python匹配关键词解读_python%d n(2024年12月精选)
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!
C语言switch case语句详解 在C语言中,switch case语句是一种多分支选择结构,用于根据不同的条件执行不同的代码块。它特别适用于处理多个固定值的判断,可以使代码更加简洁和清晰。相比使用多个if else语句,switch case在某些情况下更具可读性和效率。 switch语句的基本语法 switch语句的基本语法如下: ```c switch (expression) { case x: 代码块 break; case y: 代码块 break; default: 代码块 } ``` switch语句的规则 表达式类型:switch语句中的表达式必须是int或enum类型,其他数据类型如float无法通过编译,因为编译器需要精确匹配switch后面的语句和case后面的值。 多个case语句:switch可以包含任意个case语句(包括没有),值和语句之间使用冒号(:)分隔。 常量值:case后面的值必须是int常量值,或者返回结果为int类型的表达式。以下代码无法编译通过。 匹配条件:当switch后面的变量值和case后面的常量值匹配相等后,case后面的代码块将被执行,直到遇到break语句跳出switch代码块。 break关键字:break不是必须的,如果没有break,则执行完当前case的代码块后会继续执行后面case的代码块内容,直到遇到break才退出。 default关键字:switch有一个默认的情况,用default关键词表示。当switch后面的变量和所有case后面的常量都不匹配的情况下,默认执行default后面的语句。例如: ```c #include int main() { printf("Please input a number(1-10):"); int grade; scanf("%d", &grade); switch(grade / 10) { case 10: case 9: printf("A\n"); break; case 8: case 7: printf("B\n"); break; case 6: case 5: printf("C\n"); break; default: break; } return 0; } ``` break关键字的使用 当C语言代码执行到break关键字时,它会跳出switch块。例如: ```c #include int main() { char c = 'o'; for (int i = 1; i <= 4; i++) { switch (i) { case 1: c = 'J'; printf("%c", c); break; case 2: c = 'e'; printf("%c", c); break; case 3: c = 'p'; printf("%c", c); break; default: printf("?\n"); /*当i=1时运行结果是Je,当i=2时运行结果是e,当i=3时运行结果是p,当i=4时运行结果是好*/ } } return 0; } ``` default关键字的使用 default关键字指定在没有case匹配的情况下要运行的一些代码。例如: ```c #include int main() { int day = 4; switch (day) { case 6: printf("学习python\n"); break; case 7: printf("学习java\n"); break; default: printf("学习C++\n"); /*输出“学习C++”*/ 注意:如果default语句用作switch块中的最后一条语句,则不需要break。
Python旅游系统,全能又实用! 探索旅游推荐系统的世界,这里有你想象不到的精彩!从注册登录到景点收藏,功能一应俱全,让你的旅行计划更加完美。 砦术栈:Django框架+MySQL数据库+协同过滤推荐算法,确保系统的稳定与高效。 蠧面设计:html、css、js的完美结合,让用户界面更加友好。 景点推荐:无论你是历史爱好者还是自然探索者,这里都有适合你的景点推荐。 景点信息:详细介绍各个景点的特色,让你在旅行前就能做好充分的准备。 景点查询:通过关键词搜索,快速找到你心仪的景点。 景点评价:阅读其他旅行者的评价,获取更多关于景点的信息。 景点打分:根据景点的特色和用户体验,进行合理的评分。 收藏功能:将你最喜欢的景点收藏起来,方便以后查看。 个人信息:管理你的个人资料,确保你的旅行计划与个人喜好完美匹配。 热门推荐:根据用户的浏览和评价,系统会智能推荐热门景点。 搜索功能:通过搜索景点名称或所在城市,快速定位到你想要了解的景点信息。 ️ 探索更多:无论你是喜欢历史文化还是自然风光,这里都有丰富的景点等你来发现。
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。 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。 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팦𐩇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。 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。 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。 酷狗音乐Top500排行榜xlsx 包含酷狗音乐Top500排行榜的数据集。 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。 排名和时长箱型图 通过箱型图展示排名和时长的关系。 𖠦名前10位歌手 展示排名前10位歌手的相关数据。
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。
蠖SCode关键词颜色设置教程 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! 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。 蠥訮找到“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。 ᠤ𘪤𞋥퐯悦你想让所有的“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! 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爬虫接单指南 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。 ᠦ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。 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。
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!
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!
两个免费学习神器,数学和编程都能搞定! 1. 绘制一元函数图像:这个工具可以自动帮你画出各种一元函数的图像,非常方便。 free版的mathematics:这个工具几乎可以进行所有的数学运算,虽然free版的算力有限,但已经足够应付大部分需求。如果你需要更强大的功能,可以考虑使用pro版本。 寸 Python的numpy工具包:虽然图形界面不太友好,但numpy里面有大量免费的工具包,可以帮你进行各种复杂的数学计算。 通过查询图中出现的关键词,你就能找到相关的在线工具,方便快捷地辅助你的学习。
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