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python 关键词规则解读_python取余运算规则(2024年12月精选)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-11-29

python 关键词规则

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 𐟓𑊥ƒFacebook、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 𐟓𐊥ƒMedium、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 𐟏⊥œ觉𙥮š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 𐟏튤𜁤𘚧š„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！

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。

𐟓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。

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！

𐟎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！

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！

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。

【猪八戒网公布10月平台热搜词TOP50】猪八戒网公布了2024年10月猪八戒网平台热搜词TOP50。排名前五名分别为：网站开发、视频剪辑、logo设计、python和小程序开发；工业设计、嵌入式、动画制作、游戏和画册设计则是本次搜索排名上升最多的关键词。在品牌营销方面，“抖音代运营”“微信营销”等关键词搜索量也显著增加，反映出中小企业在寻求多渠道、多维度的品牌传播策略。此外，新兴领域如“三维动画”“3D建模”“AIGC”“装修设计”等也进入热搜榜单，体现了中小企业服务需求的多元化、分散化特点。

𐟓–Python一键生成小说推文 𐟎‰想要轻松生成引人入胜的小说推文吗？现在，只需将小说的精彩片段和关键词输入Python系统，即可自动分析并生成一部扣人心弦的小说推文！无需复杂操作，内容自动化创作成为现实。快来试试吧！𐟓š✨ 详细步骤如下： 1️⃣ 选择你喜爱的小说片段和关键词。 2️⃣ 利用Python工具进行自动分析。 3️⃣ 导出并上传至各类平台，与更多人分享你的创意作品。无需繁琐的手动操作，Python将为你打造一部精彩绝伦的小说推文！赶快行动起来吧！𐟚€𐟎ˆ

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。

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