爬虫 关键词 新闻直播_在windows中搜索文件时(2024年11月全新视觉)
Python爬虫的数据都是从哪里爬的? 你是不是也在想,Python爬虫到底是从哪里爬数据的?其实,爬虫不生产数据,它们只是数据的搬运工。数据来源有很多,今天我们就来聊聊其中一种——新闻资讯数据的采集。 新闻数据的重要性 𐊊首先,新闻数据有啥用呢?其实它的应用场景还挺多的,比如分析行业趋势、追踪整合新闻、解读行业热点和实时监控舆情等等。举个例子,你想了解某个行业的最新动态,或者想看看公众对某个热点事件的反应,爬虫就能帮你搞定这些。 新闻数据从哪里来? 那么,这些新闻数据到底是从哪里来的呢?其实主要有以下几个渠道: 社交媒体平台 𑊥Facebook、Twitter、Instagram这些社交媒体平台,简直是新闻传播的主力军。它们不仅有大量的用户基础,还能第一时间发布最新的新闻资讯。 内容聚合网站 𐊥Medium、Flipboard和Feedly这些内容聚合网站,会聚集多个领域的新闻内容。通过这些网站,你可以比较全面地了解相关动向。 行业门户网站 ⊥觉行业领域里,有一些高公信力的垂类网站,比如金融界、汽车之家等。这些网站不仅有优质的内容,还能让你知晓行业的先进动向。 领域企业官网 튤𘚧官网也是一个重要的数据来源。通过这些官网,你可以了解企业产品、合作动态和重大突破等信息,有助于挖掘商机。 搜索引擎 像Google、Bing和Yahoo这些搜索引擎,通过设定规则和关键词,可以全面收集新闻线索。 总结 所以,Python爬虫的数据来源其实很广泛,不仅仅是某一个特定的平台或网站。通过这些渠道,爬虫可以帮你收集到各种有用的信息,为你的决策提供支持。 希望这篇文章能帮你更好地理解Python爬虫的数据来源,如果你有其他问题或想法,欢迎在评论区留言哦!
14个数据分析项目,让你的简历脱颖而出! 很多人自学数据分析后,发现自己在简历上难以突出。当HR问你经手过什么项目,取得了什么成果时,很多人都会支支吾吾,无法自信地回答。其实,自学数据分析的朋友们可以通过一些项目来提升自己的竞争力。以下是一些你可以尝试的数据分析项目,让你的简历更加吸引人。 心脏病分析 项目链接: 描述: 这个项目让你对心脏病患者数据进行分析,找出影响心脏病发病的因素。 Airbnb新用户预订 ኩṧ庠 描述: 通过Airbnb的新用户预订数据,分析用户的行为和偏好。 国际足联数据分析和可视化 (2019 FIFA) ⚽ 项目链接: 描述: 这个项目让你对2019年国际足联的数据进行深入分析,并进行可视化展示。 新闻联播数据分析 𐊩ṧ庠 描述: 通过新闻联播的数据,分析新闻的热点和趋势。 YouTube趋势视频分析 助ṧ庠 描述: 这个项目让你对YouTube上的趋势视频进行分析,了解用户的观看习惯。 Python知乎爬虫及数据分析 项目链接: 描述: 通过Python爬虫获取知乎数据,并进行数据分析。 基于京东商城的数码产品流行趋势研究 项目链接: 描述: 这个项目让你对京东商城的数码产品数据进行分析,研究流行趋势。 基于豆瓣评论的情感分析 슩ṧ庠 描述: 通过豆瓣电影评论进行情感分析,了解用户的情感倾向。 交通数据分析 项目链接: 描述: 这个项目让你对交通数据进行深入分析,了解交通流量和模式。 某评餐馆评论数据分析 项目链接: 描述: 通过某评的餐馆评论数据,分析餐馆的服务质量和用户满意度。 使用Python分析加密货币市场 ኩṧ庠 描述: 这个项目让你通过Python对加密货币市场进行分析,了解市场趋势。 Python电影情感分析 슩ṧ庠 描述: 通过Python对电影评论进行情感分析,了解用户的情感倾向。 股票分析与预测 项目链接: 描述: 这个项目让你对股票市场进行分析和预测,了解市场走势。 分析Fitbit睡眠数据 䊩ṧ庠 描述: 通过Fitbit的睡眠数据,分析用户的睡眠质量和习惯。 这些项目不仅能帮助你提升数据分析技能,还能让你的简历更加丰富和有吸引力。下次HR再问你关于项目的问题时,你就可以自信地回答了!
审计工作必备10大高效工具推荐 ️ 审计必备工具 Audit Toolbox 包含8大类功能,利用爬虫技术提升办公效率,强烈推荐! Everything 电脑文件搜索工具,0.01秒内找到所需文件,省时神器。 方方格子 Excel插件箱,拥有上百个实用功能,如文本处理、批量录入等。 审计必备网站 财政部 了解会计准则、财政新闻、政策解读等,快速获取相关信息。 中国会计视野 上海国家会计学院旗下的会计专业网站,提供考试资讯、论坛交流等。 中国证券监督管理委员会 查询监管规定、监管信息、政策解读等,了解上市公司处罚情况。 巨潮资讯网 中国证监会指定的上市公司信息披露网站,提供公告、公司资讯等。 税屋 查询税法的好用网站,包含分类、案例收集、税务筹划等。 CPA备考工具 氢虎CPA火箭班 用于CPA备考,审计人想要扎根,最好在三年内通过CPA。 中国注册会计师协会 了解CPA考试及行业权威信息,适合备考或已通过注会的人士。 国家税务总局 解读中国税收规定,提供税务信息及政策变动通知。 中国裁判文书网 查找企业相关法律案件诉讼情况,预计负债科目审计时会用到。
妯业设计开题技巧大揭秘劰 毕业设计的基本类型 1️⃣ 网页应用:如【链家】,【学校官网】,【小破站】等,用户端(网页)供用户使用,后台管理(网页)则隐藏在幕后。 2️⃣ 小程序应用:如【X程】,【滴滴】等,分为用户端(小程序)和后台管理(网页)。 3️⃣ 数据分析类应用:如【航空飞行会员大数据分析】,【美食数据分析】,【某商城销售量分析】等,通过技术分析大量数据集,生成图表、报表、数据大屏等。 袀련师关注的重点 1️⃣ 创新性:题目不与上一届重复,体现新颖性。 2️⃣ 工作量:通过用户端和管理后台展示工作量大。 3️⃣ 功能设计:合理设计功能,不脱离实际,避免过于复杂。 4️⃣ 系统创新点:加入独特的算法或功能,提升系统价值。 如何加入创新点 1️⃣ 引入算法:如协同过滤算法、推荐算法、最短路径、最长路径等,将【美食分享平台】升级为【基于协同过滤算法的美食分享平台】。 2️⃣ AI问答:在【租房平台】中加入【租房知识小助手】,用户提问,AI回答,类似ChatGpt的简易版。 3️⃣ 爬虫技术:通过爬虫自动录入数据,如【校园资讯新闻分享平台】,自动爬取新闻数据,丰富系统内容。 4️⃣ 统计分析:为【xx二手交易平台】统计商户销量,为【xx心里测评平台】分析用户使用情况。 ᠦ握这些技巧,让你的毕业设计脱颖而出!
宝妈写作月入9K+的选题秘籍,快来学! 大家好,我是两个孩子的宝妈,一边带孩子,一边写作,目前月收入9K+,感觉人生都开挂了!ꊊ有人可能会问,为什么你就能月入这么多?我也天天码字写文章,怎么就没流量没收入呢?其实,两年前我也经历过这个过程。现在才明白,之前踩了很多坑,浪费了好多时间。选题选错了,写再多也没用。 下面,我根据自己的经历,总结了13个选题来源,希望对大家有帮助,不要再走弯路了! 行业用户痛点问题 助斥 ,要深挖你的目标群体共性的痛点问题,围绕这些问题创作内容。比如,写母婴相关的文章,可以关注新手妈妈的育儿焦虑、宝宝健康问题等。 领域关键词拆解细化 确定你的领域包含哪些工作内容,细分出一级、二级、三级关键词,并围绕这些关键词创作内容。比如,写职场文章,可以关注职场新人、职场技能提升等关键词。 关键词搜索法 利用搜索引擎的提示词和搜索结果,找到相关领域的细分关键词,从而获得选题灵感。比如,搜“职场新人必备技能”,会有很多相关话题。 对标账号爆款选题深挖法 研究同行博主的爆款内容,看看还有哪些不错的内容是适合自己账号内容定位的。比如,看看其他宝妈博主的爆款选题,找找灵感。 标签法 𗯸 通过目标关键词或者找爆款作品标题对应的话题标签,再寻找对应话题标签里面的爆款笔记。比如,搜“职场女性”标签下的热门文章。 手刷系统推荐法 𑊥駔襹𐧳推荐的内容,手刷就有机会刷到系统推荐的领域爆款作品。比如,刷到职场女性相关的热门文章。 从高赞评论中找选题 在热门笔记的评论区,高赞评论可以加以利用,形成新的爆款选题。比如,看到一篇关于职场女性平衡家庭和事业的文章,评论区的点赞最多的评论可以作为选题。 从外站找热门爆款选题 在其他平台如微博、douyin、小破站、头条等地方找相关领域的爆款题材。比如,看看这些平台上关于职场女性的热门话题。 复制自己的爆款 根据自己之前的爆款内容再去复制属于自己的流量密码。比如,写一篇关于职场女性成长的心得体会。 爬虫选题法 利用数据工具来爬取想要的答案,了解用户对某个领域的精准内容需求。比如,用爬虫工具找到职场女性最关心的问题。 热门话题跟踪 紧跟时事热点,了解当前热门话题和社会关注度高的事件。比如,关注职场女性权益保护的相关新闻。 目标受众需求 了解目标受众的需求、兴趣和关注点,从读者的角度出发创作内容。比如,写一篇关于职场女性如何平衡家庭和事业的实用指南。 利用AI工具 使用AI工具帮助你从各种角度和渠道找到信息,挖掘出新鲜的选题。比如,用AI工具找到职场女性相关的最新趋势和话题。 这些方法可以帮助自媒体写作小白找到丰富的选题来源,创作出更多吸引人的内容。希望这些方法对你有帮助!
零基础小白也能搞定的Python爬虫项目 今天给大家带来几个简单又有趣的Python爬虫项目,适合零基础的小白们入门哦!这些项目不仅能让你们快速上手,还能让你们在实际操作中感受到爬虫的魅力。下面是一些简单的Python代码示例,帮助你们轻松爬取各种数据: 爬取网页文字 这个项目非常适合初学者,通过爬取网页上的文字信息,你们可以了解网页的基本结构,掌握如何获取网页上的特定内容。 ️ 爬取图片 图片爬取项目可以让你们学习如何从网页上获取图片,这对于那些喜欢图片或者需要图片数据的人来说非常有用。 𐠧쥏新闻头条 通过爬取新闻网站的头条信息,你们可以了解如何获取动态数据,掌握如何处理和解析JSON数据。 ️ 爬取电影信息 这个项目有点复杂,但非常有趣。通过爬取电影网站的信息,你们可以学习如何处理复杂的数据结构,掌握如何使用正则表达式进行匹配。 此外,我们还为大家准备了相关的视频课程和学习资料,帮助你们更深入地了解爬虫技术。赶紧动手试试吧!
数据的力量:新闻背后的数字故事 数据,这串串看似冰冷的数字背后,隐藏着一个个鲜活的故事,它们等待着有心人的挖掘与解读。在这个信息爆炸的时代里,《数据新闻教程》应运而生,由王国燕与韩景怡联手编著,中国科学技术大学出版社荣誉出版。本书不仅是一部工具书,更是打开数据世界大门的钥匙,引领读者走进一个全新的新闻报道领域——数据新闻。 第一章开篇便直击要害:“何为数据新闻?”简单直接地定义了这一概念:不同于传统意义上的文字或影像报道,数据新闻利用大数据分析方法来揭示事件真相,提供深度洞察。它要求记者具备数据分析技能,能够从海量信息中筛选出有价值的数据,并通过可视化手段呈现复杂的关系网络。正如书中所言,“授人以鱼不如授人以渔”,掌握数据新闻技巧,便是赋予记者们一把开启真相之门的金钥匙。 紧接着,作者们用通俗易懂的语言讲述了数据获取的重要性。在互联网时代,数据来源广泛且多样,但如何辨别真伪、筛选有用的信息则成了一门学问。“大海捞针”不再是难题,关键在于学会运用爬虫技术、API接口以及公开数据库资源。书中详细介绍了几种实用工具及方法,帮助读者快速入门,即便是新手也能轻松上手。 当谈到数据清洗与处理时,《数据新闻教程》提醒我们,这绝非简单的数据整理过程,而是需要耐心与细心的工作。冗余数据、错误条目、缺失值……这些问题都需要逐一解决。作者通过案例分析,生动展示了如何利用Excel、Python等工具进行高效的数据预处理,确保后续分析阶段的数据质量。正如古语云:“工欲善其事,必先利其器。”只有做好前期准备,才能在数据分析环节游刃有余。 进入数据分析章节,王国燕与韩景怡两位老师将焦点放在了如何通过统计学原理发现数据背后隐藏的趋势与规律上。无论是描述性统计还是推断性统计,都旨在帮助记者提炼出关键信息,用数字说话。此外,书中还特别强调了因果关系的重要性,引导读者学会区分相关性和因果性,避免因误读数据而得出错误结论。 当然,再好的分析结果也需要恰当的表达方式才能发挥其最大价值。因此,《数据新闻教程》专门设置了“数据可视化”部分,教授读者如何利用图表、地图等形式直观展示复杂信息,让受众更容易理解新闻内容。“一张图胜过千言万语”,通过精心设计的视觉元素,原本枯燥乏味的数据瞬间变得生动有趣。 本书还探讨了数据伦理与版权保护等问题。在追求真实报道的同时,保护个人信息安全、尊重知识产权同样重要。书中列举了一系列实际操作建议,旨在引导从业者在合法合规的前提下开展工作,维护行业的健康发展。 《数据新闻教程》如同一位引路人,带领读者从零开始,逐步掌握数据新闻的核心技能。它不仅是学习道路上的指南针,更是每一位渴望用数据讲述精彩故事者的良师益友。 #教育创作激励计划#
自然语言处理的基础与分词器的奥秘 ### NLP的自然语言处理阶段 自然语言处理的过程大致可以分为几个主要阶段:文本读取、分词、清洗、标准化、特征提取和建模。每个阶段都有其独特的作用和重要性。 文本读取 首先,我们需要从各种来源获取大量的文本信息,比如通过爬虫从网络获取新闻信息,或者从其他渠道收集数据。 分词 ꊥ词是自然语言处理的第一步,也是最关键的一步。分词工具将文本分解成单个的单词或短语。不同语言有不同的分词方式,因此需要使用不同的分词库。 清洗 夸来,我们需要对分好的词库进行清洗,去除那些无用的符号、停用词等,只保留有用的信息。 标准化 标准化处理是为了减少系统消耗,比如将英文单词的大小写统一、词干还原(将复数、过去式、进行式还原成基础形式)、词形并归、去除重复词和同义词等。 特征提取 슧提取是利用工具如TF-IDF、Word2Vec等将数据转换成词向量,为后续的建模提供基础。 建模 ️ 最后,利用机器学习或深度学习等成熟框架进行建模,完成自然语言处理的任务。 分词器的基本原理 在自然语言处理中,分词器的作用是将文本拆分为更小的文本块或词语片段。每块信息都可以被看作是一个元素,这些元素的频率可以直接作为文本的向量。 多国语言差异 不同国家的语言有不同的分词方式,因此分词器的处理方式也有区别。英语单词和中文词汇常用的分词器分别是NLTK和Jieba。 NLTK的基础功能 NLTK是Python编写的文本处理库,提供分类、标记化、词干化、标记、解析和语义推理等功能。 Jieba库的基础功能 Jieba是专为中文设计的分词库,具有强大的分词功能。它依靠中文词库,利用汉字间的关联概率进行分词。 Jieba分词的原理 Jieba分词的原理如下: 依靠中文词库 确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 用户还可以添加自定义词组 Jieba.cut是最常用的中文分词方法,返回值为generator。Jieba.cut_for_search与Jieba.cut精确模式类似,但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。 动态调节词典 通过Jieba.add_word和Jieba.del_word这两个方法,可以动态地调节词典,适应不同的分词需求。
Python办公自动化,轻松上手! Python是一种简单易学的编程语言,特别适合编写办公自动化的脚本。想要掌握Python办公自动化,让一天的工作在三分钟内完成?现在就开始你的Python学习之旅吧! 橦先,你需要安装Python解释器。然后,学习一些基本的语法和概念,比如变量、数据类型、条件判断和循环等。这些基础知识将为你的自动化办公之旅打下坚实的基础。 寸操作办公软件:Python可以轻松操作各种办公软件,例如Excel、Word和PDF等。以Excel为例,你可以利用Python实现自动化处理,让繁琐的数据处理变得轻松快捷。 网络爬虫:利用Python编写网络爬虫,可以自动从网页上收集数据,例如新闻、股票数据或天气信息等。这些数据可以为你提供更多参考,帮助你做出更明智的决策。 自动化任务:利用Python的定时任务模块,如schedule或crontab,可以实现自动化任务的定时执行。这样,你可以设置一些周期性的任务,比如每天自动发送邮件或更新数据,让你的工作更加高效。 ️Python提供了丰富的工具和库,使办公自动化变得容易实现。掌握Python的基本语法和常用库,你可以通过操作办公软件、编写网络爬虫和实现定时任务等方式,简化繁琐的办公工作,提高工作效率。 然,办公自动化的可能性远不止于此。随着Python社区的不断发展和创新,我们可以期待更多强大的工具和技术出现,为办公自动化带来更多可能性。现在就开始你的Python学习之旅,让自动化办公成为你工作中的得力助手吧!
𐦖𐩗𖤽全攻略:从0到1 想要了解如何制作一则引人入胜的新闻吗?接下来,我们将带你一步步从零开始,制作一则完整的新闻! *明确主题与目标** 首先,你需要明确新闻的核心主题。选择一个与当前社会热点或大众关心的问题紧密相关的主题,这将增加新闻的吸引力和影响力。 **数据采集** 接下来,确定你的数据来源。这可能包括公开的数据库、API接口或调查问卷等。利用网络爬虫或API调用等方式,自动抓取或手动收集相关数据。 砪*数据清洗与处理** 在收集到数据后,你需要进行数据清洗和处理。这包括去除重复、错误或不完整的数据,进行数据筛选、分类和排序等操作。同时,你可以利用统计学方法或机器学习算法进行数据分析和挖掘,以提取出有价值的信息。 **数据可视化设计** 为了让读者更直观地理解数据,你需要进行数据可视化设计。选择合适的图表类型,如条形图、折线图或饼图等,来展示数据。同时,注重配色、布局和字体等设计元素,确保图表清晰、美观。此外,考虑添加交互功能,如筛选、排序和放大缩小等,以提高用户体验。 **文本与故事叙述** 除了可视化设计,你还需要撰写引人入胜的文本和故事叙述。这包括撰写标题、导语以及用简洁明了的语言解释数据背后的故事和趋势。同时,添加注释和解释可以帮助读者更好地理解数据。 ⠪*发布与推广** 最后,选择合适的发布平台来发布你的新闻作品。这可能包括新闻网站、社交媒体等。利用SEO优化、社交媒体分享等方式来提高你的新闻作品的曝光率和传播效果。 通过以上步骤,你现在已经掌握了从零开始制作一则新闻的全攻略!快来试试吧!
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