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  • 想要做一个大型的网站,必须拥有较强的网站设计能力,而且photoshop、flash、Cool 3d、Gif Animator等网页制作的辅助工具必须都懂,数据库是网站的强大支持,因此,数据也需要懂。但是没有什么计算机操作经验的个人...

    想要做一个大型的网站,必须拥有较强的网站设计能力,而且photoshop、flash、Cool 3d、Gif Animator等网页制作的辅助工具必须都懂,数据库是网站的强大支持,因此,数据也需要懂。

    但是没有什么计算机操作经验的个人用户想制作一个网站,可行吗?当然可以,但是你首先要有搭建网站的工具,比较适合的建站工具是自助建站平台,比如微企点建站平台。

    那么,个人用户自己怎么做网站呢?

    一、确定主题

    企业建设之前要规划网站,做好网站建设方案,明确网站主题。建站新手的设计能力有限,建议可以尝试做某一类的内容,能够突出网站主题,展现个人特色。

    二、准备内容

    网站主题确定后,就依这个方向去准备相关的内容。网站内容的收集可以从报纸、杂志、图书、多媒体等途径收集,切勿直接从网络上复制据为己用。如果从网络上看到很好的内容,可以复制下来,但是必须在文中加入自己的意见或看法。

    三、网站规划

    一个好的网站规划,才会设计出一个有个性、特色,具有吸引力的网站。要制作出一个优秀的网站,网站规划必定要做得好。网站规划涉及的内容很多,包括网站架构、栏目设置、风格设计、颜色运用、网站布局等内容。

    四、准备工具

    网站制作所要用的工具都必须准备好,在网上下载软件,就是免费制作网站的必备软件。了解软件的基本功能,选择制作网站所要用的工具。这里不做详细介绍了,上面也有提到。

    五、制作网页

    网站制作的过程复杂而细致,按照网站规划做,逐步把初步设计的图稿变成真正的网站。网站制作要先制作结构,然后再填充内容。设计先从简单做起,再逐步深入。网页制作完成后,把网站上传到WEB服务器,这样才会让人看到你的网站,现在上传的工具有很多,为有些制作工具本身自带FTP功能,这样你可以很方便的发布网站至服务器。网站上传之后,就要对网站的所有链接进行测试。

    如果是选择自助建站,则这一步就比较简单了。以微企点自助建站为例,建站时间非常短仅需两三天,并且是全程自己操作,网站加上空间域名的费用也不过几百元,并且可以不限制次数使用多套模板,随时变换网站模板风格,还可以方便的用鼠标拖动页面进行相关的布局,简单方便无需任何费用,网站自助搭建,网站维护自己就可以完成,免去了后期维护的一系列投入。

    六、网站推广

    网站做好之后,就要做网络推广和优化。网站推广做好,就是帮你的网站做宣传,让更多人知道你的网站,提高网站的访问率和知名度。

    七、网站维护

    网站要注意经常维护更新内容,保持内容的新鲜。网站经常更新,才会吸引更多的访客浏览,才能留住用户。

    最后,和大家分享一下小编对自助建站的理解。很多人不理解自助建站,或者认为自助建站都是坑。但是我却觉得自助建站非常便捷适用。仍以微企点为例。用微企点建站做网页,零编程,上手快,颜值高,并可以轻松对接微信、微博等移动应用,让H5网站网页能够自营销自传播。企业、机构、自媒体、微商、市场营销人员、个人都可以免费用微企点建站做网页,而且建站模板、主机空间、流量、域名捆绑等均可以免费使用。

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  • 原标题:新闻联播也可以拿用Python数据分析?数据准备获取近10年的新闻联播文本有两方法,自己写爬虫,将CCTV网站的新闻联播网页爬取下来,二是通过Tushare SDK的API免费获取数据。如果是自己爬,好处是...

    原标题:新闻联播也可以拿用Python来做数据分析?

    数据准备

    获取近10年的新闻联播文本有两个方法,一是自己写爬虫,将CCTV网站的新闻联播网页爬取下来,二是通过Tushare SDK的API免费获取数据。

    如果是自己爬,好处是可以锻炼自己的爬虫编程能力,磨练自己被可能不统一的网页格式虐心千百遍还不砸电脑的心态意志。

    坏处是爬数据,清洗数据确实浪费时间,搞不好真有可能费电脑。

    当然如果直接通过Tushare SDK调取数据,只需要一行代码即可获取到格式统一的数据。

    df = pro.cctv_news(date='20181222')

    推荐下我自己创建的

    Python学习交流群960410445,这是Python学习交流的地方,不管你是小白还是大牛,小编都欢迎,不定期分享干货,包括我整理的一份适合零基础学习Python的资料和入门教程。

    数据格式效果如下:

    17b76f17b24946e1b61b78f466251abe.jpeg

    如果要获取其他新闻资讯,也很简单:

    df = pro.news(src='sina', start_date='20181223', end_date='20181224')

    新闻源目前支持如下:

    cc0bb1cecc234d428e3f558e1e8fe21e.jpeg

    获取获取后,可以存csv也可以存Excel,或者存数据库都可以,这样就完成了原始数据准备。

    分词处理

    借助Python jieba分词工具,我们可以快速的实现文本的分词功能。同时可以设置关键字黑名单和白名单,过滤不需要的,提取想要的关键词。

    a848959a0e6249aba78819a9899426a6.png

    按日期处理分词之后,我们可以对词频进行统计,生成一个完整的词频csv文件。

    为了让大家更好地完成本次实验,我们直接提供已经完成统计的csv文件供大家下载,请在文章末尾获取下载方式。

    词频统计分析

    新闻词云统计

    对于最具影响力的新闻节目,可能很多人第一想到的是哪些关键词出现的次数最多?对于常见新闻词语,一定逃不出你的预料之中,下面这个词云图可以验证你的判断。

    e3c6803bc3e64420a1b18f28e13eac2a.jpeg

    实现词云非常方便,前提是你已经准备好了词频统计。幸运的是,我们为你提供了现成的词云统计csv文件,在下载的文件中可以找到一个all.csv的文件。

    e95f396a3b5f4761be5fe8b99e7e0395.png

    正如你所看到的,我们借助了pyecharts这个工具来实现可视化。以下所有图形效果都是借助pyecharts来实现的,更多具体的使用可以自行学习echarts和pyecharts的知识来加强图形制作能力,这里不做太多的介绍。

    新闻分类统计

    除了新闻联播常见关键词,我们可能还想知道一些特定词语出现在新闻联播的次数,以便了解该类信息受关照程度,比如在过去10年当中,哪些省份和省会城市最受新闻联播关注?

    我们将各省在新闻联播出现的数据进行分年统计,然后通过柱状图的形式展示出来。

    87887f1bab3d4cd7841f89ed059d5c50.png

    fa6a46304a71461a94e4befcf2ae2400.gif

    通过上图我们可以知道,作为首都的北京毫无疑问是关注最多的地方。而在每年因为不同的政治、经济或者文化事件,不同的省出现的频次也呈现出一些差异。

    比如2018年在政策上对海南的倾斜,对珠三角的关注等,而在2017年香港回归20年,河北雄安新区的提出等事件,让这些地方备受关注。

    同样的方法,我们也可以对各省会城市出现的频次进行按年份统计。

    ccd54b74d24e498ea9b194561b310987.gif

    可以清楚的看到,在2009年乌鲁木齐因暴恐事件受到了极大的新闻关注,而海口在近两年开放海南的大背景下也成了新闻联播的常客。

    如果柱状图看的不够清晰,我们可以借助地图热力方式来显示各省收关注程度可能更清楚。

    3eeb15242fe24a9e94623b4865cf14c1.png

    edc231dd93fd404789402826f0c346ba.png

    在热力地图上,颜色越深表示受关注越大,我们看到北京最红,而东部沿海比西部,东北要比内蒙受关注更多。

    如果想要了解各地级市或者县级在新闻联播出现的次数,我们同样可以借助地图效果来展示,通过散点效果可以大致看出在新闻联播出现的情况。

    fe1d0d921ebb4349a329a13ba0ec39bd.jpeg

    新闻占比统计

    可能有些人很想了解哪些大学在新闻联播出现的次数最多,就像北京被关注最多一样,北京的清华北大应该也是关注最多的?

    我们来通过数据统计,根据排名前30位的占比来分析一下。

    2a924f0574ef4653b99455d6c2db28e2.png

    014cc518238b44f88fbc1a5081e19f11.gif

    我们对清华、北大、人大等知名大学的排名可能并不会觉得奇怪,但在受关注度排名前30的大学中,发现了一所国外的大学,那就是莫斯科大学,在接近10年的历史里,总共提到了31次。

    通过新闻内容我们知道,国家领导人曾经在大学演讲过,以及国家领导人勉励在莫斯科大学留学的中国学子等活动获得了关注。

    而在与世界各国的往来方面,我们同样可以借助上述的方法,统计出各国在新闻联播出现的次数来得到体现。

    c7ba5fa95df547288477ac90a67d78b7.gif

    正如我们所知,中国与美国的关系是中国外交关系最紧密的,而中俄,中日关系也是非常重要。但同时我们也看到,诸如叙利亚、伊朗、朝鲜、伊拉克、巴基斯坦等战乱和动荡的国家让世界人民也让中国人民操碎了心。

    新闻分时统计

    在国际关系方面,我们从上面各国出现在新闻联播的次数基本上得到了体现,但从每年的关注情况方面,我们可以通过折线图更加清楚的了解到一些细节。

    c7e9fc6ce5394aadbef41a8986f61d7c.png

    a58e02bce3514216975bcc56cd433fde.png

    在其他新闻和经济热词方面,我们也进行了一些检验,比如人工智能、智能制造和5G等近年来越来越多的被提到,而在提到"金融风险”的次数也伴随提及"金融”二字出现的越来越多。

    另外,我们也跟踪了一带一路、自贸区、雄安新区等热词的频次,比如雄安新区,在2017年4月1日首次出现之后,也是经常出现在新闻联播里,通常快要到事件或概念提出的周年的时候,出现的频次会更多。

    2a0076f3101c4977900911f64084fe67.jpeg

    总结

    对于新闻等非结构化数据的统计分析,是一个很有意思的过程,也许你会发现一些意外的惊喜。尤其是结合互联网社区的数据,比如微信微博等,可以从中挖掘出很有价值的信息。

    本次实验过程只是一个简单的开始,还有很多更值得分析的角度和方法,只为抛砖引玉,希望对大家有所助益。返回搜狐,查看更多

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  • 今天我们就用python做一个小的爬虫,然后自己写一个脚本来实现这个功能吧!目标:打造一个英文词汇量测试脚本url:扇贝网工具:python3.6、pycharm、requests库思路:和网页一样,总共分三步:先来看看网页中数据,用...

    最近朋友在苦学英文,但是又不知道自己学的怎么样了,直到有一天,他找到了扇贝网,里面有个“评估你的单词量”功能非常的好,就推荐给我了!

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    今天我们就用python做一个小的爬虫,然后自己写一个脚本来实现这个功能吧!

    目标:打造一个英文词汇量测试脚本

    url:扇贝网

    工具:python3.6、pycharm、requests库

    思路:

    和网页一样,总共分三步:

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    先来看看网页中数据,用F12开发者工具抓包就可以

    为了更好的演示,这里网页缩小了。

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    点击开始,在来看看出现了什么

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    这里我们抓到了一个包,这个json数据中包含了所有的类别或者说是级别,一共十大类,我们点击”响应”验证下

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    可以看到,显示内容在我们抓到的json数据中,但是0和1中的内容有的一样,有的不一样是什么鬼?不要急,我们先选择‘高考’,在抓下包看看

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    选择高考后,网页直接给出了第二步,50个单词选择,注意,先看下抓到的json数据的真实地址

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    还记得我们在第一步抓到的包吗?0里面就是这个真实地址最后的category的值,1里面是对应的显示在网页中的内容,好了,第二步的真实url也被我们找到规律了,那下来就是分析单词了,看看有什么规律,我们点开一个看看

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    有几个值非常重要,也是我们的目标:

    Content的值是显示的单词

    Definition_choices是需要我们判断的多个词义,中间包含有正确的词义,每个词义中的rank值应该是该词义的标识

    rank值是正确的词义,也由此判断上述多个词义中的正确词义

    ok,到这里我们就可以开始写代码了,具体过程就不一一说明了,没有反爬,全部是json数据的读取和判断,先放上我的代码和运行效果

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    请大家忽略我那渣渣的英语水平和排版

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    由于这个网站非常简单,仅仅抓包就可以得到所有数据,没有任何反爬,所以,也是我们新手练手的好地方,大家都可以试试,如果有作出更漂亮的脚本,欢迎大家在评论区一起分享!

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    工具:python3.6、pycharm、requests库

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    这里我们抓到了一个包,这个json数据中包含了所有的类别或者说是级别,一共十大类,我们点击”响应”验证下

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    Content的值是显示的单词

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    ok,到这里我们就可以开始写代码了,具体过程就不一一说明了,没有反爬,全部是json数据的读取和判断,先放上我的代码

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