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python批量关键词解读_python编程入门自学(2024年11月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-28

python批量关键词

三分钟批量建广告，VBA助力！还记得我之前提到的那个爱编程的同事吗？他之前总是用Python、MySQL这些编程语言来批量生成广告活动上传模板，三分钟内就能搞定几十个广告活动。不过，这些编程语言对小白来说实在太不友好了，光是下载、安装和配置软件就够让人头疼的了。于是，我的同事最近自学了Excel的VBA编程语言。通过这种编程语言写的文件，只要你的电脑有Excel并启用宏功能就可以了，简直是零门槛。首先，我们打开提前写好的宏程序的Excel文件，可以看到里面有四个表格。第一个表格用来填写你要投放的关键词、关键词匹配方式、出价、预算和竞价策略等信息。第二个表格填写要投放的SKU，第三个表格填写预否的词根，第四个表格填写预否的关键词。填好这些信息后，切换回第一个表格，你会看到一个“生成模板”按钮。这时，你需要填写你产品的父SKU，主要是为了生成广告活动后区分不同产品的广告活动名称。这样，你的桌面上就会生成广告活动的上传文件。最后，打开广告后台，直接上传生成的模板文件，就能快速生成广告活动了。整个过程简单快捷，简直是为小白量身定做的。所以，如果你也想快速批量创建广告活动，不妨试试Excel VBA吧！

幼儿园老师用AI绘画，孩子们都惊呆了！大家好，今天我要和大家分享一个超级有趣的故事，关于我们幼儿园老师如何用AI绘画来激发孩子们的想象力和创造力。相信很多幼儿园老师都有过这样的困扰：如何在课堂上吸引孩子们的注意力，让他们对美术活动感兴趣？我也一直在寻找新的方法，直到我发现了MidJourney这个神奇的AI绘画工具。用MidJourney制作动物面具 𐟎芊首先，我用MidJourney生成了大量的动物面具简笔画，关键词是“Animal Mask, simple stroke, cartoon, black and white outline, uncolored”。这些面具都是黑白轮廓，没有上色，但孩子们看到后都兴奋不已。然后，我用Python代码将这些图片切割成2*2的小块，再把符合要求的图片放到一个文件夹里。学具生成：让孩子们自己动手 𐟛 ️ 接下来，我用Python代码将这些动物面具图片批量导入A4大小的Word模板，生成PDF文件。每个面具的大小大约是19.5*19.5厘米。然后，我批量打印这些面具。孩子们看到这些独一无二的动物面具图案，都迫不及待地想要涂色、剪裁和制作自己的面具。教学感悟：AI绘画的魅力 𐟌Ÿ 丰富多样的造型：使用MidJourney的“动物面具”关键词，可以直接生成大量的对称动物空白脸谱。打印在21*29.7厘米的纸上，孩子们可以选择自己喜欢的动物面具，比如老虎、狐狸等。自主设计制作：大班的孩子不仅涂上了对称的色彩，还通过镂空剪、对称剪等手法，制作出属于自己的面具。有些孩子还给面具取了个性化的名字，比如“奥特曼”、“小飞猫”、“霸王龙”、“僵尸虎”等。优质素材助力个性化学习：AICG绘画技术为幼儿园绘画活动提供了丰富多样的图片素材，激发了孩子们的兴趣，也为个性化学习和层次性学习提供了助力。结论：AI绘画的便捷性和创新性 𐟌ˆ 总的来说，使用MidJourney真的很方便。它可以根据我们的需求提供丰富的图像素材和创意功能，让老师们能够轻松地制作有趣的教学图片。从网络图片（图片多、风格杂）到适宜图片（出图快、风格统一），AI绘画在教学内容生产方式上具有颠覆性的作用。希望这个故事能给大家带来一些启发，让我们一起探索更多有趣的教学方法吧！

如何在SIPO上批量下载专利数据？各位大佬，求助！我想在SIPO上批量导出大概一百多个上市公司的专利数据，除了用Python，还有其他更好的方法吗？另外，国家知识产权局是不是只收录了中国企业在国内申请的专利？中国企业在国外申请的专利会在这上面吗？具体操作步骤如下：进入SIPO网站，选择“专利检索及分析”功能。在检索页面中，输入关键词、申请号/公开号、申请人/发明人、申请日/公开日、IPC分类等信息。选择“批量下载库”或“分析库”，将需要的数据加入相应的库中。最后，进行批量下载或分析。关于国家知识产权局的数据范围，确实主要收录了中国企业在国内申请的专利。不过，中国企业在国外申请的专利也可以通过某些途径查询到，但可能需要额外的操作。希望这些信息对大家有所帮助！如果有其他更好的方法，欢迎分享！

Python分支结构：从单分支到多分支在Python编程中，分支结构是控制程序流程的重要部分。它分为单分支、双分支和多分支三种类型。我们先从单分支和双分支开始，多分支结构就会变得很简单。单分支结构 𐟌𑊥•分支结构使用关键字if，结构为“if 条件表达式:”。这里的冒号表示接下来要缩进的代码块。回车后，编译器会自动缩进一次，表示这个代码块属于if条件。如果回车后发现光标没有缩进，可能是以下两种情况：忘记写冒号；冒号是中文格式。在这种情况下，手动补充缩进并强制运行，程序会抛出SyntaxError异常，提示缺少冒号。如果是中文冒号，问题会更复杂，提示的是无效的十进制文字。双分支结构 𐟌🊥Œ分支结构除了if，还需要配合关键字else。整体结构为“if 条件表达式: 代码块1 else: 代码块2”。这里的else表示如果if条件不满足，则执行else后的代码块。需要注意的是，else后面也要直接写冒号。冒号和缩进表示了代码的归属关系，if下的代码块属于if条件，else下的代码块属于else条件。多分支结构 𐟌𓊥䚥ˆ†支结构可以在if和else后面继续添加elif（else if）来扩展。整体结构为“if 条件表达式: 代码块1 elif 条件表达式2: 代码块2 ... else: 代码块n”。这样可以根据不同的条件执行不同的代码块。总结 𐟓 Python的分支结构通过简单的关键词和冒号来定义，使得代码书写更加直观和简洁。记住这些基本结构，可以帮助你更好地理解和编写Python程序。通过练习这些基础结构，你可以逐步掌握更复杂的编程技巧，编写出更加健壮和高效的代码。

𐟎蠖SCode关键词颜色设置教程 𐟒𛠦ƒ𓥜薩sual Studio Code中自定义关键词颜色？没问题！跟着这个教程，轻松搞定！ 𐟌ˆ 首先，打开你的VSCode，找到设置选项。通常，这会在界面的左下角，或者你可以通过快捷键Ctrl+逗号来快速打开。 𐟎蠥œ訮𞧽�Œ找到“编辑器”选项，然后选择“语法突出显示”。在这里，你可以看到各种语言和文件类型的语法突出显示设置。 𐟔 如果你想为特定关键词设置颜色，比如“class”或“function”，只需要在相应的语言或文件类型设置中找到它们，并选择你喜欢的颜色即可。 𐟒ᠤ𘾤𘪤𞋥퐯𜌥悦žœ你想让所有的“class”关键词都显示为红色，你可以在Python或JavaScript的设置中找到“class”关键词，并将其颜色设置为红色。 𐟎‰ 完成这些步骤后，你的VSCode就会根据你的设置显示关键词颜色了！是不是很简单呢？快去试试吧！ 𐟒Œ 如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，随时告诉我哦！

Python酷狗音乐排行榜可视化全攻略 1. 𐟎𖠩…𗧋—音乐排行榜数据采集与可视化展示使用Python爬取酷狗音乐排行榜，并进行高级可视化展示。 𐟓Š 数据集+爬虫代码+可视化代码包含完整的数据集、爬虫代码和可视化代码，适合初学者和进阶用户。 𐟓š 项目目录包含数据准备、描述性统计、可视化分析等多个部分。 𐟕’ 歌曲时长分布情况通过直方图展示歌曲时长的分布情况。 𐟎䠦팦›𒦕𐩇排名前10的歌手展示排名前10位歌手的歌曲数量和时长分布。 𐟓Š 排名和时长的分布情况通过箱型图展示排名和时长的关系。 𐟎𖠥„歌手歌曲时长分布情况(前10位) 详细展示前10位歌手的歌曲时长分布。 𐟓œ 歌曲词云图使用词云图展示歌曲中的关键词。 𐟎蠥﨧†化代码示例提供详细的可视化代码示例，方便用户参考和修改。 𐟓ˆ 酷狗音乐Top500排行榜xlsx 包含酷狗音乐Top500排行榜的数据集。 𐟓Š 爬取酷狗音乐Top500排行榜 ipynb 提供爬取酷狗音乐Top500排行榜的Python代码。 𐟎䠥„歌手歌曲时长分布展示各歌手的歌曲时长分布情况。 𐟓Š 排名和时长箱型图通过箱型图展示排名和时长的关系。 𐟎𖠦Ž’名前10位歌手展示排名前10位歌手的相关数据。

多语种关键词提取：4种方法大比拼【需求】需要从文本中自动提取关键词，包括短文本（一句话）和长文本（几百字），支持多种语言。【Python库选项】有几种常见的关键词提取方法，如TF-IDF、RAKE、TextRank和keybert。以下是两种方法的详细介绍： TF-IDF：这是一种经典的关键词提取方法，基于词频统计。它的优点是速度快，但需要依赖文档集，适用于语料库。对于短文本，可以通过设置停用词来提高提取效果。在设备配置较低的情况下，TF-IDF是一个不错的选择。 Keybert：这是一种基于BERT的关键词提取方法，通过向量化和余弦相似度来提取关键词。它的优点是准确度高，关键词长度可控，但缺点是速度较慢。Keybert在短句和长语篇中都有较好的表现。如果使用内置的停用词列表，可能会遇到问题，因此建议使用自定义的停用词列表。此外，还有其他几种方法值得了解： TextRank：这种方法与PageRank算法类似，基于权重算法。它不需要依赖文档集，但更适合长文本。 RAKE：这种方法比TextRank更快，但效果有待考量。如果对关键词的数量没有特别要求，可以多提取一些关键词，总会有有用的信息。希望这些方法能帮到你！

Python开发者必看！LLM指南近年来，AI在语言理解与生成方面取得了惊人的进展。随着深度学习的快速发展，语言AI系统现在能够更有效地编写和理解文本。这一趋势推动了新功能、产品和整个行业的崛起。对于Python开发者来说，掌握这些能力至关重要。本书将教你如何利用预训练的大型语言模型（LLM）来执行各种任务，如文本分类、聚类和搜索。你将学习如何构建高级LLM流水线，以聚类文本文档并探索它们所属的主题。此外，你还会了解如何构建超越关键词搜索的语义搜索引擎，使用密集检索和重新排名等方法。本书还将深入探讨LLMs的训练过程，以及如何为特定应用优化LLMs。你将学习到生成模型微调、对比微调和上下文学习等方法，以适应不同的应用场景。通过阅读本书，你将掌握如何使用现有库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类，从而更好地理解和应用这些先进的语言技术。

𐟐 Python爬虫接单指南 𐟓œ 想要通过Python进行爬虫接单？以下是你需要了解的步骤： 𐟌 确定目标：请明确告诉我你要爬取的是网页、小程序还是某个App。如果是网页或网站，请提供详细的网址。 𐟔 搜索关键词：请提供你需要爬取信息的搜索关键词，以及需要抓取的特定字段。 𐟒ᠦœ务承诺：我们承诺提供高质量的爬虫服务，半小时内交付，且不符合要求的将全额退款。 𐟓 价格说明：简单的爬虫任务收费100元，复杂的任务收费300元。 𐟓ˆ 数据抓取：无论是网站爬虫还是App爬虫，我们都能为你提供专业的数据抓取和分析服务。请注意，以上服务仅适用于Python爬虫接单，确保你的需求符合我们的服务范围。

如何用Python快速找到企业Logo图在工作中，处理大量Logo图的需求让人头疼。每次需要制作PPT时，都需要花费大量时间搜索和整理Logo图。最近在练习Python时，我找到了一种更高效的方法来解决这个问题。首先，我创建了一个表格，列出了各种关键词，比如“xx企业logo图”。然后，使用Pandas库来读取这个表格。接着，利用搜索引擎的图片搜索功能，输入这些关键词。最后，抓取网页上的图片，每次抓取4-5张，供人工筛选。通过这种方法，原本需要1小时的工作量可以缩短到20分钟。我测试了100家企业的Logo图，使用程序查找并保存仅需2分钟。需要注意的是，这个程序只能帮助抓取网页上的图片，最终还需要人工筛选出优质的Logo图。改进的方向可以是优化搜索关键词，以确保结果的可靠性。

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