python 自动跳转维基百科

2024-10-19

python+xpath+requests爬取维基百科历史上的今天

import requests import urllib.parse import datetime from lxml import etree fhout = open("result.txt", 'a') baseurl = 'https://zh.wikipedia.org/wiki/' begin_date = datetime.datetime.strptime('2016-01-01', "%Y-%m-%d") contents=[] for i i

python django day 3 页面，自动跳转，参数传递

zqxt_views/urls.pypath('', calc_views.index, name='home'), calc/views.pydef index(request): return render(request, 'home.html') calc/templates/home.html<!DOCTYPE html><html><head> <title>自强</title></head><body> &l

[Python爬虫] Selenium获取百度百科旅游景点的InfoBox消息盒

前面我讲述过如何通过BeautifulSoup获取维基百科的消息盒,同样可以通过Spider获取网站内容,最近学习了Selenium+Phantomjs后,准备利用它们获取百度百科的旅游景点消息盒(InfoBox),这也是毕业设计实体对齐和属性的对齐的语料库前期准备工作.希望文章对你有所帮助~ 源代码 # coding=utf-8 """ Created on 2015-09-04 @author: Eastmount """ import ti

中英文维基百科语料上的Word2Vec实验

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基

学习笔记TF018:词向量、维基百科语料库训练词向量模型

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性

python 微信跳一跳辅助复现

本来用的是苹果ios得手机,但是步骤较为复杂,没有吃透,最后妥协用了android的机器搞得. 首先找到大牛的github https://github.com/wangshub/wechat_jump_game/ 实验环境: win10+ADB+python3+Huawei荣誉V8 https://adb.clockworkmod.com/ adb下载复现步骤: 安装依赖 pip install -r requirements.txt 安卓手机打开 USB 调试,设置>开发者选项>US

使用python玩跳一跳亲测使用步骤详解

玩微信跳一跳,测测python跳一跳,顺便蹭一蹭热度: 参考博文使用python玩跳一跳超详细使用教程 WIN10系统,安卓用户请直入此: python辅助作者github账号为:wangshub. 作者的知乎专栏为:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32452473 准备的设备 Windows 7 安卓手机 python2.7.11(测试后更为python3) adb github源码 python下载安装 adb驱动安装 github源码将github上pytho

wikipedia 维基百科语料获取与提取处理 by python3.5

英文维基百科 https://dumps.wikimedia.org/enwiki/ 中文维基百科 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 全部语言的列表 https://dumps.wikimedia.org/backup-index.html 提取处理可以使用 wikiextractor提取正文(由于网页数量太多,结构又很纷乱,提取出来的会有少许瑕疵,再处理即可) https://github.com/attardi/wikiextractor 运行命令:

Kaggle比赛冠军经验分享：如何用 RNN 预测维基百科网络流量

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶

Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(二)

在上一篇对中文维基百科语料处理将其转换成.txt的文本文档的基础上,我们要将为文本转换成向量,首先都要对文本进行预处理步骤四:由于得到的中文维基百科中有许多繁体字,所以我们现在就是将繁体字转换成简体字 opencc工具进行繁简转换,首先去下载opencc:https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC 下载完成之后解压即可,随后使用命令: opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.jian.text -c

Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(一)

在进行自然语言处理之前,首先需要一个语料,这里选择维基百科中文语料,由于维基百科是 .xml.bz2文件,所以要将其转换成.txt文件,下面就是相关步骤: 步骤一:下载维基百科中文语料 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 然后解压文件文件夹里是一个这个文件步骤二:安装依赖库我们需要安装一些依赖库,有numpy.scipy以及gensim,安装gensim依赖于scipy

Flask11 Session、CSRF、注销session、利用端点自动跳转

1 怎么对存储的cookie数据进行加密利用response对象去设置cookie时,存储到浏览器中的cookie数据都是明文的,容易被一些计算机爱好者利用:利用session存的cookie数据可以防止,因为session存储cookie数据时是经过加密的 1.1 利用response对象存cookie数据的格式 resp.set_cookie('userId', str(user.id), max_age=age) 获取存入的cookie数据的格式(利用request对象进行获取) use

jupyter notebook（一）——anaconda安装后jupyter不能自动跳转网页

1.问题描述之前没有遇到过.这次重装系统,发现安装anaconda这个集成版python后,jupyter notebook打开后不能自动跳转打开的交互网页. 系统是windows7.anaconda是继承python3.7版本的. 用cmd命令提示符界面输入命令jupyter notebook,同样不能跳转网页,但是这个时候是可以复制网址然后在浏览器打开,发现浏览器能正常打开这个网址. 2.问题解决命令提示界面(cmd界面)输入:jupyter notebook --generate-co

JWPL工具处理维基百科wikipedia数据用于NLP

JWPL处理维基百科数据用于NLP 处理zhwiki JWPL是一个Wikipedia处理工具,主要功能是将Wikipedia dump的文件经过处理.优化导入mysql数据库,用于NLP过程.以下以zhwiki-20170201为例. JWPLDataMachine用以处理wiki dump数据,最终将数据导入mysql,用于NLP,表结构不同于wkipedia官方的表,这里的表是针对于NLP目的的.处理步骤如下: 数据格式转换.处理zhwiki dump的文件,转换为tsv格式数据,以便用m

利用python自动生成verilog模块例化模板

一.前言初入职场,一直忙着熟悉工作,就没什么时间更新博客.今天受“利奇马”的影响,只好宅在家中,写写技术文章.芯片设计规模日益庞大,编写脚本成了芯片开发人员必要的软技能.模块端口动不动就几十上百个,手动编写代码伤不起.实现verilog模块例化模板的自动生成也算是我自砸饭碗的第一步了O(∩_∩)O! 二.代码设计要自动生成模块例化模板总共分三步:1 打开设计文件,读取内容 2 正则匹配 3 打开指定上层文件,写入例化模板.涉及到的知识点主要有文件读写和正则匹配.该脚本分别用两个表达式匹配模块

从0开始学爬虫8使用requests/pymysql和beautifulsoup4爬取维基百科词条链接并存入数据库

从0开始学爬虫8使用requests和beautifulsoup4爬取维基百科词条链接并存入数据库 Python使用requests和beautifulsoup4爬取维基百科词条链接并存入数据库参考文档: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ # 安装 beautifulsoup4 (pytools) D:\python\pytools>pip install beautifulsoup4 安装mysql的模块 py

深度学习之NLP维基百科数据模型

知识点 """ 1) from gensim.model import Word2Vec import jieba 2) opencc :将繁体字转换为简体字转换命令:opencc -i texts.txt -o test.txt -c t2s.json 3) 自然语言处理: 1.拼写检查.关键字检索 2.文本挖掘 3.文本分类 (二分类) 4.机器翻译 5.客服系统 6.复杂对话系统 4) p(S)=p(w1,w2,w3,w4,w5,…,wn) =p(w1)p(w2|w1

使用word2vec对中文维基百科数据进行处理

一.下载中文维基百科数据https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/并使用gensim中的wikicorpus解析提取xml中的内容二.利用opencc繁体转简体三.利用jieba对转换后的文本进行分词,去停词四.利用gensim中的word2vec训练分词后的文本五.测试 python代码如下: #!/user/bin/python #coding:utf-8 __author__ = 'yan.shi' from gensim.corpora import

python自动保存百度网盘资源

觉得有帮助的别忘了关注一下知识图谱与大数据公众号,完整代码移步从今天开始种树开始在上一文中,我们保存了百度云盘的地址和提取码,但是这种分享链接很容易被屏蔽,最好的做法就是保存资源到自己的网盘,不过采集的链接有上万个,人肉保存并不现实,所以本文尝试了批量保存资源,如您还没看过上文,这里可以跳转. 爬虫学习3:搭建自己的电影资源网保姆式教学观察请求以下面资源链接为例: https://pan.baidu.com/s/1tHSxZQueF-Wsa2T0NlT3vQ 在浏览器中输入以上链接,会自

python自动保存百度网盘资源,一定要看

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【Microsoft Azure 的1024种玩法】七.Azure云端搭建部署属于自己的维基百科

[简介] MediaWiki是全球最著名的开源wiki程序,运行于PHP+MySQL环境.MediaWiki从2002年2月25日被作为维基百科全书的系统软件,并有大量其他应用实例.MediaWiki的开发得到维基媒体基金会的支持.MediaWiki是建立wiki网站的首选后台程序,国内的灰狐维客等站点都采用这套系统. [前期文章] [Microsoft Azure 的1024种玩法]一.一分钟快速上手搭建宝塔管理面板 [Microsoft Azure 的1024种玩法]二.基于Azure云平台

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