Python文本分析技巧 - 人人焦點

Python文本分析技巧. 2020-08-28 程式設計師書屋. 爲什麼要介紹這些Python技巧？原因是希望讀者具有Python和高中數學方面的背景知識，然而也許有很多讀者從來沒有編寫 ... 人人焦點 影視 健康 歷史 數碼 遊戲 美食 時尚 旅遊 運動 星座 情感 動漫 科學 寵物 家居 文化 教育 故事 Python文本分析技巧 2020-08-28程式設計師書屋 爲什麼要介紹這些Python技巧？原因是希望讀者具有Python和高中數學方面的背景知識，然而也許有很多讀者從來沒有編寫過Python代碼。

對編寫過Python代碼的讀者來說，文本分析和字符串操作所用到的知識和Web開發（例如使用Python編寫的Web框架Django來構建網站）所用到的知識也是截然不同的。

本章介紹的主題如下：爲什麼用Python來做文本分析；Python文本分析技巧。

2.1　爲什麼用Python來做文本分析Python以字符串的形式表示文本，這些字符串對象對應的類是str。

它是一種不可變序的UNICODE或字符。

有一點必須仔細區分：Python3中，所有字符串默認是UNICODE；但在Python2中，str類限制爲ASCII碼，需要另外一個UNICODE類來專門處理UNICODE。

UNICODE僅僅是一種編碼語言或處理文本的方式。

例如，字母Z的UNICODE值是U+05A。

從歷史上看，Python中的許多編碼類型需要開發人員自行處理，所有的底層操作都以字節爲單位。

事實上，從版本2到版本3的升級中，Python處理UNICODE的方式的轉變在其社區內引發了很多討論，有批評也有支持。

目前，很多代碼正在從Python2遷移至Python3，但關於UNICODE處理方式的爭論一直沒有停止。

字符串的底層操作是以字節爲單位進行的。

字節中存儲的是數字，不同的數字組合起來表示不同的字符或符號。

這就是UNICODE和ASCII採用不同的方式來表示字符的本質原因。

因爲在Python2中，字符串被存儲爲字節；而在Python3中，字符串被存儲爲UNICODE。

本書不會深入探討編碼的技術細節，以及在處理這些編碼時遇到的問題。

但建議讀者在處理文本時使用Python3和UNICODE。

不推薦Python2的原因是：它將被科學計算社區逐步淘汰，繼續使用Python2編寫應用程式和代碼是沒有意義的。

Python3支持UNICODE，本書以Python3來作爲示例語言，即本書默認使用UNICODE來對文本進行操作。

值得注意的是，爲了確保使用的是UNICODE字符串，需要顯式地在每個字符串開頭加上u。

雖然字符串操作不是本書的重點內容，但我們會分享很多這方面的經驗和技巧。

例如，如果在數據集中遇到奇怪的字符，需要在文本分析之前把這些字符清理掉。

適當的數據清洗會對分析結果產生正向影響，所以字符串操作是必備知識。

理解Python的基本數據結構同樣有助於進行文本分析。

例如，列表（list）和字典（dictionary）是文本分析中最常用的兩種數據結構。

本章的目的是闡釋如何使用字符串執行函數，以及如何在列表和字典中進行字符串操作。

到目前爲止，我們仍然沒有解釋爲什麼優先選擇Python作爲示例語言。

畢竟Java和Perl社區也有很多出色的文本分析庫。

但是Python的獨特之處在於我們可以訪問的社區和開源庫。

上一章談到了谷歌的TensorFlow和蘋果的scikit-learn。

開原始碼已經擁有了與工業級代碼相同的標準和效率，本書將重點介紹的spaCy庫就是其中一種。

Python中用來收集數據的庫有tweepy（Twitter出品）、urllib（網頁訪問請求）和BeautifulSoup（從網頁中提取HTML）。

某種生態系統的參與者越多，就意味著它有更大的增長潛力（StackOverflow上有一篇博客對這個觀點進行了很好的點評），也預示著它將越來越多地應用於學術研究和工業界。

在當下，使用Python就是在追趕潮流。

除了能從Python的各種庫（特別是NLP庫）中獲得的外部技術支持外，還可以從其他多方面證明Python是一種極具吸引力的語言。

其中之一是Python作爲腳本語言的主要用途。

腳本語言是一種支持腳本動態運行能力的語言；通常是爲自動執行任務的運行環境編寫的腳本。

如果你想寫幾行代碼來快速回復Facebook上來自各方好友的生日祝福，而且這是每年都要完成的，那麼寫腳本就是個很好的選擇。

腳本語言沒有統一的定義，這只是平時用口語描述的一種編程方式。

Python是一種非常有用的腳本語言，因爲開發人員可以快速地編寫腳本來操作文本文件。

它不僅易於閱讀，而且處理速度也足夠快。

同時它也是一種解釋型語言，這意味著我們在運行代碼之前不需要編譯代碼。

Python是動態類型的，即開發人員不需要在編寫代碼時定義數據類型。

除了其優越的技術因素，我們更感興趣的是Python的易用性。

它靈活、可讀，並且具有高度抽象性，使開發工作更有效率，它能夠幫助開發人員更多地關注問題本身，而不是編程技巧和代碼排錯。

當然，這並不是說編寫Python代碼時不會出現錯誤，而是它提供的報錯信息更多，出現的錯誤也更容易解決，例如段錯誤（SegmentationFault）。

接下來將介紹用於字符串操作和文本分析的Python命令。

已經熟悉Python和掌握文本基礎的讀者不必運行本節中的所有示例代碼，但是可以快速瀏覽作爲參考。

2.2　用Python進行文本操作本章在前面提到，Python通過字符串表示文本。

那麼，應該如何指定對象是字符串呢？word=&34;word變量包含文本「BojurWorld！」。

注意，需要使用雙引號限定文本（單引號作用等同於雙引號）；但如果要在字符串內部使用單引號，則需要使用雙引號限定該字符串[1]。

在控制台輸出字符串非常簡單，要做的就是使用print函數。

需要注意的是，在Python3中調用print函數時，一定要將函數參數列表用括號括起來[2]！print(word)BonjourWorld!除使用變量來列印字符串外，也可以這樣做：print(&34;)BonjourWorld!注意，不要在變量前後加引號，示例如下：print(&34;)word這個例子將直接輸出單詞「word」，而不是word的變量值。

前文中提到的字符串其實是一個字符序列，那麼如何訪問字符串的第一個字符呢？print(word[0])B可以通過訪問字符數組下標做到。

如何計算一個字符串的長度？print(len(word))14現在我們來快速瀏覽更多的字符串函數，比如查找字符、計算字符以及更改單詞中某一下標位置上的字母。

word.count(&34;)3word變量中包含3個字符『o』，所以上面的代碼運行結果爲3。

word.find(&34;)3字符『j』在word變量中的第一個下標位置是3。

word.index(&34;)8同理，字符串「World」在word變量中第一次出現的下標位置如上面的代碼所示。

word.upper()&39;upper函數可以把字符串中的全部字符轉換爲大寫字母。

word.lower()&39;lower函數可以把字符串中的全部字符全部轉換爲小寫字母。

word.title()&39;title函數可以把字符串中每個單詞的首字母轉換成大寫字母。

word.capitalize()&39;bONJOURwORLD!&34;Fromage!&39;BonjourWorld!Fromage!&34;hello&39;&34;&39;f&39;H&34;World&34;Pizza&39;BonjourPizza!&39;World!&39;Bonjour'上例中，冒號之前的部分是空白，默認起始下標從0開始計數。

2.3　總結根據本章所介紹的功能和策略，文本分析的準備工作終於完成了。

要注意的是，在進行大規模文本分析時，經常會由於微小的輸入錯誤，導致模型產出一個完全無意義的結果（請複習1.3節）。

下面給出一些關於文本操作的參考文獻。

PrintingandManipulatingText：介紹文本的基本操作和列印，建議對以不同的方式顯示文本感興趣的讀者閱讀。

ManipulatingStrings：介紹基本字符串函數，包含習題，有利於讀者對字符串操作的進一步實踐。

ManipulatingStringsinPython：內容類似於前面兩個文獻，包含一個關於轉義序列的章節。

TextProcessinginPython：與前面的文獻不同，這是一本書，涵蓋了Python中文本和字符串操作的基本原理，還包括本書未涵蓋的一些主題（如正則表達式）。

AnIntroductiontoTextAnalysisinPython：如果想對Python和文本分析之間的關係有一個宏觀的了解，本書將提供更好的幫助。

如果是初學者，在閱讀之前需要補充更多的基礎知識。

理解Python語言中的字符串行爲，能夠幫助你快速地掌握文本分析的基本操作，貫穿本書出現多次的這些基本技巧是靈活運用Python語言的基礎。

本文摘自《自然語言處理與計算語言學》Python開源社區資深供稿人撰寫計算語言學領域爲數不多的作品之一一本側重於技術細節實現的文本分析實用指南，提供源碼下載使用Python和開源工具可以非常方便地進行現代文本分析，因此，在這個文本數據時代有必要掌握現代文本分析的方法。

本書介紹了如何使用自然語言處理和計算語言學算法對所擁有的數據進行推理並獲得洞察力。

這些算法以統計機器學習和人工智慧技術爲基礎。

現在，使用了這些算法的工具唾手可得，並可在Python、Gensim和spaCy等工具中使用。

本書從數據清理開始介紹，然後介紹了計算語言學的相關概念。

在掌握了這些內容之後，接下來就可以使用真實的語言和文本，並藉助Python來探索統計NLP和深度學習的更複雜領域。

你將學到如何使用合適的工具來標註、解析和建模文本，並掌握相應框架工具的使用知識，還將知道何時選爲主題模型選擇Gensim這樣的工具，以及何時使用Keras進行深度學習。

本書很好地平衡了理論與實戰案例之間的關係，因此你可以在掌握理論知識的同時，執運行自己的自然語言處理項目。

你將發現Python這一自然語言處理工具所具有的豐富的生態系統，並將進入現代文本分析的有趣世界。

本書內容：文本分析爲什麼在當今時代如此重要；理解NLP術語並了解各種Python工具與數據集；如何預處理以及清理文本數據；將文本數據轉換爲矢量空間表示；使用spaCy處理文本；針對計算語言學訓練自己的NLP模型；藉助於Gensim和scikit-learn，針對文本使用統計學習和主題建模算法；藉助於Keras，使用各種深度學習技術進行文本分析。

相關焦點 爲什麼用Python文本分析技巧？ 雖然字符串操作不是本書的重點內容，但我們會分享很多這方面的經驗和技巧。

例如，如果在數據集中遇到奇怪的字符，需要在文本分析之前把這些字符清理掉。

適當的數據清洗會對分析結果產生正向影響，所以字符串操作是必備知識。

理解Python的基本數據結構同樣有助於進行文本分析。

例如，列表（list）和字典（dictionary）是文本分析中最常用的兩種數據結構。

Python數據分析，文本數據如何讀取？ typeD:\python數據分析\數據\shuju1.csv查看數據情況df = pd.read_table(open(&39;),sep=&39;) 39;D:/python數據分析/數據/shuju1.csv&39;id&指定行索引df 開通頭條號｜Python文本分析情感分析四種算法比較｜案例 用Python進行文本分析，分析方法有很多：頻詞統計、共線圖、詞雲圖、社會網絡語義分析、情感分析、LDA主題模型、文本聚類、文本相似度分析京東商城爬蟲iphonexsmax手機評論，進行文本分析情感分析。

10個加速python數據分析的簡單小技巧 數據科學愛好者ParulPandey在近日發表了一篇博文，分享了在數據科學中非常實用的10個小技巧。

有時候，一點小小的黑客行爲可以節省時間，挽救生命。

一個小小的快捷方式或附加組件有時會被證明是天賜之物，並且可以真正提高生產力。

所以，下面是我最喜歡的一些技巧，我以本文的形式一起使用和編譯它們。

前端漫談：使用Python朗讀文本 今天來分享一段使用python來朗讀一段文本。

不說廢話了，直接乾貨。

專門用來朗讀Python文本的庫。

安裝很簡單，我是使用Windows環境開發的，在cmd中敲入命令:pipinstallpyttsx3-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple後面的-ihttps是清華鏡像源，因爲直接pip包管理器安裝是默認使用海外網站，速度感人。

學習計劃｜一個月學會Python，零基礎入門數據分析 在數據分析領域，python是一個繞不開的知識和工具，如果不會用python就很難說自己會數據分析，但是最近很多想要入門數據分析的小白經常問我，Python怎麼入門？Python雖然被稱作是「最簡潔的語言」，但是它終究還是一門程式語言，想要入門還需要掌握一些基礎知識和技巧。

Python視頻教程網課編程零基礎入門數據分析網絡爬蟲全套Python... ,然後再根據自己的需求和規劃選擇學習其他方向課程,學完後一定要多實踐 總目錄 零基礎全能篇(4套課程) 實用編程技巧進價(1套課程) 數據分析與挖掘(8套課程) 辦公自動化(3套課程) 機器學習與人工智慧(7套課程) 開發實戰篇(4套課程) 量化投資(2套課程) 網絡爬蟲( 數據分析從業者必看,10個加速python數據分析的簡單的小技巧 數據科學愛好者ParulPandey在近日發表了一篇博文，分享了在數據科學中非常實用的10個小技巧。

雷鋒網AI科技評論將他的文章編譯整理如下。

有時候，一點小小的黑客行爲可以節省時間，挽救生命。

一個小小的快捷方式或附加組件有時會被證明是天賜之物，並且可以真正提高生產力。

所以，下面是我最喜歡的一些技巧，我以本文的形式一起使用和編譯它們。

文本挖掘:避孕藥主題情感分析 關於輿情分析的實例分析，希望給你帶來一些幫助。

前言距離上次文本挖掘小文章時間已經過了3個月了，北京已經入冬，有人說北京的冬天很冷，但是吃上火鍋很暖；也有人說北京的冬天霧霾嚴重，太干。

這兩句表達的是對北京冬天的情感，即有正面也有負面。

2018Python網絡爬蟲與文本挖掘技術培訓班 通過爬蟲獲取的海量信息，我們可以對其進行進一步的分析：市場預測、文本分析、機器學習方法等。

 Python作爲一門腳本語言，它靈活、易用、易學、適用場景多，實現程序快捷便利，早已經成爲程式設計師們的一門編程利器。

Python這門程式語言包羅萬象，可以說掌握了python，除了一些特殊環境和高度的性能要求，你可以用它做任何事。

「Python爬蟲與文本實例技術與應用」培訓班通知 通過爬蟲獲取的海量信息，我們可以對其進行進一步的分析：市場預測、文本分析、機器學習方法等。

  Python作爲一門腳本語言，它靈活、易用、易學、適用場景多，實現程序快捷便利，早已經成爲程式設計師們的一門編程利器。

Python這門程式語言包羅萬象，可以說掌握了python，除了一些特殊環境和高度的性能要求，你可以用它做任何事。

PythonTool101-Tool002-Python情感分析SnowNLP PythonTool101-Tool002-Python情感分析SnowNLP環境背景：今天想嘗試一下導師說過的情感分析，根據自身的實際情況選擇SnowNLP來做個有趣的實驗。

SnowNLP是咋們中國人受到了TextBlob的啓發後開發的python類庫，能夠非常方便的處理中文文本內容，劃重點方便處理中文的類庫！！！，類庫中的算法和訓練好的字典都已經準備好了。

唯一需要注意的是要使用unicode編碼，所以使用時請自行decode成unicode。

知道這個SnowNLP是什麼之後，我們開始設計下實驗方案。

如何使用Python將語音轉換爲文本 語音識別是計算機軟體識別口語中的單詞和短語，並將其轉換爲可讀文本的能力。

那麼如何在Python中將語音轉換爲文本？如何使用SpeechRecognition庫在Python中將語音轉換爲文本？我們不需要從頭開始構建任何機器學習模型，該庫爲我們提供了各種著名的公共語音識別API的便捷包裝。

python小應用利用python做一個文本文件轉化爲音頻的小工具 實驗環境：已正確安裝python3.51、安裝文本轉語音模塊（1）安裝pyttsx3模塊該模塊應用於文本轉語音（2）安裝了pywin32模塊>文本轉語音模塊依賴pywin32模塊2、文本轉語音實例例子：將語音字符串轉化爲語音播放完整代碼：#-*-coding:utf-8-*-#! 基於python將音頻文件轉化爲文本輸出 實驗目的：學習利用python進行音頻轉文本文件實驗環境：已正確安裝python3.51、需要安裝的第三方庫（1）安裝speechrecognition2、「wav」音頻音頻文件轉化爲文本文件輸出註：由於我的有些庫安裝在了D:\Anaconda\Lib\site-packages下所以需要在開始添加其路徑，下同完整代碼：#-*-coding:utf-8-*- 超適合Python小白的乾貨,Python數據分析50個實戰項目 2.大話NBA|用數據帶你回顧喬丹的職業生涯3.分析幾十萬條知乎數據，我挖掘出了這些祕密4.用（大）數據全方位解讀電視劇《大秦帝國之崛起》5.以虎嗅網4W+文章的文本挖掘爲例，展現數據分析的一整套流程6.從大數據輿情傳播角度看《三生三世十里桃花》7.北京二手房房價分析8.kaggle數據分析實踐項目練習 Python性能分析技巧 在這個教程中，我們將學習一些Ipython的命令，這些命令可以幫助我們對Python代碼進行時間分析。

注意，在本教程中，我建議使用Anaconda。

1.分析一行代碼要檢查一行python代碼的執行時間，請使用%timeit。

收藏|10個可以快速用Python進行數據分析的小技巧 來源：towardsdatascience編譯：小七、蔣寶尚一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。

有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救「生命」。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，並且可以成爲真正的生產力助推器。

如何在Python中將語音轉換爲文本 語音識別是計算機軟體識別口語中的單詞和短語並將其轉換爲人類可讀文本的能力。

在本教程中，你將知道如何使用SpeechRecognition庫在Python中將語音轉換爲文本。

Windows系統安裝它：pip3installpyaudioLinux系統需要安裝依賴項：sudoapt-getinstallpython-pyaudio 使用一行Python代碼從圖像讀取文本 雖然圖像分類和涉及到一定程度計算機視覺的任務可能需要大量的代碼和紮實的理解，但是從格式良好的圖像中讀取文本在Python中卻是簡單的，並且可以應用於許多現實生活中的問題。

在今天的帖子中，我想證明這一點。

雖然會安裝一些庫，但不會花很多時間。