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目录

基础处理

• 字符串
• 列表
• 字典
• 运算符
• 正则表达式re库
• requests
• Beautiful Soup
• jieba库
• 分词模式
• 基于TF-IDF算法的关键词提取
•  基于TextRank算法的关键词提取
• pandas 打开有多个表的.xlsx文件

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基础处理

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字符串

• str_ = str_.lower()
• lower()函数：将字符中的大写字母转换成小写字母。

• str_ = str_.upper()
• upper()函数：将字符中的小写字母转换成大写字母。

• str_ = str_.replace("要被替换的字符","替换后的字符")
• 替换字符串

• str_ = str_.strip()

• 删除字符串前后的空格或字符

• str_ = str_.count()
• 统计某字符在字符串中的个数

• str_ = str_.split()
• 以指定字符分割

• str_.isalpha()
• 用于判断字符中是否只包含英文和中文字符，如果字符串至少有一个字符且所有字符都是字母，则返回 True，否则返回 False。

• 判断中文字符，用编码格式匹配。
• 判断字符中所有都是中文，有一个英文都返回False。

• num = "python炒粉，为生活添砖java"if "\u4e00" <= num <= "\u9fff":print(True)
  else:print(False)

• 提取字符中的非中文字符。

• num = "python炒粉，为生活添砖java"jg = ""
  for i in num:if "\u4e00" <= i <= "\u9fff":#是中文就pass掉passelse:#不是中文就添加jg += i
  #返回："python，java"
  print(jg)

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列表

• list_.remove()
• .remove()：函数可以删除列表中第一个指定的值。

• list_ = list_[::-1]
• 用索引反转列表

• list_.insert(要插入的位置的索引，要插入的内容)
• 向列表插入值

• list_ = list_.pop()
• 默认移除列表最后一个元素。
• 如果提供索引，则移除指定索引的元素。

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字典

• 向字典插入值

• 如：dict_[ "键" ] = "插入的值"

• 提取字典的值
• dict_.get("要提取值的键")

• 字典的排序：sorted()函数
• 如下：

• my_dict = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}  
  sorted_dict_by_values = dict(sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[1]))  
  print(sorted_dict_by_values)  
  # 输出: {'pear': 1, 'orange': 2, 'banana': 3, 'apple': 4}

• 倒叙排序：reverse=True

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运算符

" // "：两数相除，向下取整，取两数相除后的整数部分。

如：3 // 2 结果为：1

       5 // 2 结果为：2

" % "：取模运算，两数相除后的余数。

如：7 % 2 结果为：1

        3 % 2 结果为：1

• pow(x,y,z)
• 其中 x 是底数，y 是指数。这个函数返回 x 的 y 次幂
• 其中 x 是底数，y 是指数，而 z 是模数。这个函数返回 (x**y) % z 的结果，即 x 的 y 次幂对 z 取模的结果。这种用法在计算大数的幂并对某个数取模时非常有用，因为它可以避免中间结果过大而导致的溢出问题。

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正则表达式re库

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• re.search()
• 在字符中找到第一次搜索出的正则表达式模式，若为找到则返回None。

• re.findall("正则表达式" , 要匹配的字符串)
• 在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串, 返回列表。

• re.sub()
• 正则表达式替换匹配的字符串

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requests

发送请求

#传入url链接
url = "XXX"#向网站发送请求
#请求成功时状态为：200
resp = requests.get(url)#转换编码格式
#常用的编码格式："utf-8","gbk"
resp.encoding = "utf-8"#将返回转换成文本
resp = resp.text

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Beautiful Soup

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将文本转换成Beautiful Soup的对象

soup = BeautifulSoup( 文本 ,"html.parser")

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• soup.find("标签" , 属性="xxx")
• 匹配第一个符合条件的值。
• ##注意匹配class属性时，要将"class"属性写成 "class_" 因为"class"时python的关键词。

• soup.find_all("标签" , 属性="xxx")
• 匹配所有符合条件的值。

• 提取标签的属性
• soup[ " title " ]

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jieba库

分词模式

1.精确模式

• 精确模式是将文本按照最大概率进行切分，效果较好。
• 使用方法：jieba.cut(sentence)，返回一个可迭代的分词结果。

2.全模式

• 全模式将文本中所有可能的词语都切分出来，可能存在冗余。
• 使用方法：jieba.cut(sentence, cut_all=True)，返回一个可迭代的分词结果。

3.搜索引擎模式

• 搜索引擎模式根据词语的位置进行切分，适合搜索引擎分词。
• 使用方法：jieba.cut_for_search(sentence)，返回一个可迭代的分词结果。

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• jieba.luct()
• 这个函数回返回一个分词后的列表。

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基于TF-IDF算法的关键词提取

• jieba库提供了基于TF-IDF算法的关键词提取方法jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=10)，用于从文本中提取关键词。
• topK：参数指定返回的关键词数量，默认为10。

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 基于TextRank算法的关键词提取

• jieba库还提供了基于TextRank算法的关键词提取方法：
• jieba.analyse.textrank(sentence, topK=10，withWeight=False, allowPOS=("ns", "n", "vn", "v"))
• sentence：是要提取关键词的文本
• topK：参数指定返回的关键词数量，默认为10。
• withWeight：表示是否返回关键词的权重值（默认为False）
• allowPOS：表示仅包括指定词性的词（默认为名词、动词等）

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pandas 打开有多个表的.xlsx文件

• df = pd.read_excel('path_to_excel_file.xlsx', sheet_name=None)
• 设置sheet_name参数为None
• 打开指定的表：df["表名"]