我就跟大家伙儿聊聊我当初是怎么把那个NLTK合集给弄下来的。想当初我刚接触自然语言处理这块儿，老师推荐了这个NLTK，说是好东西，资料库全。行，那就整呗！
第一步：安装NLTK这个库本身
这第一步倒是不难，跟我平时装其他Python库一个路数。我就打开了我的那个命令行窗口，就是那个黑框框，或者你要是用Anaconda，就开那个Anaconda Prompt。然后噼里啪敲了这行命令：
pip install nltk
敲完回车，它就自己在那儿跑进度条，一会儿就显示安装成功了。心里还美滋滋的，这不挺简单嘛
第二步：下载NLTK的数据包，这才叫折腾的开始
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装好了库，我寻思着这下可以用了。结果一跑代码，报错！说是缺了啥啥啥数据。我当时就纳闷了，这咋回事？赶紧上网查，，原来NLTK这个库本身只是个框架，里面那些具体的语料库、模型啥的，还得单独下载。
得，那就下呗。教程上说，在Python环境里敲底下这两行代码：
import nltk
敲完第二行，好家伙，弹出来一个图形界面的下载器！里面密密麻麻全是各种包的名字，看得我眼花缭乱。什么 "book"、"popular"、"all" 还有一大堆单独的比如 "punkt"、"stopwords" 之类的。
我当时的几种尝试：
- 直接点"all"： 我一看，有个"all"选项，想着一步到位，全给它下了！结果一点，我的天，那下载列表老长了，估计得好几个G。我那小水管网速，不得等到猴年马月。赶紧点了取消。
- 尝试"popular"或者"book"： 这俩看起来小一点。我就选了其中一个，比如"popular"，然后点下面的"Download"按钮。它就开始在那儿慢悠悠地下载了。这个过程有时候还挺顺利，有时候，就卡在某个包那儿不动弹，或者直接报个红色的错误，说啥连接超时之类的。把我给急的。
- 单独下载急需的： 后来我发现，不用一次下那么多。比如我当时就急着用个分词的"punkt"，我就在列表里找到它，单独选它，然后点下载。这样目标小，成功率高点。
第三步：网络不给力或者下载器老出错咋办？手动下载！
有好几次，我用那个图形下载器就是下不下来，或者特别慢。后来我发现，还有个笨办法，但有时候还挺管用。
就是直接去NLTK的数据仓库下载。我记得当时是在GitHub上搜 "nltk_data"，就能找到一个官方的仓库，里面把所有的数据包都打包成了一个大大的zip压缩文件，或者你也可以单独找到你需要的那个小压缩包，比如 `*`。
手动下载后的步骤：
- 下载压缩包： 我当时是把整个 `nltk_*`（类似这样的名字，具体可能随版本变）给下载下来了。这个过程也挺漫长，因为它确实大。如果你网速不也可以考虑找个网好的地方下，或者只下你急需的那个小包。
- 解压： 下载完了，就找个地方把它解压。解压出来会有一个叫 `nltk_data` 的文件夹。
- 放到正确的位置： 这是最关键的一步。NLTK会在一些默认的路径找这些数据。怎么知道是哪些路径？你可以在Python里运行：
import nltk
print(*)它会打印出来一个列表，告诉你NLTK会在哪些文件夹里找数据。你就把刚才解压出来的那个 `nltk_data` 文件夹（或者里面的具体子文件夹，比如 `tokenizers/punkt`）放到它列出来的其中一个路径下面。比如，很多时候它会是用户目录下的 `nltk_data`，或者Python安装目录下的 `nltk_data`。 我当时是直接在用户文件夹下（比如 `C:\Users\你的用户名\`）建了个 `nltk_data` 文件夹，然后把解压后的所有东西都扔进去了。
放好之后，再回到Python里，比如你想用 `punkt`，就可以试试 `*_tokenize("Hello world.")`，如果不报错，那就说明NLTK找到数据了。
总结一下我踩过的坑和经验：
第一， `pip install nltk` 只是第一步，别忘了 `*()` 或者手动下载数据。
第二， 用 `*()` 那个图形界面时，别贪多嚼不烂，先下自己最需要的。如果网络不它那个下载是真的慢，还容易出错。
第三， 如果图形下载器不给力，就果断手动去网上搜 `nltk_data` 的压缩包，下载下来放到NLTK能找到的路径里。用 `*` 可以查看这些路径。
第四， 有时候，就算你下载了，比如下载了"book"合集，但代码里可能需要某个特定的、不在这个合集里的小模块，它还是会报错。这时候就得再用 `*()` 单独去勾选那个缺失的模块下载，或者手动找到那个模块的压缩包放进去。
反正折腾下来，就这么几条路。关键还是得知道自己要啥数据包，然后有耐心。希望我这点儿折腾经历能帮到大家伙儿！
