python常用关键词解读_python常用关键词有哪些(2024年11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!
盗版八爪鱼遇正版,奇了! 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。
五年测试工程师的总结 作为一个测试工程师,五年的工作经验让我积累了不少宝贵的经验。今天,我想和大家分享一些常用的测试工具和技巧,希望能对你们有所帮助。 测试用例工具 首先,测试用例管理工具是每个测试工程师的好帮手。常见的工具有Xmind、Excel、TAPD、Testlink和禅道等。在实际工作中,我发现Xmind因为简单便捷,使用频率最高。 项目管理工具 项目管理工具也是必不可少的。常见的有禅道、TAPD、Teambition、Coding和Jira。每个工具都有自己的特色,选择适合自己的最重要。 Bug管理工具 Bug管理工具用来追踪和管理Bug。常见的有Jira、禅道和TAPD。这些工具可以帮助我们更好地管理Bug的生命周期。 自动化测试工具 自动化测试是现代测试的关键词。常见的自动化测试工具有Jmeter、Appium、Postman、Selenium、Robot Framework和Python+unitest/pytest。Jmeter主要用于压力测试,Appium用于移动端自动化,Postman用于接口测试,Selenium用于Web应用自动化,Robot Framework和Python+unitest/pytest则用于UI或接口自动化。 抓包工具 抓包工具可以帮助我们更好地了解网络请求和响应。常见的有Fiddler、Charles和Wireshark。通过抓包,我们可以快速定位前端问题(如未发送请求或传参错误)或后端问题(如接口返回报错)。 辅助工具 ️ 还有一些辅助工具,如Navicat、Xshell和Wiki。Navicat用于连接数据库,Xshell用于远程连接Linux服务器,而Wiki则用于团队知识管理。 基本SQL语句 在实际测试过程中,我们需要用到一些基本的SQL语句,如增删改查。掌握这些基础语句对于数据报表和列表展示的测试非常有帮助。 基础Linux命令 寸 在部署Linux环境或进行压测时,熟悉一些基础的Linux命令是非常必要的。包括文件管理、压缩与解压、性能监控、系统管理、用户管理和软件安装等命令。 希望这些总结能对你们有所帮助!如果你有任何问题或经验分享,欢迎在评论区留言哦!
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。
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!
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。
Python电商评论情感分析实战指南 探索电商评论的情感世界!从原始数据到情感洞察,我们带你一步步走过这段旅程。 第一步:数据准备与词云预览芦𐦍𖩛:通过API或爬虫,从电商平台收集用户评论。 词云生成:使用matplotlib和wordcloud库,生成初步词云图,直观感受高频词汇。 第二步:分词与停用词剔除✂️ 分词处理:使用jieba(中文)或NLTK(英文)进行分词。 停用词移除:移除如“的”、“和”、“但是”等常见但对情感分析无贡献的词汇。 第三步:关键词打标 - 正负向词汇表𗯸 构建词库:手动或半自动构建正负向关键词库,例如“好评”、“满意”为正向,“差评”、“失望”为负向。 词语打标:对每条评论进行分词后,检查是否包含关键词,并打上相应的情感标签。 第四步:评论得分计算 权计分:对每条评论中的正负向关键词进行计数,并乘以相应权重,得到总情感得分。 判断情感倾向:设定阈值,如0为中性,大于0为正面评价,小于0为负面评价。 第五步:结果展示与应用✨ 情感分布图:制作柱状图或饼图,展示正面、负面、中性评论的比例分布。 深入分析报告:根据情感得分,挖掘产品或服务的具体问题点与亮点。 实时反馈系统:建立实时监测机制,及时响应消费者情绪变化,提升客户满意度。 通过以上步骤,你可以深入了解消费者的真实声音,高效管理电商平台上产品的市场表现。现在,你已经掌握了从原始评论到深度情感洞察的全过程,快去实践一下吧!갟쀀
博士必备5大学术工具推荐 在读博期间,掌握一些高效的学术工具可以大大提升研究和学习效率。以下是一些博士生常用的学术工具,希望能帮助到你: 学术搜索引擎 学术搜索引擎如Google 学术、Scopus和IEEE Xplore等,提供了丰富的学术文献资源。通过关键词搜索,你可以快速找到相关的研究论文、期刊文章和会议论文。这些工具还能帮助你查找引用和相关的文献。 参考管理工具 参考管理工具如EndNote、Zotero和Mendeley等,可以帮助你组织和管理文献库。你可以使用这些工具导入、整理和注释文献,自动生成参考文献列表和引文,方便进行学术写作。 数据分析工具 数据分析工具如MATLAB、R和Python等编程语言,具有强大的数据处理和分析功能。你可以使用它们进行统计分析、数据可视化和模型建立,以支持你的研究工作。 文献写作工具 ✍️ 文献写作工具如Microsoft Word和LaTeX等,用于撰写学术论文和论文稿件。这些工具提供了专业的排版和格式设置功能,使你的论文符合学术规范。 学术社交平台 学术社交平台如ResearchGate和Academia.edu等,是学术界的社交网络平台。你可以通过这些平台与其他研究人员分享你的研究成果、获取反馈和建立学术合作关系。 使用这些学术工具,可以帮助你更好地组织、分析和撰写你的研究工作。记得根据自己的研究需求,选择适合自己的工具,并熟练掌握它们的使用,以提高你的研究效率和成果质量。
Python入门:缩进注释规范 1、 Python程序的缩进通常是4个空格,确保同一段代码的缩进长度一致。 注释: 单行注释:以#开头,#后面的内容即为注释。 多行注释:使用三个单引号包围,例如:'''这是多行注释的第二行'''。 命名规范: 变量可以使用汉字命名,但不能以数字开头。 保留字:需要特别注意的关键词。 𛃤氏度和华氏度的温度转换 ```python import time TempStr = input("请输入带有符号的温度值:") if TempStr[-1] in ['F','f']: c = (eval(TempStr[0:-1])-32)/1.8 print("转换后的温度是{:.2f}C".format(c)) elif TempStr[-1] in ['C','c']: f = 1.8*eval(TempStr[0:-1])+32 print("转换后的温度是{:.2f}F".format(f)) else: print("输入格式错误") ``` 𘁨⊠``python CurStr = input() if CurStr[:3] == "RMB": print("USD{:.2f}".format(eval(CurStr[3:])/6.78)) elif CurStr[:3] in ['USD']: print("RMB{:.2f}".format(eval(CurStr[3:])*6.78)) ```
豆瓣爬虫+Python分析 论文题目:基于Python的豆瓣书籍数据及分析 关键词:网络爬虫;数据提取;Python 第一章 绪论 1.1 课题研究背景 1.2 课题研究意义 第二章 系统分析 2.1 需求分析 2.2 可行性分析 2.2.1 技术可行性 2.2.2 经济可行性 第三章 网络爬虫程序模型分析及概要设计 3.1 网络爬虫模型分析 3.2 网络爬虫搜索策略 3.3 网络爬虫的主题相关度判断 第四章 爬虫的实现与应用 4.1 编码问题 4.2 正则表达式的使用实例 4.3 读取网页信息 4.4 网页解析与多线程的实现 4.4.1 网页解析 4.4.2 多线程与锁 4.5 程序与数据库 4.5.1 数据库的具体实现 4.5.2 程序中数据库的应用 4.6 生成HTML显示界面 4.6.1 主界面文档的编写 4.6.2 子界面的生成与写入 4.6.3 实验运行和调试 结语 参考文献
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