最近在写博士论文的时候，尝试了一下卡片写作的方法。感觉对自己的进度还是有不少的帮助。因为我使用的软件是scrivener，所以我有在考虑怎么才能把 Zotero 搭配 word 的那一套工作流转到 Scrivener 上来。

不得不承认，Word绝对是文字编辑领域的top 1，不光体现在其本身的素质上，也体现在与其它软件的互联互通上。要想在 scrivener 上实现文献的引用，就要麻烦不少。我找到了一篇关于[此的文章]。

其实这个问题之前在使用 iCloud 的时候根本没有感知到，直到今天从实验室回家准备下载一个软件的时候才发生。情况是这样的：
我需要从 APP Store 上下载一个软件，但是 APP Store 总是「无响应」，在网上查了一下发现这个 问题也很好解决。只要登出 Apple ID，然后再次登入就可以。

这篇文章是之前老婆突发奇想，想要在一些平台上建账号，尝试「网红」之路。我寻思着既然要做内容，那怎么也得先去了解一下自己内容在这个平台上的现况吧，比如这个话题的活跃度、发文量之类的。

想了一下怎么去实现，找专业的调研机构是不太可行了，没有钱。那就只能自己做，然后我想了一下，觉得直接使用平台上的搜索功能，搜索自己需要的话题，然后统计文章数量与时间关系，大体上就可以得到时间变化曲线，应该也可以做个参考。

这篇文章主要是总结并且推荐一些我在 windows 平台下长期使用并且真正值得推荐的软件。

上一篇文章我说到了由于老婆博士课题的原因，需要爬取今日头条的新闻评论，并且需要翻译成英文。我把评论的获取写成了文章，可以见此处。今天我准备把如何使用 python 将中文翻译成英文总结一下，以备参考与之后复习之用。

本文属于「大型网红记录片」python 文科数据分析系列。

🐶为什么有这篇文章

因为老婆博士专业的原因，她需要获取不少网站的新闻或者帖子的评论，并且对评论进行数据分析或者是自然语义分析（NLP）。因此从来没有接触过 python，只有 VB 二级的我自然就成了她的技术支持，为她提供 python 爬虫和数据分析业务 🤣🤣。经过一段时间学习之后，我意识到，这些需求可能在文科的数据分析中具有某种程度上的一致性，如果能够记录下每个项目，可以供他人参考，也可以提高自己对于代码的理解。

因为疫情在家隔离已经快两个月了，学校不开门，实验室也不给进。无奈之下只好在家里「折腾」。因为之前在网上看到别人晒的联想 M920q 黑苹果装机，对于联想这个 Tiny 机型实在是心里种草，在 ebay 上搜索了下，发现有人出售 M910q 价格也比较合适，于是就拍下，准备搞黑苹果🐶。