1 #统计<三国志>里人物的出现次数 2 3 import jieba 4 text = open('threekingdoms.txt','r',encoding='utf-8').read() 5 excludes = {'将军','却说','二人','不能','如此','荆州','不可','商议','如何','军士','左右','主公','引兵','次日','大喜','军马', 6 '天下','东吴','于是'} 7 #返回列表类型的分词结果 8 words = jieba.lcut(t

一.安装jieba库 :\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二.jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能,可以辅助自定义分词词典. jieba库中包含的主要函数如下: jieba.cut(s)                                                               精确模式,返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True)                  

1.安装jieba库 舍友帮装的,我也不会( ╯□╰ ) 2.上网寻找政府工作报告 3.参照课本三国演义词频统计代码编写 import jieba txt = open("D:\政府工作报告.txt","r",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = c

jieba官方文档 1.jieba分词的四种模式 精确模式.全模式.搜索引擎模式.paddle模式 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词,适合文本分析: 全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,不能解决歧义,有冗余 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长单词再次切分,提高召回率,适用于搜索引擎分词 paddle模式:利用PaddlePaddle深度学习框架,训练序列标注(双向GRU)网络模型实现分词.同时支持词性标注.paddle模式需要安装paddlepaddle-tiny pip

分IP统计访问次数即网站统计每个IP地址访问本网站的次数. 分析 因为一个网站可能有多个页面,无论哪个页面被访问,都要统计访问次数,所以使用过滤器最为方便. 因为需要分IP统计,所以可以在过滤器中创建一个Map,使用IP为key,访问次数为value.当有用户访问时,获取请求的IP,如果IP在Map中存在,说明以前访问过,那么在访问次数上加1,即可:IP在Map中不存在,那么设置次数为1. 那么问题来了! 问题一:为什么使用Map存放? Map是一个由键值对组成的数据结构,其中所有的key组成一

知识点: 1)数组 数组是用来存储一系列值的变量,可通过索引来访问数组的值. Awk中数组称为关联数组,因为它的下标(索引)可以是数字也可以是字符串. 下标通常称为键,数组元素的键和值存储在Awk程序内部的一个表中,该表采用散列算法,因此数组元素是随机排序. 数组格式:array[index]=value 1.Nginx日志分析 日志格式:'$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_

PHP+Mysql统计文件下载次数实例,实现的原理也很简单,是通过前台点击链接download.php传参id,来更新点击次数. 获取文件列表: <?php require 'conn.php'; $query = mysql_query("SELECT * FROM downloads"); $lists = array(); while ($row = mysql_fetch_assoc($query)) { $lists[] = $row; } ?> 读取文件列表,并

一.对中国十九大报告做词频分析 import jieba txt = open("中国十九大报告.txt.txt","r",encoding="utf-8").read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word)==1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0)+1 items = list(co

算法训练 统计字符次数 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 输入一个字符串(长度在100以内),统计其中数字字符出现的次数. 样例输入 Ab100cd200 样例输出 6 import java.util.Scanner; public class 统计字符次数 { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Scanner ci=new Scanner(System.in);

jieba库的作用就是对中文文章进行分词,提取中文文章中的词语 cut(字符串, cut_all,HMM) 字符串是要进行分词的字符串对象 cut_all参数为真表示采用全模式分词,为假表示采用精确模式分词,默认值为假: HMM为真表示采用HMM模型,为假则不采用,默认值为真. 精确模式jieba.lcut(字符串,cut_all=False) 全模式 ieba.lcut(字符串,cut_all=True) HMM 模型 隐马尔可夫模型

要求: 输出一个给定字符串``中出现次数最多的字符,并统计其次数. 实现思路: 利用charA()遍历这个字符串 把每个字符都存储给对象,如果对象没有该属性,就先幅值为1,如果存在了就+1 遍历对象,得到最大值和该字符 在遍历的过程中,把字符串中的每个字符作为对象的属性存储在对象中,对应的属性值是该字符出现的次数 代码实现: // 1.统计次数 var str = 'abdgdbcaethbganmugthaesqszaphfdvwd'; var obj = {}; // 创建了一个空的对象,存

统计工作需要在所有资源之前都执行,那么就可以放到Filter中了.用Map<String,Integer>装载统计的数据.Map创建时间(使用ServletContextListener,在服务器启动时完成创建),Map保存到ServletContext中!!Map需要在Filter中用来保存数据 代码: import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletContext; import jav

假设桌面上有一个叫“data.txt”的文本,内容如下: {id='xxx' info='xxx' kk='xxx' target='111111' dd='xxx'}{id='xxx' info='xxx' kk='xxx' target='777' dd='xxx'}{id='xxx' info='xxx' kk='xxx' target='yyyy' dd='xxx'}{id='xxx' info='xxx' kk='xxx' target='5555' dd='xxx'}{id='xxx

分析: 统计工作需要在所有资源之前都执行,那么就可以放到Filter中. 我们这个过滤器不打算做拦截操作!因为我们只是用来做统计 用什么东西来装载统计的数据.Map<String,Integer> 整个网站只需要一个Map即可! Map什么时候创建(使用ServletContextListener,在服务器启动时完成创建,并只在到ServletContext中),Map保存到哪里!(Map保存到ServletContext中) >Map需要在Filter中用来保存数据 >Map需要

Map集合练习:"asfefxAAcf34vrfdfse2-2asd--wdd"获取该字符串中,每一个字母出现的次数要求打印的结果是:a(2)c(1)...;思路:对结果分析发现,结果中字母和出现次数之间构成映射关系,而且很多,很多就需要存储.能存储映射关系的有数组和Map集合.关系中有一方顺序固定么?没有,所以选有Map集合.又发现可以作为唯一标识的一方有自然顺序,即字母表的顺序:所以选有TreeMap存储. 集合中最终存储的是以字母为键,以字母出现次数为值的映射关系.1.因为操作的

测试文档test 1 2 3 4 1 2 1 1 sort把相同的放在一起 [root@salt-test ~]# sort test 1 1 1 1 2 2 3 4 uniq -c统计出现的次数 [root@salt-test ~]# sort test |uniq -c 4 1 2 2 1 3 1 4 sort -nr排序 默认按第一列排序 [root@salt-test ~]# sort test |uniq -c|sort -nr 4 1 2 2 1 4 1 3 应用 ,使用此方法可以统

日志文件是每日一个.统计日志文件中的关键字,获取每日浏览次数.将次数保存到txt文件中.. 将日期也一并保存到txt文件中. 输入开始日期和结束日期,就可以统计出每日的次数 代码如下: #!/bin/sh #dateup datebeg=$1 dateend=$2 cd /mnt/home/deploy/appserver/core/logs #read datebeg #read dateend beg_s=`date -d "$datebeg" +%s` end_s=`date -

>_<:24c02的SCL连P2.0;SDA连P2.1;WP接GND;P0接8位数码管的8针;P2.2连段码;P2.3连位码; >_<:delay.c #include "delay.h" /*------------------------------------------------ uS延时函数,含有输入参数 unsigned char t,无返回值 unsigned char 是定义无符号字符变量,其值的范围是 0~255 这里使用晶振12M,精确延时

假如现有数据: { "@timestamp": "2018-10-13T21:55:58+08:00", "remote_addr": "100.120.34.3", "referer": "-", "request": "GET /api/gourd/activeupload?idfa=58237FA9-A1B3-4202-B5F3-9536983119E

一.本地模式 1.WordCountSpout类 package com.demo.wc; import java.util.Map; import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector; import org.apache.storm.task.TopologyContext; import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer; import org.apache.storm.topol

查询每人每天的数据 首先先建表 CREATE TABLE `user` ( `name` ) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `repair` ( `name` ) DEFAULT NULL, `repair_num` ) DEFAULT NULL, `repair_second` ) DEFAULT NULL, `date` date DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEF