == "__main__":
with open("jenkins-plugins.txt") as f:
text = f.read()
# mask
mask = np.array(Image.open("jenkins-horizontal-color.png"))
# generate word cloud
wc = WordCloud(mask=mask, scale=1.5, mode="RGBA", background_color="white", max_words=2000).generate(text=text)
# show word cloud
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
# save to file
wc.to_file("word-cloud.png")
这里的关键字都是英文，如果是中文的话，还会涉及到中文分词，python 也有相应的处理模块(如：jieba)。
生成的词云图以 Jenkins logo 为背景图片，各个关键字以不同大小和比例，绘制出一幅多彩的画卷，感觉很美观、很酷炫：
从词云图中可以看出，Pipeline 词频最高，Build、API、Job 次之，紧接着还有 Publisher、Notifier、Trigger、Step、GitHub 等等。
其中 Pipeline 是 Jenkins 2.0 的核心功能，使曾经无比辉煌的 Jenkins 再次走向了下一个辉煌～～
5、资源说明
所有代码可以在 GitHub/Gitee 仓库找到，有空的话顺便点个 star，万分感谢～