1.收集预料 自己写个爬虫去收集网页上的数据. 使用别人提供好的数据http://www.sogou.com/labs/dl/ca.html 2.对预料进行去噪和分词 我们需要content其中的值,通过简单的命令把非content 的标签干掉 cat news_tensite_xml.dat | iconv -f gbk -t utf- -c | grep "<content>" > corpus.txt 分词可以用jieba分词: #!/usr/bin/env p

每种编程语言都会有一些特殊的单词,称为关键词.对待关键词的基本要求是,你在命名的时候要避免与之重复.本文将介绍一下Python中的关键词.关键词不是内置函数或者内置对象类型,虽然在命名的时候同样也最好不要与这些重名,但是,毕竟你还可以使用与内置函数或者内置对象类型重名的名称来命名.关键词则不同,它是不允许你使用. 在Python3.8中提供了35个关键词,如下所示: False await else import passNone break except in raiseTrue class

python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件中的行列元素 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 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_

使用 python 提取照片中的手机信息 最近在做一个项目,有一个很重要的点是需要获取使用用户的手机信息,这里我选择从照片中获取信息.有人会问为什么不从手机里面直接获取设备信息.由于现在android系统的权限设置做的越来越好,直接获取信息很可能被认定为非法获取用户隐私,所以不打算使用这个思路. 我的思路是,获取用户上传的图片中的信息,这样就可以尽量减少用户手机上的权限申请数量,让我们的应用更加受欢迎,(试想一个APP一装上来就请求十几二十个一大堆权限列表,你会开心的去安装吗).正好应用的一个功

在用浏览器进行网页访问时,会向网页所在的服务器发送http协议的GET或者POST等请求,在请求中除了指定所请求的方法以及URI之外,后面还跟随着一段Request Header.Request Header的内容主要用于描述本地信息,如所用的浏览器.所用的系统.语言.所能接受的返回数据的编码格式等,其中有一个非常重要的Header项就是Cookie,Cookie可以说是网站的自定义数据集.由于服务器端无法无法控制本地(浏览器)的内存数据,但服务器又有必要搜集与自己所提供的服务相关的本地状态信息

转载自 醇酒醉影 python安装完毕后,提示找不到ssl模块: [root@localhost ~]# python2.7.5 Python 2.7.5 (default, Jun 3 2013, 11:08:43) [GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-54)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for mo

图像处理经常需要提取图片的ROI,本文使用Python提取图片的ROI. 使用的Module是PIL (Pillow),一个图像处理库,用到的函数为类 Image 中的 crop 方法. 函数原型为: Image.crop(box=None) Returns a rectangular region from this image. The box is a 4-tuple defining the left, upper, right, and lower pixel coordinate.

python安装完毕后,提示找不到ssl模块: [root@localhost ~]# python2.7.5 Python 2.7.5 (default, Jun 3 2013, 11:08:43) [GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-54)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more inform

python插入记录后取得主键id的方法(cursor.lastrowid和conn.insert_id()) 参考:https://blog.csdn.net/qq_37788558/article/details/78151972 python插入记录后获取最后一条数据的id #!/usr/bin/python # import MySQL module import MySQLdb # get user input name = raw_input("Please enter a name

python提取计算结果的最大最小值及其坐标 我们在fluent当中后处理的时候,可以通过fluent本身得到某些物理量的最大值和最小值,但是我们却无法确定这些最大值和最小值的具体位置.其实我们可以将求解数据导出以后,借助python求得最大值和最小值对应的具体坐标点. 我们编写如下的脚本 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #读取导出的

无监督机器学习算法没有任何监督者提供任何指导. 这就是为什么它们与真正的人工智能紧密结合的原因. 在无人监督的学习中,没有正确的答案,也没有监督者指导. 算法需要发现用于学习的有趣数据模式. 什么是聚类? 基本上,它是一种无监督学习方法,也是用于许多领域的统计数据分析的常用技术. 聚类主要是将观测集合划分为子集(称为聚类)的任务,以同一聚类中的观测在一种意义上相似并且与其他聚类中的观测不相似的方式. 简而言之,可以说聚类的主要目标是根据相似性和不相似性对数据进行分组. 例如,下图显示了不同群集中

jenkins结合supervisor进行python程序发布后的自动重启 项目背景: 通过jenkins发布kvaccount.chinasoft.com站点的python服务端程序,业务部门同事需要每次发布完成须后自动重启python服务端 具体执行中遇到的问题: 代码的目录是apache的属主权限,通过jenkins远程调用脚本,强制关闭服务进程,再次启动进程,发现程序能正常重启,但是会夯住,导致jenkins发布job没法结束,想到supervisor都能没有tty的情况下管理程序,于是

python执行系统命令后获取返回值的几种方式集合 今天小编就为大家分享一篇python执行系统命令后获取返回值的几种方式集合,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助.一起跟随小编过来看看吧 第一种情况     os.system('ps aux') 执行系统命令,没有返回值 第二种情况     result = os.popen('ps aux')     res = result.read()     for line in res.splitlines():         print l

现在python安装完成后,运行pip install opencv-python安装成功后,import cv2时会失败 看到有人给出下载https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/中的wheel包后再用pip安装,但是我发现还是会失败! 最好的解决办法是,先下载对应python版本的anaconda,然后在anaconda文件的scripts目录下用pip 安装 wheel文件,然后把anaconda的安装路径加入到环境变量中 最后在IDE中将pyt

Python环境搭建后,可以使用多种方式进行程序的执行. 第一种: 进入CMD命令提示符 输入python 进入python环境(可以使用Ctrl+C退出) 输入print("hello") 回车显示结果 第二种方法: 使用编辑器,当然编辑器有多种,比如VS2017,Notepad++. 如果使用VS2017,可以参考笔者另一篇博客 https://www.cnblogs.com/ming-4/p/10235709.html 如果使用Notepad++,那么需要保存程序文件为.py的格

Python实现改进后的Bi-RRT算法实例 1.背景说明 以下代码是参照上海交通大学海洋工程国家重点实验室<基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法研究>的算法思想实现的. 2.算法流程 产生随机节点pi 寻找T1中距离p1最近的节点pn 以pn为父节点按原始步长向pi延伸得到虚新节点pa 确定距离pi最近的障碍物 使用动态步长策略计算实际步长sf 按照实际sf延伸得到实际节点新pw 障碍物检测 通过则进入步骤8 否则重回步骤1 转角约束检测 通过则进入步骤9 否则重回步骤1 将pw加入T

1. 词云简介 词云,又称文字云.标签云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思.常见于博客.微博.文章分析等. 除了网上现成的Wordle.Tagxedo.Tagul.Tagcrowd等词云制作工具,在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现(官网.github项目): from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pypl

Python简单爬虫——爬取百度百科关键词1000个相关网页——标题和简介 网站爬虫由浅入深:慢慢来 分析: 链接的URL分析: 数据格式: 爬虫基本架构模型: 本爬虫架构: 源代码: # coding:utf8 # author:Jery # datetime:2019/4/12 19:22 # software:PyCharm # function:爬取百度百科关键词python1000个相关网页——标题和简介 from urllib.request import urlopen impor

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Sub MainProc() Dim Sht As Worksheet Dim Wb As Workbook Set Wb = Application.ThisWorkbook Set Sht = Wb.Worksheets(1) Sht.Cells.Clear Sht.Range("A1:D1").Value = Array("中文标题", "英文标题", "关键词", "文件名称") 'FolderPa

import shutil with open('/path/to/file', 'r') as f: with open('/path/to/file.new', 'w') as g: for line in f.readlines(): if '/local/server' not in line: g.write(line) shutil.move('/path/to/file.new', '/path/to/file') 原文链接:https://segmentfault.com/q/1