最近在学习python爬虫技术，研究了一下采集实现电商平台之一的拼多多商品数据，因为之前专注了解Java的知识，现在这段时间看了相关python的知识点，发现python重开放、灵活。代码简洁优美、模块很多，用简单的语句可以完成很多神奇的功能，非常便捷我们的工作，首先要了解什么是python爬虫？即是一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取于我们有价值的信息。python爬虫架构主要由5个部分
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2024-06-20 09:09:35
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文本数据Hadoop 采集流程
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为了实现文本数据的 Hadoop 采集，我们需要按照以下步骤进行操作。下面的表格展示了整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 设置 Hadoop 环境 |
| 步骤二 | 准备文本数据 |
| 步骤三 | 编写 MapReduce 代码 |
| 步骤四 | 打包和部署代码 |
| 步骤五 | 运行 MapRe
原创
2023-10-12 10:44:04
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python 爬虫入门–文字爬取对于爬虫，相信大家都不陌生，但是如何入门，大家还是停留在了解认知阶段吗？那可以试试下边的方法，一起来试一下。首先我们试试爬取网页中的***文本信息***使用的是我们的一个requests 第三方库。#使用 import 导入requests库
import requests
# 使用requests库中 get方法，打开网址
r = requests.get('ht
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2023-08-04 16:22:08
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原始txt文件程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中程序实现import csv
filename = "./test/test.txt"
Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv"
Individual_log_file = "./test/Individual_test.csv"
DNA_log = [] # 精英种群个体日志mod9=1-8
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2023-06-20 21:17:58
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# Python文本数据过滤实现
## 介绍
在软件开发过程中，经常会遇到需要对文本数据进行过滤的需求。本文将教会你如何使用Python实现文本数据过滤，让你能够处理和清洗文本数据，以满足实际应用的需求。
## 整体流程
下面是实现Python文本数据过滤的整体流程，我们将使用一些常用的库和技术来完成这个任务。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
原创
2023-08-20 08:51:17
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自从认识了python这门语言，所有的事情好像变得容易了，作为小白，逗汁儿今天就为大家总结一下python的文本处理的一些小方法。话不多说，代码撸起来。python大小写字符互换在进行大小写互换时，常用到的方法有4种，upper（）、lower（）、capitalize() 和title（）。str = "www.dataCASTLE.com"print(str.upper())# 把所有字符中的
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2024-10-11 20:01:30
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# Python 过滤文本数据的科普文章
在数据处理的过程中，文本数据的清洗和过滤是非常重要的一环。无论是在自然语言处理、数据分析，还是在机器学习的各个领域，常常需要对获取的原始文本数据进行一系列的筛选和过滤。本文将介绍如何使用Python库有效地过滤文本数据，并给出相应的代码示例。
## 1. 文本数据的过滤需求
文本数据往往包含了无关的信息，比如标点符号、停用词（如“是”，“的”，“在”
原创
2024-08-31 09:12:19
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# Python 文本数据清洗教程
## 操作流程
```mermaid
journey
title Python 文本数据清洗流程
section 初学者指导
开始 --> 完成数据清洗
```
在进行 Python 文本数据清洗之前，我们需要明确清洗的目的和步骤。下面是整个流程的步骤：
步骤 | 操作
---|---
1 | 导入所需的库
2 | 读取文
原创
2024-05-05 06:06:30
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目录前言一、openpyxl简介二、实现1.数据筛选2.数据整理总结前言手动筛选和整理大量的数据，耗时非常多。自学做了个脚本工具对txt文件进行信息筛选、整理及绘制参数变化曲线 一、openpyxl简介openpyxl，Python库的一个模块，可实现xlsx格式文档读写操作。二、实现1.数据筛选 以IDxxx为关键字，采用非贪婪模式
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2023-06-19 21:40:17
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一、引言设备状态的实时监测对于风机的故障诊断以及保证机组的安全可靠运行具有重要的意义。只有进行实时采集、记录机组运行状态的各种数据,才能及时发现异常情况,快速、准确地诊断出故障产生的原因,提出对策。这些都是通过对采集到的数据进行加工处理来实现的。而如何实现对数据的实时采集是其中一个关键问题。过去实时数据采集系统一般是在操作系统下应用汇编语言开发或者用语言开发,目前多采用语言开发。因为其效率较高、可
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2024-01-14 16:11:00
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文本挖掘概要搞什么的？从大量文本数据中，抽取出有价值的知识，并且利用这些知识更好的组织信息的过程。目的是什么？把文本信息转化为人们可利用的知识。举例来说，下面的图表利用文本挖掘技术对库克iphoneX 发布会的内容进行分析，得出此次发布会报告中的几个常青词汇、词频的趋势变化情况。（一）语料库（Corpus）在python中，如何根据以往的文档文件搭建一个语料库？1.什么是语料库语料库是我们要分析的
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2023-08-28 09:54:59
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文本数据挖掘是利用某些方法比如自然语言处理（Natural language processing (NLP)）技术把一堆没有结构的数据而处理成有结构的数据的一种人工智能技术，而处理后的这些有结构的数据可以作为机器学习和深度学习模型的输入，也可以直接分析这些数据产生想要的结果。文本挖掘的目的就是从一堆有结构的，和非结构的数据中寻找有价值的信息从而来解决实际问题。人的自然语言中包含着大量的信息，是当
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2023-10-24 21:46:27
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l风险管理无论是哪个行业，风险分析不足通常都是失败的主要原因，在金融行业尤其如此。采用基于文本挖掘技术的风险管理软件可以显着提高降低风险的能力，实现数千个来源的文本文档的完整管理。l知识管理管理大量文本文档时，一个很大的问题就是——无法快速地找到重要的信息。例如，对于医疗行业来说，研发一个新的产品可能同时需要近十年的基因组学和分子技术研究报告。此时，基于文本挖掘的知识管理软件为此种“信息过剩”情况
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2023-08-21 16:06:24
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1.实验内容：根据qq音乐获取的信息，对某一首歌曲的评论内容进行处理。分析评论中的词性分布。统计高频词，画出词云。2.实验步骤：1. 文本信息初处理：根据实验二QQ音乐抓取周杰伦的前五首歌曲评论等信息筛查晴天这首歌的相关信息存为“晴天-周杰伦”的文本文件方便后续数据读取。文本信息节选展示： 2. 编写词云绘制，词频统计以及词性分析代码：首先打开文件进行读取信息，去掉长度为
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2023-10-16 08:44:35
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飞梭TXT文本数据处理百宝箱是一套集成数据生成、合并、拆分、去重、转码、打乱等TXT文本数据处理功能的工具箱，具有极速、高效等优势，是您处理txt文本数据的好帮手！飞梭TXT文本数据处理百宝箱的功能：1、TXT文本数据生成工具支持静态数据、流水码（序列号）、无重复乱码（随机码）。2、TXT文本数据合并工具支持套标、托标数据，可以执行
文本数据挖掘的同类软件产品的调研分析文本挖掘是从文本数据中获得有价值的信息和知识，是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。本人的课题是关于金融方向的文本数据挖掘，是数据挖掘的一个子方向。如今随着互联网金融的发展,消费者对于数据有更多的需求,投资人除基础数据以外,还希望能看到更多的趋势和内部
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2023-11-06 14:57:33
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文本分类的14种算法（3）：部分常用文本分类算法k临近算法所谓临近，就是指对于测试样本，找出训练集中与他最相似的一个样本，并将该样本的结果当作测试样本的结果输出。k临近算法利用“距离”的概念来描述样例间的相似程度：对于文本的特征向量（x1,x2,…,xn），把他当作一个n维的点，其与另一个文本（y1,y2,…,yn）的距离根号下(∑(xi-yi)^2)即两文本的相似程度。 可见k临近算法的计算量主
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2024-01-27 11:08:21
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然而，在不同的技术分享中，我们常常会遇到质量参差不齐的文章，有
原创
2023-08-01 17:15:39
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前言今天给大家介绍的是Python爬取小说数据并保存txt文档，在这里给需要的小伙伴们代码，并且给出一点小心得。首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫，基本的是加请求头，但是这样的纯文本数据爬取的人会很多，所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对小说数据进行爬取。在每次进行爬虫代码的编写之前，我们的第一步也是最重要的一步就是分析我们的网页。通过分析我们发现在爬取过程
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2023-08-14 23:30:11
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第一部分 案例简介本案例首先利用Python文本挖掘技术，对碎片化、非结构化的电商网站评论数据进行清洗与处理，转化为结构化数据。然后对文本数据进一步挖掘与分析，采用决策树算法构建情感分类模型，探索用机器学习算法对评论标注type的可能性；依据情感词库匹配情感词，计算每条评论的情感值，进而机器标注每条评论的正负类型type，用词云图直观呈现正负评论的关键词，初步获得用户的反馈意见。最后利用gensi
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2023-03-12 19:53:50
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