首先我运用的分词工具是结巴分词 import jieba  然后调用jieba.cut( )  但是jieba.cut 返回的是一个generator的迭代器 他可以显示分词结果 但是无法将结果写入txt 各种报错.类似于a bytes-like object is required, not 'generator' 然后我将结果进行了Str( )处理 还是报类似的错误 只不过变成了not ' generator' 然后经过思考我将结果作list( )处理 然后对生成的list进行处理,去' [

我的python环境是Anaconda3安装的,由于项目需要用到分词,使用jieba分词库,在此总结一下安装方法. 安装说明======= 代码对 Python 2/3 均兼容 * 全自动安装:`easy_install jieba` 或者 `pip install jieba` / `pip3 install jieba`* 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 `python setup.py install`* 手动安装:将

python结巴(jieba)分词 一.特点 1.支持三种分词模式: (1)精确模式:试图将句子最精确的切开,适合文本分析. (2)全模式:把句子中所有可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义. (3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词.2.支持繁体分词3.支持自定义词典 二.实现 结巴分词的实现原理主要有一下三点:(1)基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG).(2)采用了动态

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记 结巴分词方法封装类 from __future__ import unicode_literals import sys sys.path.append("../") import jieba import jieba.posseg import jieba.analys

python调用hanlp分词包手记   Hanlp作为一款重要的分词工具,本月初的时候看到大快搜索发布了hanlp的1.7版本,新增了文本聚类.流水线分词等功能.关于hanlp1.7版本的新功能,后面有使用的到时候在给大家分享.本篇分享一个在python里调用hanlp分词包的过程文章,供需要的朋友参考学习交流!以下为文章内容: 1.在python下安装pyhanlp sudo pip install pyhanlp (详见pyhanlp官方文档) 2.pyhanlp的一些使用方法 (1)Ha

# -*- coding: utf-8 -*- # Spyder (python 3.7) import pandas as pd import jieba import jieba.analyse as anls if __name__ == '__main__': data = pd.read_excel(r'空气指数评论.xlsx') # content为excel的列名 opinion_content = data['content'].dropna().values all_word

经常遇到在Python程序运行中得到了一些字符串.列表.字典等数据,想要长久的保存下来,方便以后使用,而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据. 这个时候Pickle模块就派上用场了,它可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式. python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化.通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储:通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象. pickle模块主要有dump()函数和

#在35-3的基础上进行优化,当用户点击ok按钮的时候,对打开的文件进行检查是否修改.# 如果修改过,则提示覆盖保存.放弃保存.另存为并实现相应的功能 1 import easygui as g import os msg='浏览文件并打开' title='测试' default='D:\Python练习\*' fileType='全部文件' filePath=g.fileopenbox(msg,title,default,fileType) with open(filePath) as f:

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20432734工具 Python 2.7 (前几天试了试 Scrapy 所以用的 py2 .血泪的教训告诉我们能用 py3 千万别用 py2 ,编码问题累死人) jieba 结巴分词 fxsjy/jieba · GitHub pytagcloud 词云生成 atizo/PyTagCloud · GitHub 安装过程应该没什么坑,不像 Scrapy 光安装都能写一篇出来.自行补充依赖就好. Step 1 爬虫抓取文本 这个阶段

目前我常常使用的分词有结巴分词.NLPIR分词等等 最近是在使用结巴分词,稍微做一下推荐,还是蛮好用的. 一.结巴分词简介 利用结巴分词进行中文分词,基本实现原理有三: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 二.安装及使用(Linux) 1.下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup

这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,详情看下文     编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了.问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?Unicode 是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到

在前面的微博里已经叙述Python的安装以及路径的设置. 在我们的windows的电脑上面我们已经安装完了python以及设置了它的路径,所以我们可以再cmd里面进行Python的编写(cmd的快速打开方式为win+R): 1. 在命令行上面输入python这样我们便能够进行Python的语句的输入了. 如上所示我们便可以进行编译了.(需要注意的是Python由于版本呢的不同,在某些语句上面的输入会有些不同,比如上面的语句,就是由于Python的语句不同而出现的错误,它的错误语句是Missing

问题: 在python中需要经常有需要提前生成复杂的计算结果变量的需求减少程序计算运行时间的需求,因此这里把变量存在txt文本文件中. 解决方法: 使用两个函数解决问题,一个函数把变量保存到文本文件中,另一个变量把文本文件从文本文件中读出生成变量. 以列表变量为例: 1.保存入txt文件 输入:content(列表变量),filename(文件名,如'1.txt'),mode(读写方式,默认mode = 'a'). 输出:在当前目录下创建一个名为filename文件,并且将列表的每个元素逐一写入

# 导入可以把 CVS 转换为 Excel 的外部模块 import pandas as pd # 读出 csv 文件的内容 csv = pd.read_csv('Data.csv', encoding='utf-8') # 把 csv 文件转换为 Excel 文件,并把数据保存在创建的表格 data 中 csv.to_excel('MyData.xlsx', sheet_name='data') 参考:Python之xlsx文件与csv文件相互转换

1.requests库介绍 在python中,有一个非常好用的网络请求库requests,使用它可以发起网络请求,并获取网页返回的内容.同时,也可以进行网页图片下载 requests是使用Apache2 Licensed许可证的基于python开发的http库,其在python内置模块的基础上进行了高度的封装,从而使得开发者在使用python进行网络访问的时候变得轻松了许多.使用requests可以轻松的完成浏览器的任何操作. 2.网页图片下载 代码如下: import requests # 保

一.python语句存储 1.with open()语句 with open(name,mode,encoding) as file: file.write() name:包含文件名称的字符串; mode:决定了打开文件的模式,只读/写入/追加等; encoding:表示我们要写入数据的编码,一般为 utf-8 或者 gbk ; file:表示我们在代码中对文件的命名. 2.w:只写模式,如果没有文件则自动创建 f.write("{} {} {} {}\n".format(title,

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: Woo_home 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.co-m/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 安装库 该示例使用到的库有requests.lxml.re,其中re是python自带的,所以无需安装,只需安装requests和lxml库

2019-12-16 19:46:34 星期一 最近接触到结巴分词项目, 就试试 用python的bottle库来当服务器监听localhost:8080 把请求的数据转给jieba来分词, 并返回分词结果 1. 安装 bottle 库 和  jieba 库 2. 代码 # encoding=utf-8 from bottle import route, run, template import jieba @route('/fenci/<name>') def index(name): se

1.jieba 库安装 方法1:全自动安装(容易失败):easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 方法2:半自动安装(推荐):先下载 https://github.com/fxsjy/jieba ——>解压文件——>运行CMD——>定位到解压文件的路径(注意:路径前有个磁盘字符cd/d)——>输入 python setup.py install 回车安装(如果回车后,出现错误:“python不是内部或者

一.cookie的保存与读取 1.cookie的保存-FileCookie.Jar from urllib import request,parse from http import cookiejar #创建cookiejar实例 filename = "cookie.txt" cookie = cookiejar.MozillaCookieJar(filename) #生成cookie的管理器 cookie_handler = request.HTTPCookieProcessor

cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "./corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip