概述: 制作词云的步骤: 1.从文件中读取数据 2.根据数据追加在一个字符串里面,然后用jieba分词器将评论分开 3.设置WordCloud词云参数 4.保存最后的结果 数据:使用爬取的豆瓣影评数据 第一步:引入依赖库 # 1.表格库 import csv # 2.jieba分词器 import jieba # 3.算法运算库 import numpy # 4.图像库 from PIL import Image # 5.词云库 from wordcloud import WordCloud 第

Python 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战 项目内容 本案例选择>> 商品类目:沙发: 数量:共100页  4400个商品: 筛选条件:天猫.销量从高到低.价格500元以上. 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战"> 项目目的 1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化 2. 不同关键词word对应的sales的统计分析 3. 商品的价格分布情况分析 4. 商品的销量分布情况分析 5. 不同价格区间的商品的平均销量分布 6. 商品价格对销量的影响分析 7. 商品价格对销售额的影响分析 8

目标总览 主要做了三件事: 抓取网页数据 清理数据 用词云进行展示 使用的python版本是3.6 一.抓取网页数据 第一步要对网页进行访问,python中使用的是urllib库.代码如下: from urllib import request resp = request.urlopen('https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/') html_data = resp.read().decode('utf-8') 其中https://movie

项目内容 本案例选择>> 商品类目:沙发: 数量:共100页  4400个商品: 筛选条件:天猫.销量从高到低.价格500元以上. 项目目的 1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化 2. 不同关键词word对应的sales的统计分析 3. 商品的价格分布情况分析 4. 商品的销量分布情况分析 5. 不同价格区间的商品的平均销量分布 6. 商品价格对销量的影响分析 7. 商品价格对销售额的影响分析 8. 不同省份或城市的商品数量分布 9.不同省份的商品平均销量分布 注:本项目仅以以上几项分析为

作者:胡子大哈 原文链接:http://huziketang.com/books/react/lesson25 转载请注明出处,保留原文链接和作者信息. (本文未审核) 目前为止,第二阶段知识已经基本介绍完,我们已经具备了项目上手实战必备的 React.js 知识,现在可以把这些知识应用起来.接下来是实战环节,我们会继续上一阶段的例子,把评论功能做得更加复杂一点. 我们在上一阶段的评论功能基础上加上以下功能需求: 页面加载完成自动聚焦到评论输入框. 把用户名持久化,存放到浏览器的 LocalSt

作者:胡子大哈 原文链接:http://huziketang.com/books/react/lesson16 转载请注明出处,保留原文链接和作者信息. 接下来的代码比较顺理成章了.修改 CommentList 可以让它可以显示评论列表: // CommentList.js import React, { Component } from 'react' class CommentList extends Component { render() { const comments = [ {us

作者:胡子大哈 原文链接:http://huziketang.com/books/react/lesson14 转载请注明出处,保留原文链接和作者信息. 课程到这里大家已经掌握了 React.js 的基础知识和组件的基本写法了.现在可以把我们所学到的内容应用于实战当中.这里给大家提供一个实战的案例:一个评论功能.效果如下: 在线演示地址 接下来会带大家一起来学习如何分析.编写这个功能.在这个过程中会补充一些之前没有提及的知识点,虽然这些知识点之前没有单独拿出来讲解,但是这些知识点也很关键. 组件

注: 此处的小评论涉及数据库操作 初级小评论代码 settings.py INSTALLED_APPS = [ ... 'app01', # 注册app ] STATICFILES_DIRS = (os.path.join(BASE_DIR, "statics"),) # 现添加的配置,这里是元组,注意逗号 TEMPLATES = [ ... 'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')], ] urls.py from django.con

作者:胡子大哈 原文链接:http://huziketang.com/books/react/lesson27 转载请注明出处,保留原文链接和作者信息. (本文未审核) 删除评论 现在发布评论,评论不会消失,评论越来越多并不是什么好事.所以我们给评论组件加上删除评论的功能,这样就可以删除不想要的评论了.修改 src/Comment.js 的 render 方法,新增一个删除按钮: ... render () { const { comment } = this.props return ( <d

作者:胡子大哈 原文链接:http://huziketang.com/books/react/lesson26 转载请注明出处,保留原文链接和作者信息. (本文未审核) 持久化评论 同样地,可以通过类似于用户名持久化的方式对评论列表内容进行持久化,让用户发布的评论在刷新页面以后依然可以存在.修改 src/CommentApp.js: class CommentApp extends Component { constructor () { super() this.state = { comme

作者:胡子大哈 原文链接:http://huziketang.com/books/react/lesson15 转载请注明出处,保留原文链接和作者信息. 上一节我们构建了基本的代码框架,现在开始完善其他的内容. 处理用户输入 我们从 ComponentInput 组件开始,学习 React.js 是如何处理用户输入的.首先修改 ComponentInput.js,完善 ComponentInput 的 render 函数中的 HTML 结构: import React, { Component

本文的完整源码在git位置:https://github.com/OceanBBBBbb/douban-ml 爬取豆瓣影评 爬豆瓣的影评比较简单,豆瓣没有做限制,甚至你都不用登陆就可以看全部,我这里用的bs4和urllib获取的页面信息: # 获取页面 def get_html(url): head = {} head[ 'User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, lik

全文的步骤可以大概分为几步: 一:数据获取,利用selenium+多进程(linux上selenium 多进程可能会有问题)+kafka写数据(linux首选必选耦合)windows直接采用的是写mysql 二:数据存储(kafka+hive 或者mysql)+数据清洗shell +python3 三: 数据可视化,词云  pyecharts jieba分词 snownlp (情绪化分析) step 1  selenium 模拟登陆豆瓣,爬去武林外传的短评: 在最开始写爬虫的时候,抓取豆瓣评论,

数据表分析 wp_comments(评论表) 该表字段,如下:comment_ID(评论ID)comment_post_ID(评论文章ID)comment_author(评论者用户名)comment_author_email(评论者邮箱)comment_author_url(评论者博客URL)comment_author_IP(评论者访问IP)comment_date(评论日期)comment_date_gmt(评论格尼林治时间)comment_content(评论内容)comment_karm

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机

主要用到lxml的etree解析网页代码,xpath获取HTML标签. 代码如下: 1 #!/user/bin env python 2 # author:Simple-Sir 3 # time:2019/7/17 22:08 4 # 获取豆瓣网正在上映电影最热评论 5 import requests 6 from lxml import etree 7 8 # 伪装浏览器 9 headers ={ 10 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; W

对于动漫爱好者来说,海贼王.火影.死神三大动漫神作你肯定肯定不陌生了.小编身边很多的同事仍然深爱着这些经典神作,可见"中毒"至深.今天小编利用Python大法带大家分析一下这些神作,看看这些神作到底在讲些神马. 人生苦短,我用Python.小编利用Python网络爬虫爬取了豆瓣网,将网站上关于这三部动漫的评论全部抓取下来,之后通过Python的第三方库jieba分词进行词频统计和分析,最后通过matplotlib库和wordcloud库将关键词制作成词云进行可视化展示. 词云是神魔?&

昨天我们已经实现了如何抓取豆瓣上的热门电影信息,虽然不多,只有几百,但是足够我们进行分析了. 今天我们来讲一下如何获取某一部电影的所有短评论信息,并保存到mongodb中. 反爬虫 豆瓣设置的反爬虫机制是比较简单的,我们可以通过selenium模拟浏览器登陆这种终极办法来绕过,但是更加有效率的方法是设置请求头信息的cookie,是豆瓣认为在访问的就是一个用户,而不是机器. [插入图片,我的cookie] 我们首先要登陆自己的豆瓣账户,随便点击一个评论页面,在请求信息里面,找到cookie,保存下

Python从2015年开始,一直处于火爆的趋势,目前Python工程师超越Java.Web前端等岗位,起薪在15K左右,目前不管是小公司还是知名大公司都在热招中. 当然,每个城市对岗位的需求也不尽相同,例如北京肯定是最大,其次是上海: 从目前的市场需求的岗位技能,我们列举了如下的岗位要求,具体如下: 所以如果你要学习一个课程,一定要看他的课程体系是否完整,这样对你找工作有非常大的好处,其次如果你不辛学习了一个不太靠谱的课程,可以按照这个技能补充你的技能.目前来看,市面上关于Python的岗位如

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 刘铨@CCIS Lab PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 一.分析URL 1.分析豆瓣影评URL 首先在豆瓣中,找到我们想要爬取的电影<冰雪奇缘2> 2.查看影片评论 二.爬取评论 分析网页源