摘自https://www.jianshu.com/p/fdde9fc03f94 你在工作.学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略.本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力.想不想试试呢?     淹没 每个现代人,几乎都体会过信息过载的痛苦.文章读不过来,音乐听不过来,视频看不过来.可是现实的压力,使你又不能轻易放弃掉. 假如你是个研究生,教科书和论文就是你不

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.某项目中经常遇到需要关闭一些机顶盒消费权限.但是给过来的不是纯字符串,需要自己提取. 有400多个机顶盒和智能卡.nodepad++的列块模式也可以提取,但是还是稍微麻烦,因为列不对等 先复制到文本里 提取脚本,使用re模块,它功能更强大. [\n:-]+表示以里面的多种为分隔符 #正则表达式[,|;*]中的任何一个出现至少一次 import re f=open('1.txt','r',encoding='utf-8') w=open('2.txt','a',encoding='utf-8'

5. python 文本解析 这一章节我们简单的聊聊文本解析的两种方法: 1.分片,通过分片,记录偏移处,然后提取想要的字符串 例子: >>> line='aaa bbb ccc'    >>> col1=line[0:3]    >>> col3=line[8:]    >>> col1    'aaa'    >>> col3    'ccc'    >>> 2.split() >>

  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

算是休息了这么长时间吧!准备学习下python文本处理了,哪位大大有好书推荐的说下!

python笔记之提取网页中的超链接 对于提取网页中的超链接,先把网页内容读取出来,然后用beautifulsoup来解析是比较方便的.但是我发现一个问题,如果直接提取a标签的href,就会包含javascript:xxx和#xxx之类的,所以要对这些进行特殊处理. #!/usr/bin/env python #coding: utf-8 from bs4 import BeautifulSoup import urllib import urllib2 import sys reload(sy

Python 文本解析器 一.课程介绍 本课程讲解一个使用 Python 来解析纯文本生成一个 HTML 页面的小程序. 二.相关技术 Python:一种面向对象.解释型计算机程序设计语言,用它可以做 Web 开发.图形处理.文本处理和数学处理等等. HTML:超文本标记语言,主要用来实现网页. 三.项目截图 纯文本文件: Welcome to ShiYanLou ShiYanLou is the first experiment with IT as the core of online ed

处理文本,提取数据的脚本 #! /bin/sh | sed 's/)<\/small><\/td><td>/\n/g' # 用换行符替换 # 删除带有分号的行 # 将数字两边的字符替换成换行符 # # 删除多余的东西,剩下的就是排名和积分 cat rankingtest > ranking.xls

python 字典操作提取key,value dictionaryName[key] = value 1.为字典增加一项  2.访问字典中的值  3.删除字典中的一项  4.遍历字典  5.字典遍历的key\value  6.字典的标准操作符  7.判断一个键是否在字典中  8.python中其他的一些字典方法  

python 文本分类 pyhton 机器学习 待续...

python文本 maketrans和translate 场景: 过滤字符串的某些字符,我们从例子出发 >>> tb=str.maketrans ('abc','123')    >>> 'abcd'.translate (tb)    '123d'    >>> 'abcd+++a+b+cd'.translate (tb)    '123d+++1+2+3d'    >>> 1.建立字符映射表,也就是maketrans方法所做的事情

python文本 字符串逐字符反转以及逐单词反转 场景: 字符串逐字符反转以及逐单词反转 首先来看字符串逐字符反转,由于python提供了非常有用的切片,所以只需要一句就可以搞定了 >>> a='abc edf degd'    >>> a[::-1]    'dged fde cba'    >>> 然后我们来看住单词反转 1.同样的我们也可以使用切片 >>> a='abc edf degd'    >>> a.s

python文本 拼接.合并字符串 场景: 拼接.合并字符串 在这个场景中,我们首先想到的当然是使用+或者+=将两个字符串连接起来 >>> a='a'    >>> b='b'    >>> c=a+b    >>> c    'ab'    >>> 如果整个程序只有两个字符串需要拼接,那没有问题 但是如果程序里面大量存在拼接,甚至需要循环拼接,这个时候性能问题就会出现 原因:字符串是不可原地修改的,改变一个字符串就

python文本 去掉字符串前后空格 场景: 去掉字符串前后空格 可以使用strip,lstrip,rstrip方法 >>> a="abc".center (30)    >>> a    '             abc              '    >>> b=a.lstrip ()    >>> b    'abc              '    >>> c=a.rstrip (

python文本 判断对象里面是否是类字符串 场景: 判断对象里面是否是类字符串 一般立刻会想到使用type()来实现 >>> def isExactlyAString(obj):        return type(obj) is type('')        >>> isExactlyAString(1)    False    >>> isExactlyAString('1')    True    >>> 还有 >&

python文本 单独处理字符串每个字符的方法汇总 场景: 用每次处理一个字符的方式处理字符串 方法: 1.使用list(str) >>> a='abcdefg'    >>> list(a)    ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']    >>> aList=list(a)    >>> for item in aList:        print(item)#这里可以加入其他的操作,我们这里只

python文本 字符串开头或者结尾匹配 场景: 字符串开头或者结尾匹配,一般是使用在匹配文件类型或者url 一般使用startwith或者endwith >>> a='http://blog.csdn.net/raylee2007'    >>> a.startswith ('http')    True 注意:这两个方法里面的参数可以是str,也可以是元组,但是不可以是列表和字典 >>> a='http://blog.csdn.net/raylee

python文本 字符与字符值转换 场景: 将字符转换成ascii或者unicode编码 在转换过程中,注意使用ord和chr方法 >>> print(ord('a'))    97    >>> print(chr(97))    a    >>> 有时候需要反转过来使用: >>> print(str(ord('a')))    97    >>> print(chr(ord('a')))    a    >

Python文本数据分析与处理(新闻摘要) 分词 使用jieba分词, 注意lcut只接受字符串 过滤停用词 TF-IDF得到摘要信息或者使用LDA主题模型 TF-IDF有两种 jieba.analyse.extract_tags(content, topK=20, withWeight=False) # content为string, topK选出20个关键字, withWeight: 每一个关键词同等重要 使用gensim库 from gensim import corpora, model

前言 正则表达式的基础知识就不说了,有兴趣的可以点击这里,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. 一.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findall配合正则表达式,这样会返回一个包含所以符合情况的list. 代码如下: ? 1 2 3 4 import re s