根據上文gpt的敘述
选择数据来源：

选择一个或多个数据来源，如网站、社交媒体、论坛、新闻网站等。
数据爬取：

使用爬虫库（如Scrapy、Beautiful Soup）从选择的来源中爬取数据。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

用requests获取网页内容

response = requests.get('https://example.com')
html = response.text

使用Beautiful Soup解析HTML

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
text_data = soup.get_text()

数据清洗：
清洗数据以去除HTML标签、特殊字符、停用词等，以获取纯文本数据。

import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords

去除HTML标签

cleaned_data = re.sub('<.*?>', '', text_data)

分词并去除停用词

nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))
words = nltk.word_tokenize(cleaned_data)
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]

存储数据：
存储清洗后的数据，可以使用文本文件、数据库或其他适合的媒介。

with open('text_data.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(' '.join(filtered_words))