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python匹配关键词解读_python一对多匹配(2024年11月精选)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

python匹配关键词

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！

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Š€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•Œ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。 𐟌Ÿ 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。 𐟓Œ 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。 𐟏ž️ 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。 𐟓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。

𐟎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。

两个免费学习神器，数学和编程都能搞定！ 1. 𐟓ˆ 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。 𐟓š 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。

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！

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。

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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