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。

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。

之前在没有学习使用python之前看到有人使用爬虫爬取了很多民谣，分析了歌词的组成，非常有意思。最近想着很久没有给妹妹惊喜了，是不是应该做点什么。刚好也可以练习一下python的一些库的使用，省得长时间不用就给忘记怎么用了（实事证明，我还真的是忘记了怎么用……）。

上一篇中完成了对歌词的下载及存储就等着这次的歌词分词、清洗处理。

简易过程

1. 读入歌词
2. 分词、清洗去掉停用词
3. 绘制词云

今天整理python的一些剪藏的资料时候，发现很多是关于matplotlib的内容，索性把所有的内容整理学习一下，省得后面放下又不知道什么时候能学得着。