一.封装与解构 1.封装(装箱) a.将多个值使用逗号分割,组合在一起 b.本质上,返回一个元组,只是省掉了小括号t1 = (1,2)#定义为元组 t2 = 1,2 #将1和2封装成元组 type(t1) type(t2) 2.交换(封装解) a = 4 b = 5 temp = a a = b b = temp 等价于 a,b = b,a 左边封装右边解构 3.解构(拆箱) a.把线性结构的元素
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2024-05-29 07:56:28
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将非结构化文本转换为结构化数据是一项常见且重要的任务，特别是在数据分析、自然语言处理和机器学习领域。以下是一些方法和工具，可以帮助大家从非结构化文本中提取有用的结构化数据。
原创
精选
2024-07-11 09:32:52
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「第十三章」 非结构化数据提取在爬取数据的过程中，需要对页面解析和数据提取。一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据和结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构。结构化数据：先有结构、再有数据。不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。13.1 正则表达式13.1.1 为什么要学正则表达式实际上爬虫一共就四个主要步骤：1
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2024-01-25 10:06:54
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一、结构化数据、非结构化数据、半结构化数据参考资料：https://www.zhihu.com/question/50986354结构化数据：以关系型数据库表形式管理的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。比如：Excel、musql非结构化数据：数据结构不规则或者不完整，没有预定义的数据模型，难以被计算机理解。通常所说的文件数据就是非结构化文件数
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2023-12-25 07:18:42
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非结构化数据与结构化数据提取抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构，结构化数据：先有结构、再有数据不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。1、非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址正则表达式HTML 文件正则表达式XPathCSS选择器2、结构化的数据处理JSON 文件JSON Path
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2023-11-30 14:28:13
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一、概念：1、结构化和非结构化数据结构化数据：固有的键值对非结构数据：没有固定的键值对，没有明确的映射关系所以就可以理解下面这句话：hive是由facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计项目。2、Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构，它为数据仓库的管理提供了许多功能：数据ETL(抽取、转换和加载)、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。RDBMS(关系型数据库)OLTP
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2023-10-10 00:09:32
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结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据是对存储形式的一种数据类型分析，有助于企业细分行业案例，帮助存储合作伙伴更好地解决应用实施方案。定义 结构化数据，即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据； 非结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。存储格式的区别 关系数据库 — 结构定义不易改变，数据定长。 非结构化数据库 — 是指其字段长度可变，并且每个字段的记录
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2023-09-02 22:07:47
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结构化与非结构化数据的读取方法 文章目录结构化与非结构化数据的读取方法1. 结构化数据的读取1.1 pandas 读取 excel 文件1.2 pandas 读取 csv 文件1.3 pandas 读取 txt 文件1.4 利用 scipy 读取 mat 格式文件数据1.5 利用 numpy 存储和读取 npz 格式文件2. python 读取图像的常用方式2.1 利用 Pillow 库实现图像的
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2024-04-19 13:16:47
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目前数据结构有哪些？结构化数据，如：关系型数据半结构化数据，如：XML数据非结构化数据，如：Word、PDF、文本、日志能胜任这样挑战的技术除了大数据，就是NLP，NLP的应用场景：词法分析：分词、词性标注、实体识别
词向量表示：语义挖掘、词义相似度
文本相似度：计算两个短文本之间的语义相似度，实现推荐和排序
依存句法分析：自动分析文本中的依存句法结构信息
`DNN`语言模型：判断一句话是否符合语
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2023-10-05 15:05:48
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一.非结构化数据的定义结构化数据指有完整规则的数据模型定义，高度组织格式化，可用统一的结构逻辑表达的数据。如：日期、电话号码等。非结构化数据指数据定义不完整或不规则，没有预定义的数据模型，无法用数据库二维表结构来逻辑表达的数据。简单来说就是字段可变的数据。常见的非结构化数据有文档、图片、音频、视频等。半结构化数据为介于结构化数据与非结构化数据之间的数据，常见的半结构化数据有HTML（超文本标记语言
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2023-08-25 22:41:08
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摘要：本文主要介绍了字典数据类型1、字典数据类型1.1 从例子入手首先为了更好的了解一下字典这种数据结构，直接举一个例子，使得我们对其有更加形象的认识：1 >>> sam={'animal':'cat','color':'green','food':'chicken'}
2 >>> sam['animal']
3 'cat'上面的这种数据结构的定义方法就是字典：
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2024-06-17 21:57:04
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最近在工作当中经常遇到需要进行文本文件处理的一些工作，尤其是一些文本的翻译。这里的翻译是指，将其中的文本，一整行或是多行翻译成对应语言的文本，当然有对应的字典库。举个例子
…… insert into WbxDefaultEmailTemplate(EMAILNAME,LOCALE,SERVICEID,MAILFORMA
原创
2012-06-18 01:35:31
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在数字内容价值挖掘的过程中，非结构化数据难以被计算机直接识别和处理，导致企业无法直接用于业务分析或智能决策。TextIn xParse 文档解析是一款大模型友好的解析工具，能够精准还原pdf、word、excel、ppt、图片等十余种格式的非结构化文件，将其快速转换为Markdown或JSON格式返回，同时包含精确的页面元素和坐标信息。本文将深入探讨“非结构化文档如何构建知识图谱”。一、非结构化文
0. 前言MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件，拥有强大的计算能力，能够调度大量的节点做并行计算，同时对分布式计算中的failover，重试等均有一套行之有效的处理管理机制。 而MaxCompute SQL能在简明的语义上实现各种数据处理逻辑，在集团内外更是广为应用，在其上实现与各种数据源的互通，对于打通整个阿里云的数据生态具有重要意义。基于这一点，最近MaxCompute团队依
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2024-09-19 14:16:08
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传统的关系型数据库中的表通常由一个或多个字段组成，每个字段都预先定义了其可存储数据的格式及约束等，这类的数据就是结构化数据(structured data)。一个设计良好的数据库在其schema中定义这些格式或约束，并由相应的RDBMS为这些提供实现保证。相应地，非结构化数据(unstructured Data)就是指那些没有一个预定义的数据模型或不适于存储在RDBMS中的数据，这些数据没有额
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2023-10-12 22:59:58
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今日，“一面网络”正式对外宣布已获得1400万元的Pre-A轮融资，投资方为真格基金和联想之星。此前，一面网络于2014年成立时获得了天使轮融资，投资方为个人。由于互联网的高速发展，用户产生的行为数据越来越多。这些数据可以划分为两大类：一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数
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2024-08-14 17:47:05
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作者 | Kimberly Powell翻译 | Nora注：诚然，本文中所提到的内容并使非结构化数据结构化的唯一步骤，但该步骤的可行性，以及在创造可持续模式方面的表现已在实践中得到证实。如今，数据分析逐渐在企业发展中扮演起愈加重要的角色，为求在业务成长过程中做出正确决策，企业必须充分了解结构化和非结构化数据。下面列出的10个步骤，将为企业非结构化数据的成功分析提供借鉴。
1. 确
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2024-03-06 13:57:22
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林中鹿
结构化数据可以通过固有键值获取相应信息，且数据的格式固定，如RDBMS data半
结构化数据可以通过灵活的键值调整获取相应信息，且数据的格式不固定，如json，同一键值下存储的信息可能是数值型的，可能是
文本型的，也可能是字典或者列表<person>
<name>A</name>
<age>13</age>
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2023-07-17 20:27:13
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非结构化数据存储方案一、存储类型体系：1.1 存储类型体系结构图直接附加存储 DAS块存储IP SAN存储区域网络 SANFC SAN存 网络附加存储 NAS储类 分布式文件存储 hadoop 分布式HDFS (型 文件系统 )OpenStack— Swift对象存储ceph1.2 存储类型体系描述(1) 块存储：将存储区域划分为固定大小的小块， 是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。块存储系统将
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2023-12-03 11:05:29
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今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构，从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现，MapReduce的模型计算，到一个云盘如何实现，再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章。 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己，整个Hadoop家族成员很多，“势力”很庞大，下面画个图，简
