步骤索引 效果展示 注意事项 代码 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771 效果展示 原始数据 清洗数据 注意事项 每个号码前面带‘+’,而原始文本中有些号码带Fax前缀,为传真号码,需要剔除掉 剔除方法首先将文本全部转换为小写,再将’ fax’(注意f…

1 urllib概述 1.1 urllib库中的模块类型 urllib是python内置的http请求库 其提供了如下功能: (1)error 异常处理模块 (2)parse url解析模块 (3)request 请求模块 (4)robotparser robots.txt解析模块 1.2 模块的引用方式 以下应用引用urllib库中的模块时均以 parse模块 为例 (1)引用方式一(正确) import urllib from urllib import parse (2)引用方式二(正确)…

前言 最近刚学python,写一个小工具时需要提取sql语句中表名,查询一番后找到一篇文章挺不错的,mark一下 PS.那篇文章是转载的,且没有标注转载自哪里 正文 import ply.lex as lex, re def extract_table_name_from_sql(sql_str): # remove the /* */ comments q = re.sub(r"/\*[^*]*\*+(?:[^*/][^*]*\*+)*/", "", sql_st…

1.KeyError: 'Spider not found: BDS' 原因:settings.py中缺少了几项与spider名字配置相关的项: BOT_NAME = 'BDS' SPIDER_MODULES = ['County.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'County.spiders' 2. ValueError(f'Missing scheme in request url: {self._url}') 原因:路径没有使用正确,比如忘记加前缀https://…

背景介绍   在文章NLP入门(十一)从文本中提取时间 中,笔者演示了如何利用分词.词性标注的方法从文本中获取时间.当时的想法比较简单快捷,只是利用了词性标注这个功能而已,因此,在某些地方,时间的识别效果并不太好.比如以下的两个例子: 原文1: 苏北大量农村住房建于上世纪80年代之前.去年9月,江苏省决定全面改善苏北农民住房条件,计划3年内改善30万户,作为决胜全面建成小康社会补短板的重要举措. 用笔者之前的代码,提取的时间结果为: 提取时间: ['去年9月'] 但实际上,我们提取的时间应该是:…

在日常工作中经常遇见在文本中提取特定位置字符串的需求.python的正则性能好,很适合做这类字符串的提取,这里讲一下提取的技巧,正则表达式的基础知识就不说了,有兴趣的可以看re的教程. 提取一般分两种情况,一种是提取在文本中提取单个位置的字符串,另一种是提取连续多个位置的字符串.日志分析会遇到这种情况.下面我会分别讲一下对应的方法: 1. 单个位置的字符串提取 这种情况我们可以使用(.+?)这个正则表达式来提取. 举例,一个字符串"a123b",如果我们想提取ab之间的值123,可以使…

用python正则表达式提取字符串 在日常工作中经常遇见在文本中提取特定位置字符串的需求.python的正则性能好,很适合做这类字符串的提取,这里讲一下提取的技巧,正则表达式的基础知识就不说了,有兴趣的可以看re的教程. 提取一般分两种情况,一种是提取在文本中提取单个位置的字符串,另一种是提取连续多个位置的字符串.日志分析会遇到这种情况.下面我会分别讲一下对应的方法: 1. 单个位置的字符串提取 这种情况我们可以使用(.+?)这个正则表达式来提取. 举例,一个字符串"a123b",如果…

原文:http://www.52nlp.cn/python-网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多…

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  在我们的日常生活和工作中,从文本中提取时间是一项非常基础却重要的工作,因此,本文将介绍如何从文本中有效地提取时间.   举个简单的例子,我们需要从下面的文本中提取时间: 6月28日,杭州市统计局权威公布<2019年5月月报>,杭州市医保参保人数达到1006万,相比于2月份的989万,三个月暴涨16万人参保,傲视新一线城市. 我们可以从文本有提取6月28日,2019年5月, 2月份这三个有效时间.   通常情况下,较好的解决思路是利用深度学习模型来识别文本中的时间,通过一定数量的标记文本和合…