本文主要是介绍喜欢喝茶的都是成功人士吗？我用Python来做一个鉴茶指南，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言
投一把青叶，感叹岁月如梦犹在，注一汪清泉，寻味浮生千姿百态。
说一下为啥我突然想到写Python来鉴茶这种小案例吧！因为今天领导把我喊到办公室，一起喝了两杯茶，但是我又不是那种喜欢喝茶的，对茶也没有研究过！所以今天特意来出一个教程，也是能教大家学Python也能防止没有这方面的知识点，至少一些喝茶最常见的礼仪得自己清楚，不至于在以后出丑嘛！
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阅读本文及源码，可以和小编一起学到 xpath 表达式爬取数据，多进程爬取，pandas 基本操作，pyecharts 可视化，stylecloud 词云，文本余弦相似度相似度，KMeans，关键词提取算法：TextRank，TF-IDF，LDA 主题模型。
源码获取在文末
小编找到一个和茶有关网站：
https://chaping.chayu.com/?bid=1
数据获取
从首页进入茶评，可以看到所有茶的基本信息，结果有多页，获取所有的基本信息包括标题，评分，品牌，产地，茶类，详细链接，id：
再根据获得的链接，下钻爬取每一种茶的推荐指数，总评，所有排行：
及爬取对应的评论，有多页就爬取多页，包含字段评论人，评论人等级，评分，评论，评论时间：
最后保存为 tea.csv,comment.csv 两个 csv：
整个爬虫流程就这样，使用了 xpath 提取，多进程爬取，逻辑不算复杂，详细实现逻辑可查看源码。
数据分析
总共获得 3w 条数据，获得数据后就可以开始进行探索了。
先对标题进行查看，标题是由品牌及名称构成，处理为只保留名称部分，绘制词云。
红茶，白杜丹，铁观音，绿茶，毛尖等一些听到过的茶名称还是比较多的：
茶评分取值为 0-10，对评分每两分进行切分后绘制直方图。
从结果上看，评分都挺高的，只有个别评分是低于 4 分的，小编选出数据看了看，总评价对这些低分的茶评价不是特别友好：
现在基本上每种茶都有专门的品牌在售卖，对品牌进行统计，绘制词语。
发现斗记茶业，中茶，大益，天福茗茶等较为突出，这些品牌就算不了解茶，但多多少少也听到过在大街上看到过：
每种茶都有它独特的产地，对产地绘制热力地图。
发现产地来自云南的是最多的，多达上千种，小编查了查，云南茶叶最重要的原产地，云南是茶叶最为古老的故乡。
其次是福建，有着一千多年的茶文化历史，是最中国产茶的重要产地：
目前茶类可分为普洱，绿茶，红茶，乌龙，黑茶，白茶，花茶，黄茶，袋泡，速溶茶十大类，每个大类别有细分很多小类，对每个大类进行统计绘制柱状图。
发现普洱茶是类别最多的，其次是绿茶，红茶，看到这里小编想到自己都很少喝普洱茶：
热搜能从侧面反映一种茶受不受欢迎，小编选出热搜排名前 10 的茶，拉出明细。
发现排名第一的是经典普洱，普洱也是种类最多的茶，以后可以特地买一点试试：
对评论时间以时间年月为维度，同比每一年每一月的评论走势图。
发现评论用户 14-17 年活跃程度是一直攀升，之后下跌了：
到这里，探索性分析就完成了，主要用到了 ，pandas，stylecloud，jieba，pyecharts 这些技术，详细实现过程可参考源码。
关键词提取
在获得的数据中，有总评字段，即对每一种茶的评语，有每一个用户评论的字段，利用这两个字段来实现文本关键词提取。
对于总评，我们想把总评相似的茶分到一起，可以使用 KMeans 聚类算法，但总评是文本数据。
需要先提取每条总评中的关键词，使用了 TextRank 算法提取关键词，原理是基于句子进行分词，对每个词进行权重打分，获得分数高的作为关键词。
对关键词向量化，再计算余弦相似度，最后使用聚类算法，分为了两种种类。
种类一主要是从品尝方向进行评价的，香气，滋味，入口，顺滑等。
种类二主要是从外表方向进行评价的，外形，条索，色泽，原料等：
对评论先使用了 TF-IDF 算法进行关键词的提取，是有 TF，IDF 两部分算法组成。
TF，计算每一个词在所有文本中出现的频率。
IDF，计算每一个词在所有评论中，在多少条评论中出现的次数，映射一个分值。
最后 TF*IDF 选出分值前 10 的关键词：
第二种方法是利用主题模型 LDA 进行关键词提取，需要先确定主题数，再提取关键词，这里就选取 1 个主题，及前 10 关键词：
源码获取
需要源码点这里即可获取
这篇关于喜欢喝茶的都是成功人士吗？我用Python来做一个鉴茶指南的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
