一、环境及依赖

语言：python3.8
抓取：selenium
代理：ipide
**注：**想要完整代码的在末尾，注意新手建议慢慢看完。在此提示一下本篇文章的编写步骤：1.获取数据、2.翻译、3.数据清洗、4.切词词权重、5.词云

1.1 selenium 准备

为了简单，在这里我使用了selenium（菜鸟用selenium，我就是菜鸟）进行数据抓取，并且使用了ipidea的代理（反正有送稳妥），否则等着测试着调试太多次我IP就炸了。

selenium 可使用 pip 进行下载，命令是：

pip install selenium

下载了selenium之后还需要一个driver，需要查看你浏览器版本，仅支持火狐或者谷歌。
在此用谷歌距离，首先点击Chorm浏览器右上角三个点：

选择帮助，关于google进入 chrome://settings/help 页。随后找到对应的版本号：

接下来进入到driver的下载地址：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html

接着在对应的版本号中找到接近的driver进行下载：

随后点击后选择对应的版本即可：

windows就用win32就可以了，下载后解压到一个目录就ok。

接着代理我使用的是IPIDE，官网是这个链接，免费使用就ok，够用了。

二、数据获取

2.1 代理

第一步咱们得拿到数据，那么通过代理去进行获取。
首先创建一个python文件名为 test1，当然名字自己随便取。
接着使用vscode（你可以用你的），头部引入：

from selenium import webdriver
import requests,json,time

接着我们写一个头：

#代理
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0'}

基础做好后首先需要获取代理，我们写一个函数名为 ip_：

#代理获取
def ip_():
    url=r"http://tiqu.ipidea.io:81/abroad?num=1&type=2&lb=1&sb=0&flow=1&regions=in&port=1"
    r = requests.get(url, headers=headers,timeout=3)
    data = json.loads(r.content)
    ip_=data['data'][0]
    return ip_

以上代码中 url 存储的 http://tiqu.ipidea.io:81/abroad?num=1&type=2&lb=1&sb=0&flow=1&regions=in&port=1 为代理获取的链接，有些小伙伴可能获取的时候会失败，原因是没有设置当前ip为白名单。

设置白名单的方式很简单，通过链接在末尾替换自己的白名单就可以了：
https://api.ipidea.net/index/index/save_white?neek=***&appkey=***************************&white=白名单ip ，自己的白名单添加链接在 https://www.ipidea.net/getapi：

如果我公开我的出来我基本上大家都可以用我的了，所以打个码。

我们继续回到函数 ip_()中，r = requests.get(url, headers=headers,timeout=3) 将会获取到代理ip地址，接着我使用了 json 进行转化：data = json.loads(r.content)，最终返回了 ip 地址。IP 获取的方式过于简单就不再讲解了。

接下来获取代理与组成 ip 代理字符串：

ip=ip_()#ip获取
proxy_str="http://"+str(ip['ip'])+':'+str(ip['port'])#ip proxy 组合

接着使用 webdriver 对谷歌浏览器设置代理：

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument("--proxy-server=%s" % proxy_str)
options.add_argument('--ignore-certificate-errors')
options.add_argument('-ignore -ssl-errors')

以上代码中 options.add_argument 为对浏览器添加代理，之后的两句话只是为了忽略某些错误，当然你不加基本上也没事。

2.2 抓取数据

接着创建一个变量url存储需要抓取页的链接：

url='https://www.quora.com/topic/Chinese-Food?q=Chinese%20food'

接下来创建 谷歌浏览器 对象：

driver = webdriver.Chrome(executable_path=r'C:\webdriver\chromedriver.exe',options=options)
driver.get(url)
input()

webdriver.Chrome 中的 executable_path 为指定下载 driver 的地址，option 为代理的配置。

创建好后 driver 你就可以理解成是 Chrome 谷歌浏览器对象了，使用谷歌浏览器打开一个指定页面只需要使用 get方法，在get 方法内传递一个 url。

由于我们发现该页面是浏览器滑动到底部自动刷新，此时我们只需要使用循环重复一直往下滑动就可以了：

for i in range(0,500):
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
    time.sleep(10)

以上循环中的代码 driver.execute_script 表示执行script命令，其中 window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight); 就是对应的滑动命令。每次滑动过后就给他歇一下，不然一直划效果不是很好，所以就使用 sleep 休息10s 等待加载。

接着我们获取页面中一下一块块的数据：

为了防止遗漏出什么不好饿内容，在此我打了一下码。
此时我们可以使用右键检查，打开源码：

此时我们可以看到这一块 html 代码下就是对应的内容：

我们从中得知，这个部分的 class 的名称是q-box，我们可以通过driver中的 find_element_by_class_name 的方法，找到这个元素，并且得到对应的文本。

接着我们观看所有的内容块得知，都是使用q-box作为名称：

接着我们只需要使用代码：

content=driver.find_element_by_class_name('q-box')

就可以抓取到这所有名为 q-box 的对象。
此时我们只需要对这个对象使用 .text 即可获取文本，再使用 f.write 将其写入到文本之中：

f = open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data\data.txt',mode='w',encoding='UTF-8') 
f.write(content.text)
f.close() 

该部分的完整代码如下：

from selenium import webdriver
import requests,json,time

#代理
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0'}

#代理获取
def ip_():
    url=r"http://tiqu.ipidea.io:81/abroad?num=1&type=2&lb=1&sb=0&flow=1&regions=in&port=1"
    r = requests.get(url, headers=headers,timeout=3)
    data = json.loads(r.content)
    print(data)
    ip_=data['data'][0]
    return ip_

ip=ip_()#ip获取
proxy_str="http://"+str(ip['ip'])+':'+str(ip['port'])#ip proxy 组合

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument("--proxy-server=%s" % proxy_str)
options.add_argument('--ignore-certificate-errors')
options.add_argument('-ignore -ssl-errors')

url='https://www.quora.com/topic/Chinese-Food?q=Chinese%20food'
driver = webdriver.Chrome(executable_path=r'C:\webdriver\chromedriver.exe',options=options)
driver.get(url)
input()

for i in range(0,500):
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
    time.sleep(10)

title=driver.find_element_by_class_name('q-box')
#title=driver.find_element_by_css_selector("[class='dtb-style-1 table-dragColumns']") 
f = open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data\data.txt',mode='w',encoding='UTF-8') 
f.write(title.text)
f.close() 

三、切词统计

3.1 数据清洗

接着咱们可以对数据进行翻译，不过免费的库有每日限制，那么最好的办法，不花钱的办法就是赋值内容去在线翻译去翻译，对的，虽然数据有点多，不过还好，问题不大。

翻译完成复制的一个文本之中，这个文本我命名为 datacn。
在此创建一个名称为cut的py文件，并且在头部引入：

import jieba,re,jieba.analyse #结巴分词
from wordcloud import WordCloud #词云
import matplotlib.pyplot as plt 

引入之后创建一个函数用于读取翻译过来的文本 datacn 的内容：

def get_str(path):
    f = open(path,encoding="utf-8" )  
    data = f.read()
    f.close()
    return data

代码很简单，就是 open文件，read读取就完成了，不过有些同学容易出现编码错误，记得一定要加 encoding=“utf-8”，如果还不信，你就将文本另存为，在另存为时选择编码为 utf-8就可以了：

接着，咱们再创建一个清洗内容的函数：

def word_chinese(text):
    pattern = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]')
    clean= re.sub(pattern, '', text)
    return clean

其实上面函数的作用就是找到中文字符返回，其他的内容就不要了，不然会影响效果，例如一些标点符号和英文字母等。

接着我们直接读取数据：

path=r"D:\datacn.txt"
text=get_str(path)
text=word_chinese(text)

其中 path 是路径，就是我翻译过来的文本存储的路径，然后传入参数 get_str 中就可以了，这样读到的数据就是text，急着再把text传入到清洗函数 word_chinese 中进行清洗，这样清楚不好的数据就ok了。

3.2 词频权重统计

但是这个时候还是有一些不好的词语，例如 你、我、他、你好、知道…这些内容，怎么去掉呢？这个时候就使用结巴库设置一些词不要 jieba.analyse.set_stop_words，代码是：

jieba.analyse.set_stop_words(r'D:\StopWords.txt')

其中 D:\StopWords.txt 这个文本中记录了不要的词，我为了数据准确我自己调了一堆的词，想要的可以看评论区，数据太多不好直接复制上来。

设置好之后就可以自动过滤了，下一步就是切词统计词频，这一步的代码是：

words = jieba.analyse.textrank(text, topK=168,withWeight=True)

使用的方法是 jieba.analyse.textrank()，其中 text 就是我们清理过的文本，topk 是指你要得到词频前几，我这里是 topk=168 就是表示得到出现频率最多的钱 168 个词，函数其中 withWeight=True 表示结果中出现词频权重数值，例如不使用 withWeight=True 结果如下：

不开启 withWeight 结果则显示：

此时结果已经得到了，发现老外最喜欢、提的次数最高的竟然是酱油，然后是喜欢。看来是真的挺喜欢的。

接着咱们先做个词云，再做分析。词云需要字符串，不能使用数组，使用以下代码使其成为字符串：

wcstr = " ".join(words)

接着创建词云对象：

wc = WordCloud(background_color="white",
                    width=1000,
                   height=1000,
                   font_path='simhei.ttf'
                   )

在词云对象的配置中，background_color 是字符串，width 和 height 是词云宽度，font_path 是设置字体。在此注意，字体一定要设置，否则将会看不到任何文字。

接着将字符串传递给创建的词云对象 wc的generate函数：

wc.generate(wcstr)

接下来就使用plt显示就可以了：

plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

完整代码如下：

import jieba,re,jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

def get_str(path):
    f = open(path,encoding="utf-8" )  
    data = f.read()
    f.close()
    return data
def word_chinese(text):
    pattern = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]')
    clean = re.sub(pattern, '', text)
    return clean

path=r"D:\datacn.txt"
text=get_str(path)
text=word_chinese(text)
jieba.analyse.set_stop_words(r'D:\StopWords.txt')
words = jieba.analyse.textrank(text, topK=168)
print(words)

wcstr = " ".join(words)
wc = WordCloud(background_color="white",
                    width=1000,
                   height=1000,
                   font_path='simhei.ttf'
                   )

wc.generate(wcstr)

plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

最终的结果如下：

四、从数据中找到TOP之最

由于数据太多，不方便用折线图之类统计，我从权重中找到了老外提到最Top的几个纬度。
所有排名如下：

老外提到最多 Top ：
美食圣地依次是香港、澳门、广东、无锡、广州、北京、闽南；
提到食物最多的是：炒饭、米饭、豆腐、大豆、牛肉、面条、火锅、炒菜、饺子、蛋糕、包子
提到最多口味：糖醋、咸味
提到最多的厨具：火锅、陶罐、石锅、灶台

不过第一是酱油是啥情况，而且喜欢第二，看来大家都比较喜欢我们的食物呀！很赞！