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python 关键词距离解读_用python求欧式距离(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：2024-11-29

python 关键词距离

Python的10大优势及最佳学习路线 𐟓š 易于学习：Python语言简洁明了，关键词少，结构简单，语法清晰，适合初学者。 𐟓– 易于阅读：Python代码的可读性极佳，方便程序员快速理解。 𐟛 ️ 易于维护：Python的源代码维护成本低，易于修改和扩展。 𐟓栤𘰥š„标准库：Python拥有广泛的标准库，支持多种平台，包括UNIX、Windows和Macintosh。 𐟔砤𚒥Š覨᥼：Python支持互动模式，允许从终端输入代码并立即获得结果，便于测试和调试。 𐟌 可移植：Python的开放源代码特性使其能够轻松移植到各种平台。 𐟔砥黎饱•：Python支持C或C++扩展，适合需要高性能代码的场景。 𐟒𞠦•𐦍“接口：Python提供对主要商业数据库的接口，方便数据访问。 𐟖寸 GUI编程：Python支持GUI编程，可以创建和移植到多种系统。 𐟔„ 可嵌入：Python可以嵌入到C/C++程序中，为用户提供脚本化能力。 𐟓 知名学校推荐：以下是一些国内知名的Python培训机构，供学习参考：北京、上海、重庆、广州、深圳、东莞、佛山、珠海、温州、宁波、贵阳成都、杭州、南宁、南昌、福州、泉州、厦门、西安郑州、昆明、洛阳、苏州、南京、无锡、徐州青岛、济南、潍坊、烟台、石家庄、保定、合肥太原、武汉、长沙、大连、沈阳、中山

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】有以下几种方法可供选择：TF-IDF、RAKE、TextRank和KeyBERT。目前我尝试了两种方法： [一R] TF-IDF：这是一种经典的关键词提取方法，基于词频统计。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，通过设置停用词可以显著提升提取效果。在设备配置较低的情况下，这是一个不错的选择。 [二R] KeyBERT：这是基于BERT的关键词提取方法，通过向量化和余弦相似度进行关键词提取。优点是准确度高，关键词长度可控，但缺点是速度较慢。无论是短句还是长文本，KeyBERT都能较好地适配。不过，使用内置的停用词列表可能会存在问题，因此我使用了自己的停用词列表。另外一些选择： [三R] TextRank：原理与PageRank算法类似，优点是不依赖文档集。但据说更适合长文本，因此我尚未尝试。 [四R] RAKE：待了解，比TextRank快，但效果有待考量。此外，如果对关键词数量没有要求，可以多提取一些关键词，总会有有用的信息。带上tag，求大佬指教，日语一点不懂。

𐟓š 编程新手必读：《自学编程的人》想要自学编程？《自学编程的人》是一本非常适合初学者的Python编程书籍。虽然这本书是英文的，但它的语言非常通俗易懂，即使没有英语基础也能轻松阅读。这本书的优点在于，通过阅读它，你可以用英语来理解计算机编程的思想。几乎所有的编程语言都使用英语关键词，而且许多编程概念最初也是基于英语概念。虽然用中文学习编程更容易，但涉及到一些编程概念时，中文翻译可能需要更多的时间来消化和理解。对于初学者来说，从一开始就用英语学习编程也是一个不错的选择。你可以先阅读这本书，然后再观看一些中文视频，这样可以帮助你更好地理解编程概念。推荐给那些想要了解编程、学习Python，特别是在海外想转行做编程的朋友们。

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！

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！

𐟎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爬虫入门：只需三个核心库 𐟦‹假设你希望获取某个关键词的所有搜索结果𐟓„。由于搜索结果通常以分页列表的形式呈现，因此需要编写爬虫脚本以访问多个页面来检索所有相关信息𐟒ᣀ‚ 𐟦‹首先，爬虫需要向包含关键词查询的搜索结果页面发送请求𐟙，然后解析服务器返回的HTML页面𐟕𘯸。 𐟦‹要进行网络爬虫，你需要以下三个核心库： 1️⃣ Requests：用于执行 HTTP 请求并处理响应。 2️⃣ Beautiful Soup：用于解析 HTML 和 XML 文档，提供了一个完整的 API 来检索数据。 3️⃣ Scrapy：一个网页抓取框架，功能更加强大。Beautiful Soup 只能解析 HTML 或 XML 文档，而 Scrapy 可以指定要爬取的 URL 数量等限制𐟚룀‚ 通过这三个库的组合使用，你可以轻松编写出高效的爬虫脚本，获取你需要的网络数据。

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。

数据分析图 𐟔 技术栈：Python、request爬虫、wordCloud词云、snownlp情感分析 𐟓Š 实现过程： 1️⃣ 评论爬取：通过爬虫从京东网站爬取电脑评价数据。 2️⃣ 数据清洗：对爬取的评论进行分词、停词处理，统计高频词汇。 3️⃣ 词云可视化：使用wordCloud生成词云图，直观展示评论中的关键词。 4️⃣ 情感分析：利用snownlp对评论进行情感分析，区分积极、中性、消极评论。 5️⃣ 图表展示：生成情感分析图和饼图，展示各类评论的比例。 𐟓‹ 评论情感分析结果：积极：83.41% 中性：4.97% 消极：11.62% 𐟓Š 评论内容分析：通过分析评论内容，可以发现用户对电脑的外观设计、性能、使用体验等方面都有不同的评价。积极评论主要关注电脑的性能和外观，中性评论则较为客观，消极评论则主要集中在电脑的使用体验和性价比上。 𐟓ˆ 可视化展示：情感分析图：直观展示积极、中性、消极评论的比例。饼图：展示各类评论在所有评论中的占比。 𐟔 通过这些可视化和数据分析，可以更好地了解用户对京东电脑的评价情况，为企业提供有价值的反馈和参考。

盗版八爪鱼遇正版，奇了！ 𐟌ž 2024年9月25日，晴转多云，温度适宜今天需要抓取社交媒体数据，由于国内常用的后羿在这里无法使用，我咨询了Dr.Gpt，他推荐了Octphrase。当我看到Octphrase的标志时，惊讶地发现它竟然是我以前使用的盗版八爪鱼的正版版本！𐟘𒊊我下载了试用版，发现它的使用体验非常流畅，像在泰国711买到西梅一样令人满意。Dr.Gpt还告诉我，可以使用Excel内置的随机数生成器来进行抽样，这样就不需要像高中数学课那样手动计算k值进行抽样了。就这样，我轻松地抽取了3000条数据。那么，我以前为了爬取数据所付出的努力和泪水算什么呢？那些因为数据中断而重新开始的漫长下午，那些在小破站上学习如何设置爬取关键词的日子，学校你告诉我…… 𐟧頥甲：我的专业不是数据分析，也没有学过Python，更没有上过社科研究方法的课程，只是学过一些基础的数据编码。请不要认为我无知，谢谢。

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