pre_file.py
#-*-coding:utf-8-*- import MySQLdb import MySQLdb as mdb import os,sys,string import jieba import codecs reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') #连接数据库 try: conn=mdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='kongjunli',db='test1',charset='utf8') except Exception,e: print e sys.exit() #获取cursor对象操作数据库 cursor=conn.cursor(mdb.cursors.DictCursor) #cursor游标 #获取内容 sql='SELECT link,content FROM test1.spider;' cursor.execute(sql) #execute()方法,将字符串当命令执行 data=cursor.fetchall()#fetchall()接收全部返回结果行 f=codecs.open('C:\Users\kk\Desktop\hello-result1.txt','w','utf-8') for row in data: #row接收结果行的每行数据 seg='/'.join(list(jieba.cut(row['content'],cut_all='False'))) f.write(row['link']+' '+seg+'\r\n') f.close() cursor.close() #提交事务,在插入数据时必须
jiansuo.py
#-*-coding:utf-8-*- import sys import string import MySQLdb import MySQLdb as mdb import gensim from gensim import corpora,models,similarities from gensim.similarities import MatrixSimilarity import logging import codecs reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') con=mdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='kongjunli',db='test1',charset='utf8') with con: cur=con.cursor() cur.execute('SELECT * FROM cutresult_copy') rows=cur.fetchall() class MyCorpus(object): def __iter__(self): for row in rows: yield str(row[1]).split('/') #开启日志 logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO) Corp=MyCorpus() #将网页文档转化为tf-idf dictionary=corpora.Dictionary(Corp) corpus=[dictionary.doc2bow(text) for text in Corp] #将文档转化为词袋模型 #print corpus tfidf=models.TfidfModel(corpus)#使用tf-idf模型得出文档的tf-idf模型 corpus_tfidf=tfidf[corpus]#计算得出tf-idf值 #for doc in corpus_tfidf: #print doc ### ''' q_file=open('C:\Users\kk\Desktop\q.txt','r') query=q_file.readline() q_file.close() vec_bow=dictionary.doc2bow(query.split(' '))#将请求转化为词带模型 vec_tfidf=tfidf[vec_bow]#计算出请求的tf-idf值 #for t in vec_tfidf: # print t ''' ### query=raw_input('Enter your query:') vec_bow=dictionary.doc2bow(query.split()) vec_tfidf=tfidf[vec_bow] index=similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf) sims=index[vec_tfidf] similarity=list(sims) print sorted(similarity,reverse=True)
encodings.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project version="4"> <component name="Encoding"> <file url="PROJECT" charset="UTF-8" /> </component> </project>
misc.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project version="4"> <component name="ProjectLevelVcsManager" settingsEditedManually="false"> <OptionsSetting value="true" id="Add" /> <OptionsSetting value="true" id="Remove" /> <OptionsSetting value="true" id="Checkout" /> <OptionsSetting value="true" id="Update" /> <OptionsSetting value="true" id="Status" /> <OptionsSetting value="true" id="Edit" /> <ConfirmationsSetting value="0" id="Add" /> <ConfirmationsSetting value="0" id="Remove" /> </component> <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 2.7.11 (C:\Python27\python.exe)" project-jdk-type="Python SDK" /> </project>
modules.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project version="4"> <component name="ProjectModuleManager"> <modules> <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/爬虫练习代码.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/爬虫练习代码.iml" /> </modules> </component> </project>

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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