python学习实操案例(四)

以下是「python学习实操案例(四)」的详细攻略。

案例简介

本文共涉及三个案例，分别是「数据爬取」、「推荐算法」和「文本分析」。这些案例涵盖了python数据分析和机器学习中的基本应用，并且可以帮助你练习和提高你的python编程技能。

数据爬取

在数据分析和机器学习中，我们通常需要大量的数据来进行分析和建模。然而，这些数据通常不太容易获取。这时候，爬虫就派上用场了。你可以通过编写一些简单的脚本来自动化地获取数据。

例如，你想要获取某个电商网站的商品信息。你可以使用python的requests库向该网站发送请求，然后解析返回的HTML文档，提取所需的数据。下面是一个简单的示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.amazon.com/s?k=python+book'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.find_all('div', {'class': 's-result-item'})

for item in items:
    title = item.find('h2')
    price = item.find('span', {'class': 'a-offscreen'})
    print(title.text, price.text)

上面的代码使用requests库向亚马逊网站发送请求，然后使用BeautifulSoup库解析返回的HTML文档。我们找到了每个商品的标题和价格，并打印出来。

推荐算法

推荐算法是机器学习的一个重要应用领域。它可以利用历史数据来预测用户喜欢哪些商品或内容，并给出个性化的推荐结果。

在python中，我们可以使用surprise库来实现推荐算法。下面是一个简单的示例：

from surprise import SVD
from surprise import Dataset
from surprise import accuracy
from surprise.model_selection import train_test_split

data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=.25)

algo = SVD()
algo.fit(trainset)

predictions = algo.test(testset)
accuracy.rmse(predictions)

上面的代码使用surprise库加载了100k电影评分数据集，并将数据集分成训练集和测试集。然后，我们使用SVD算法拟合了训练集，并在测试集上进行了预测。最后，我们计算了预测结果的RMSE误差。

文本分析

文本分析是自然语言处理（NLP）的一部分。它可以帮助我们从文本数据中提取有用的信息。在python中，我们可以使用nltk库和spaCy库来进行文本分析。

例如，你想要计算一段文本中每个单词的词频。你可以使用nltk库的FreqDist类来完成，下面是一个简单的示例：

from nltk import FreqDist
from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "Hello world, this is a sample text for text analysis. Hope you like it!"
tokens = word_tokenize(text)
freq_dist = FreqDist(tokens)

for word, freq in freq_dist.items():
    print(f'{word} : {freq}')

上面的代码使用nltk库的word_tokenize函数将文本分成单词，并使用FreqDist类计算每个单词在文本中出现的次数。最后，我们打印了每个单词和它出现的次数。

以上即为本文所包含的三个案例的简单介绍和代码示例。通过学习这些案例，你可以提高你的python编程技能，从而更好地应用于数据分析和机器学习。