今天跟大家聊聊我最近折腾的“周杰伦 孙燕姿”这个小项目，别误会，不是要搞什么演唱会，就是想用 Python 捣鼓点好玩的，看看能不能把这两位大神级歌手的歌词数据给扒下来，然后分析分析，看看他们歌词里都爱用些啥词儿，风格有啥不一样。
我啥也没想，直接就上手了。先是找了个还算靠谱的歌词网站，然后就开始吭哧吭哧地写爬虫。结果，你猜怎么着？网站的反爬机制直接给我干懵了，各种验证码、IP 限制，搞得我焦头烂额。
没办法，只能曲线救国。我先是尝试用 requests 库加上 headers 伪装成浏览器，想着能蒙混过关。结果，还是不行。后来我发现了一些公开的 API，虽然不太全，但至少能搞到一部分歌词。我就赶紧调整策略，先用 API 搞到能搞到的，剩下的再想办法。
拿到数据之后，就开始清洗。这部分也挺烦的，因为歌词里有很多乱七八糟的符号、换行符什么的，得一个个处理掉。我用了正则表达式，把这些脏东西都给过滤掉，然后把歌词都转换成小写，方便后续分析。
清洗完数据，就开始分词。我用了 jieba 分词库，这玩意儿用起来还挺顺手的。先把歌词切成一个个词语，然后过滤掉一些停用词，比如“的”、“了”、“是”这些没啥意义的词。剩下就是一些实实在在的词语了。
我统计了周杰伦和孙燕姿歌词里出现频率最高的词语。你猜猜他们都爱用周杰伦的歌词里，“爱”、“你”、“我”这些词出现频率很高，毕竟是情歌王子嘛孙燕姿的歌词里，“世界”、“感觉”、“离开”这些词比较多，感觉她的歌更有一些哲理。
为了更直观地展示结果，我还用 matplotlib 库画了两个词云图。把出现频率高的词语放大显示，这样就能一眼看出他们的风格差异。周杰伦的词云图看起来比较活泼，孙燕姿的词云图则显得比较冷静。
我还尝试用了一些简单的机器学习算法，比如 LDA 主题模型，想看看能不能自动提取出他们歌词的主题。但是，效果不太理想，可能是数据量不够，也可能是我的算法调参能力还不够，还需要继续学习。
这回“周杰伦 孙燕姿”项目，虽然没搞出什么惊天动地的成果，但让我学到了很多东西。从爬虫到数据清洗，再到分词和可视化，整个流程都走了一遍，也算是对 Python 数据分析能力的一次小小的提升。以后有机会，再搞点更有意思的项目！
