用 Python 做文本挖掘的流程_光环大数据python培训
Python数据抓取、分析、挖掘、机器学习和Python分布式计算_光环大数据python培训
Python数据抓取、分析、挖掘、机器学习和Python分布式计算_光环大数据python培训01 数据抓取1、背景调研1）检查robots.txt，了解爬取该网站有哪些限制；2）pip install builtwith；pip install python-whois2、数据抓取：1）动态加载的内容：使用selenium#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from selenium import webdriverfrom mon.keys import Keysimport timeimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(‘utf8’)driver = webdriver.Chrome(“/Users/didi/Downloads/chromedriver”)driver.get(‘http://xxx’)elem_account = driver.find_element_by_name(“UserName”)elem_password = driver.find_element_by_name(“Password”)elem_code = driver.find_element_by_name(“VerificationCode”) elem_account.clear()elem_password.clear()elem_code.clear()elem_account.send_keys(“username”)elem_password.send_keys(“pass”)elem_code.send_keys(“abcd”)time.sleep(10)driver.find_element_by_id(“btnSubmit”).submit()time.sleep(5)driver.find_element_by_class_name(“txtKeyword”).send_keys(u“x”) #模拟搜索 driver.find_element_by_class_name(“btnSerch”).click()# …省略处理过程dw = driver.find_elements_by_xpath(‘//li[@class=”min”]/dl/dt/a’)for item in dw:url = item.get_attribute(‘href’)if url:ulist.append(url)print(url + “—“ + str(pnum))print(“##################”)2）静态加载的内容（1）正则；（2）lxml;（3）bs4#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-string = r‘src=”(http://imgsrc/.baidu/.com.+?/.jpg)” pic_ext=”jpeg”‘ # 正则表达式字符串 urls = re.findall(string, html)import requestsfrom lxml import etreeimport urllibresponse = requests.get(url)html = etree.HTML(requests.get(url).content)res = html.xpath(‘//div[@class=”d_post_content j_d_post_content “]/img[@class=”BDE_Image”]/@src’) # lxmlimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(response.text, ‘lxml’) # 解析response 并创建BeautifulSoup对象 urls = soup.find_all(‘img’, ‘BDE_Image’)3）：反爬与反反爬（1）：请求频率；（2）：请求头；（3）：IP代理；4）：爬虫框架：（1）：Scrapy（2）：Portia02 数据分析1、常用的数据分析库：NumPy：是基于向量化的运算。
如何使用Python进行数据挖掘
如何使用Python进行数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联和规律的过程，通过使用Python进行数据挖掘，可以方便的处理和分析大型数据集。
Python是一种非常流行的编程语言，拥有丰富的数据处理和分析工具，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow等库，这些工具使Python成为进行数据挖掘的理想选择。
在本文中，我们将介绍如何使用Python进行数据挖掘。
我们将介绍数据挖掘的基本概念和流程，然后介绍Python中常用的数据挖掘工具和技术。
我们将通过一个实际的案例来演示如何使用Python进行数据挖掘。
一、数据挖掘的基本概念和流程数据挖掘是一项复杂的任务，它涉及多个步骤和技术。
下面是数据挖掘的基本流程：1.定义问题：需要明确数据挖掘的目标和任务，例如预测销售额、识别欺诈行为等。
2.数据收集：然后收集相关的数据，这些数据可以来自数据库、文件、传感器、网络等。
3.数据清洗：对数据进行清洗，包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
4.数据探索：对数据进行探索性分析，了解数据的分布、相关性、趋势等。
5.特征选择：选择对于目标任务有用的特征，可以使用相关性分析、统计测试等方法。
6.模型建立：选择合适的数据挖掘模型，并对数据进行训练。
7.模型评估：评估模型的性能，可以使用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法。
8.模型优化：根据评估结果对模型进行调优，提高模型的准确性和稳健性。
9.结果应用：将模型应用到实际问题中，得出预测结果或者发现隐藏模式。
了解了数据挖掘的基本流程，接下来我们将介绍如何使用Python进行数据挖掘。
二、Python数据挖掘工具和技术Python拥有丰富的数据挖掘工具和技术，以下是一些常用的工具和技术：1.数据处理工具：NumPy和Pandas是Python中常用的数据处理工具，它们提供了丰富的数据结构和功能，如多维数组、数据筛选、聚合等。
2.数据可视化工具：Matplotlib和Seaborn可以用来绘制各种图表，如折线图、散点图、直方图等，帮助我们理解数据的分布和趋势。
如何在Python中进行自然语言处理和文本挖掘
如何在Python中进行自然语言处理和文本挖掘自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学和人工智能领域中一门研究人类语言和计算机之间互动的学科。
它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言的信息。
文本挖掘（Text Mining）是NLP的一个分支，着重于从大量文本数据中发现并提取有价值的知识和信息。
在Python中，有许多流行的库和工具可用于进行自然语言处理和文本挖掘。
下面将介绍一些常用的库和一般的处理流程。
1. NLTK (Natural Language Toolkit)：这是一个广泛使用的自然语言处理库，提供了丰富的功能和数据集。
可以使用NLTK进行分词、词性标注、句法分析、语义分析等常见任务。
2. spaCy：这是一个高度优化的自然语言处理库，特点是速度快且易于使用。
它提供了一些先进的功能，如实体识别、命名实体识别和依存句法分析。
3. TextBlob：这是一个易于使用的库，建立在NLTK之上，提供了简洁的API和一些常见的自然语言处理任务的功能，如情感分析和文本分类。
4. Gensim：这是一个用于主题建模和文本相似度分析的库。
它提供了一些算法和工具，包括TF-IDF、LSI（Latent Semantic Indexing）和LDA（Latent Dirichlet Allocation）等。
5. Scikit-learn：这是一个广泛使用的机器学习库，可以用于文本分类、聚类、特征提取等任务。
它提供了一些常用的文本预处理步骤，如向量化和标准化等。
下面是一个处理文本数据的一般流程：1.数据预处理：首先，需要对文本数据进行一些基本的清洗和处理。
这包括去除特殊字符、标点符号和停用词（如"的"、"在"等常见词），对英文进行大小写转换等。
2.分词：将文本分割成独立的词语或单词。
可以使用NLTK、spaCy 或自定义的规则进行分词。
python常用功能之文本处理_光环大数据Python培训
python常用功能之文本处理_光环大数据Python培训基础在python中，使用str对象来保存字符串。
str对象的建立很简单，使用单引号或双引号或3个单引号即可。
例如：s='nice' #output: nices="nice" #output: nices="Let's go"#output: Let's gos='"nice"' #output: "nice"s=str(1) #output:1s='''niceday''' #output: nice #output: day 在python中，/n代表换行符，/t代表tab键在python中，引用str中的某一段的内容很容易。
例如：s='123456789's[0] #第一个字符: output: 1s[-1] #倒数第一个字符: output: 9s[:2] #前2个字符： output:12s[-2:] #后2个字符： output: 89s[2:-2] #去掉前2个和后2个剩余的字符 output:34567在python中，判断某一字符串是否在另一个字符串中：'nice' in 'nice day' #output :Truetask 1. 按照某种格式生产字符串在python中，str对象有一个方法用于实现这种功能，这个方法是：str.format(*args,**kwargs)。
例子：'1+2={0}'.format(1+2) #{0}是占位符，其中0表示是第一个需要被替换的。
output: 1+2=3'{0}:{1}'.format('nice','day') #{0}，{1}是占位符，{0}指第一被替换，替换成nice，{1}第二个被替换，替换成day。
如何使用Python进行文本挖掘和情感分析
社交媒体分析目的： 了解用户行为、情感 倾向、话题趋势等
社交媒体分析方法： 文本挖掘、情感分析 、社交网络分析等
应用场景：电商平台、社交媒体、论坛等 目的：了解用户对产品的满意度和需求 方法：使用Python进行文本挖掘和情感分析 结果：帮助企业改进产品和服务，提高用户满意度
信息抽取：从大量文本中提取关键信息 摘要：对提取的信息进行简洁明了的概括 方法：使用自然语言处理技术，如词频统计、TF-IDF、文本分类等 应用：新闻报道、社交媒体、电子邮件等文本数据的信息抽取和摘要
情感词典：用于存储情感词的集合
情感标签：用于标注情感词的情感倾 向
情感词典的构建：通过人工标注、机 器学习等方式生成
常用分词工具： jieba、nltk等
特征提取方法：TFIDF、词向量模型（如 Word2Vec、GloVe 等）
文本分类：将文本分 为不同的类别，如新 闻、小说、科技等
文本聚类：将相似的 文本聚集在一起，形 成不同的群组
常用方法：朴素贝叶 斯、支持向量机、深 度学习等
应用场景：信息检索 、推荐系统、舆情监 测等
使用方法：通过pip安 装，然后导入相应的 库，调用其提供的函 数和方法进行文本挖 掘和情感分析
TextBlob：简单易用 ，提供词性标注、名 词短语提取、情感分 析等功能
VADER：基于规则 的情感分析工具，适 用于社交媒体、电子 邮件等非正式文本
NLTK：自然语言处 理工具包，提供情感 分析、文本分类等功 能
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大数据时代的挑战：如何从海 量数据中提取有价值的信息
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跨学科融合的挑战：如何将文 本挖掘和情感分析技术与其他 领域相结合，发挥更大的作用
如何用Python进行文本挖掘和情感分析
如何用Python进行文本挖掘和情感分析文本挖掘和情感分析是自然语言处理领域中的重要任务之一，可以通过Python来实现。
本文将介绍如何使用Python进行文本挖掘和情感分析，并给出详细的步骤和代码示例。
1.文本挖掘介绍文本挖掘（Text Mining）是从大规模文本数据中提取有价值的信息和知识的一种技术。
它包括文本分类、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、关键词提取等任务。
2.情感分析简介情感分析（Sentiment Analysis）是一种对文本的情感倾向进行分析的技术。
它可以判断文本中的情感是正面、负面还是中性的。
情感分析在社交媒体分析、用户评论分析等场景中有很多应用。
接下来，我们将分步骤介绍如何使用Python进行文本挖掘和情感分析。
3.数据预处理在进行文本挖掘和情感分析之前，我们首先要对文本数据进行预处理。
预处理包括文本清洗、分词、去除停用词等步骤。
3.1文本清洗文本清洗是指去除文本数据中的特殊字符、标点符号、HTML标签等，以便更好地进行后续处理。
可以使用正则表达式库re来进行文本清洗。
```pythonimport redef clean_text(text):#去除特殊字符和标点符号text = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fff]", " ", text) return text```3.2分词分词是将文本切分成一个个独立的词语，以便进行后续的分析。
常用的中文分词工具有结巴分词（jieba）和哈工大LTP分词器等。
```pythonimport jiebadef word_segmentation(text):#使用结巴分词进行分词seg_list = jieba.cut(text)return " ".join(seg_list)```3.3去除停用词停用词是指在文本中频率很高，但实际意义不大的词语，如“的”、“是”、“了”等。
Python完全新手教程_光环大数据分析培训
Python完全新手教程_光环大数据分析培训运行环境可以是linux或者是windows：1、linuxredhat的linux安装上去之后一定会有python的（必须的组件），在命令行中输入python回车。
这样就可以进入一个>>>的提示符2、windows安装好了python之后，在开始菜单里面找到Python2.3->IDLE，运行也会进入一个有>>>提示符的窗口开始尝试Python1、输入：welcome = “Hello!”回车然后又回到了>>>2、输入：print welcome回车然后就可以看到你自己输入的问候了。
Lesson 2 搞定环境之后的前行Python有一个交互式的命令行，大家已经看到了吧。
所以可以比较方便的学习和尝试，不用“新建－存档－编译－调试”，非常适合快速的尝试。
一开始从变量开始（其实说变量，更准确的是对象，Python中什么都可以理解为对象）。
变量welcome = “hello!”welcome就是变量名，字符串就是变量的类型，hello!就是变量的内容，””表示这个变量是字符串，””中间的是字符串的内容。
熟悉其他语言的人，特别是编译类型的语言，觉得没有变量的声明很奇怪。
在python中用赋值来表示我要这么一个变量，即使你不知道要放什么内容，只是要先弄一个地方来放你的东西，也要这么写：store = “”不过这个还是说明了store是字符串，因为””的缘故。
have a try代码:[复制到剪贴板]tmp_storage = “”welcome = “hello!”tmp_storage = welcomeprint tmp_storage你会发现同样的问候出现了。
字符串字符串是用””标记的，但是用”也可以（不要说你看不出一个是双引号，一个是单引号），两者之间是有一丁点区别，不过你可以不用理会。
其实是差不多的。
Python数据分析和数据挖掘学习路线图_光环大数据Python培训
Python数据分析和数据挖掘学习路线图_光环大数据Python培训步骤0：热身开始学习旅程之前，先回答第一个问题：为什么使用Python？或者，Python 如何发挥作用？观看DataRobot创始人Jeremy在PyCon Ukraine 2014上的30分钟演讲，来了解Python是多么的有用。
步骤1：设置你的机器环境现在你已经决心要好好学习了，也是时候设置你的机器环境了。
最简单的方法就是从Continuum.io上下载分发包Anaconda。
Anaconda将你以后可能会用到的大部分的东西进行了打包。
采用这个方法的主要缺点是，即使可能已经有了可用的底层库的更新，你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。
当然如果你是一个初学者，这应该没什么问题。
如果你在安装过程中遇到任何问题，你可以在这里找到不同操作系统下更详细的安装说明。
步骤2：学习Python语言的基础知识你应该先去了解Python语言的基础知识、库和数据结构。
Codecademy上的Python课程是你最好的选择之一。
完成这个课程后，你就能轻松的利用Python 写一些小脚本，同时也能理解Python中的类和对象。
具体学习内容：列表Lists，元组Tuples，字典Dictionaries，列表推导式，字典推导式。
任务：解决HackerRank上的一些Python教程题，这些题能让你更好的用Python脚本的方式去思考问题。
替代资源：如果你不喜欢交互编码这种学习方式，你也可以学习光环大数据训练营课程 python入门。
这课程系列不但包含前边提到的Python知识，还包含了一些后边将要讨论的东西。
步骤3：学习Python语言中的正则表达式你会经常用到正则表达式来进行数据清理，尤其是当你处理文本数据的时候。
学习正则表达式的最好方法是参加谷歌的Python课程，它会让你能更容易的使用正则表达式。
任务：做关于小孩名字的正则表达式练习。
Python中的文本挖掘技术
Python中的文本挖掘技术Python是一种高级编程语言，具备强大的文本挖掘能力。
文本挖掘是指通过计算机和人工智能技术，从大量的文本数据中提取有用的信息和知识。
本文将介绍Python中常用的文本挖掘技术，包括文本预处理、词频统计、文本分类和情感分析。
一、文本预处理文本预处理是文本挖掘的第一步，用于去除文本中的噪声和冗余信息，使得后续的分析更加准确和有效。
Python提供了一系列的库和工具，可以方便地进行文本预处理。
首先，我们可以使用正则表达式库re来去除文本中的特殊符号和标点符号。
例如，可以使用re.sub()函数将特殊符号替换为空格，清洗文本数据。
其次，Python中的nltk库（Natural Language Toolkit）提供了丰富的文本处理功能，包括词性标注、分词、停用词过滤等。
我们可以使用nltk库的word_tokenize()函数将文本分割成单词，然后使用nltk.corpus库的stopwords.words()函数去除停用词。
最后，还可以利用Python中的词干化库（如nltk库的PorterStemmer和WordNetLemmatizer）对单词进行词干化和词形还原，进一步减少单词的冗余。
二、词频统计词频统计是文本挖掘中常用的技术，用于了解文本中单词的重要性和分布情况。
Python中常用的词频统计方法有两种：基于统计的方法和基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的方法。
基于统计的方法通过统计每个词在文本中出现的频率，来评估其重要性。
可以使用Python中的collections库的Counter类来实现词频统计。
首先，将文本分割成单词，并将其存储在列表中。
然后，使用Counter类的most_common()函数可以按照词频降序排列单词。
基于TF-IDF的方法通过计算单词在文本集合中的重要性，来评估其重要性。
使用Python进行文本挖掘和情感分析
使用Python进行文本挖掘和情感分析引言文本挖掘和情感分析是随着大数据时代的到来而迅速发展起来的技术领域。
通过对海量文本数据进行分析和处理，可以从中挖掘出有价值的信息，并了解人们的情感倾向。
在本文中，我们将介绍如何使用Python进行文本挖掘和情感分析，并展示其在实际应用中的价值。
第一章：文本挖掘的基础知识文本挖掘是指从文本数据中发现并提取出有用的信息和知识的过程。
在进行文本挖掘之前，我们需要了解一些基础知识。
首先是文本的表示方法，常见的有词袋模型和词嵌入模型。
其次是文本预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等。
最后是常用的文本挖掘技术，如关键词提取、主题建模和实体识别等。
第二章：Python中的文本挖掘工具Python拥有丰富的文本挖掘工具库，如NLTK、Gensim和Scikit-learn等。
这些库提供了丰富的功能和算法，能够帮助我们快速实现文本挖掘的任务。
在本章中，我们将介绍常用的文本挖掘工具库，并举例说明其使用方法和应用场景。
第三章：情感分析的基本原理情感分析是一种通过计算机识别和分析文本中的情感倾向的技术。
在进行情感分析之前，我们需要了解情感分析的基本原理。
其中包括情感词典的构建、情感表达的分类方法和情感评分的计算方式等。
本章将详细介绍情感分析的基本原理，为后续的实践应用打下基础。
第四章：使用Python进行情感分析Python提供了丰富的自然语言处理工具和机器学习算法，可以帮助我们进行情感分析。
在本章中，我们将介绍如何使用Python 实现情感分析的流程。
包括数据的准备、特征工程的处理、情感模型的构建和结果评估等。
并通过一个实例，演示如何使用Python进行情感分析的具体步骤。
第五章：文本挖掘和情感分析的应用案例文本挖掘和情感分析具有广泛的应用价值。
在本章中，我们将介绍一些典型的应用案例。
包括舆情分析、产品评论分析、社交媒体情绪分析等。
通过这些案例，我们可以更好地理解文本挖掘和情感分析在实际应用中的作用，并了解如何将其应用到自己的实际问题中。
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用 Python 做文本挖掘的流程_光环大数据python培训
收集数据
数据集。
如果是已经被人做成数据集了，这就省去了很多麻烦事
抓取。
这个是 Python 做得最好的事情，优秀的包有很多，比如scrapy，beautifulsoup等等。
预处理（对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文）
去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。
结合beautifulsoup 和正则表达式就可以了。
pattern.web 也有相关功能。
处理编码问题。
没错，即使是英文也需要处理编码问题！由于 Python2 的历史原因，不得不在编程的时候自己处理。
英文也存在 unicode 和 utf-8 转换的问题，中文以及其他语言就更不用提了。
这里有一个讨论，可以参考，当然网上也有很多方案，找到一个适用于自己的最好。
将文档分割成句子。
将句子分割成词。
专业的叫法是 tokenize。
拼写错误纠正。
pyenchant 可以帮你！（中文就没有这么些破事！） POS Tagging。
nltk 是不二选择，还可以使用 pattern。
去掉标点符号。
使用正则表达式就可以。
去掉长度过小的单词。
len<3 的是通常选择。
去掉 non-alpha 词。
同样，可以用正则表达式完成 /W 就可以。
转换成小写。
去掉停用词。
Matthew L. Jockers 提供了一份比机器学习和自然语言处理中常用的停词表更长的停词表。
中文的停词表可以参考这个。
lemmatization/stemming。
nltk 里面提供了好多种方式，推荐用wordnet 的方式，这样不会出现把词过分精简，导致词丢掉原型的结果，如果实在不行，也用 snowball 吧，别用 porter，porter 的结果我个人太难接受了，
弄出结果之后都根本不知道是啥词了。
MBSP 也有相关功能。
重新去掉长度过小的词。
是的，再来一遍。
重新去停词。
上面这两部完全是为了更干净。
到这里拿到的基本上是非常干净的文本了。
如果还有进一步需求，还可以根据 POS 的结果继续选择某一种或者几种词性的词。
Bag-of-Words! nltk 和 scikit.learn 里面都有很完整的方案，自己选择合适的就好。
这里如果不喜欢没有次序的 unigram 模型，可以自行选择bi-gram 和 tri-gram 以及更高的 n-gram 模型。
nltk 和 sklearn里面都有相关的处理方法。
更高级的特征。
TF-IDF。
这个 nltk 和 sklearn 里面也都有。
Hashing！
训练模型
到这里，就根据自己的应用选择合适的学习器就好了。
分类，情感分析等。
sklearn 里面很多方法，pattern 里有情感分析的模块，nltk 中也有一些分类器。
主题发现
NMF
(Online) Latent Dirichlet Allocation
word2vec
自动文摘。
这个自己写吧，没发现什么成型的工具。
Draw results
Matplotlib
Tag cloud
Graph
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