چالش پایتون

#متن_کاوی_با_پایتون

❇️ در درس سوم میخواهیم در مورد عبارتهای منظم و پردازش روی متن های آزاد صحبت کنیم. هنگامی که شما در حال پردازش متن آزاد هستید، عبارتها و الگوهای منظم نقش مهمی را ایفا خواهند کرد. بنابراین بگذارید یک مثال بزنیم.

❇️ متن زیر یکی از توییتهای سخنگوی سازمان ملل می باشد:

»> text12 = '"Ethics are built right into the ideals and objectives of the United Nations" #UNSG @ NY Society for Ethical Culture bit.ly/2guVelr @UN and @UN_Women'

❇️ در این متن یک اصطلاح مشاهده می شود که با # مشخص شدند و یک سری کلمات که با @ مشخص شدند و همچنین یک لینکی رو مشاهده میکنید. اگر بخواهیم این موارد رو استخراج کنیم، گام اول اینه که ما بیاییم با متد split کلمات رو از هم جدا کنیم

»> text13 = text12.split(' ')

»> text13

['"Ethics', 'are', 'built', 'right', 'into', 'the', 'ideals', 'and', 'objectives', 'of', 'the', 'United', 'Nations"', '#UNSG', '@', 'NY', 'Society', 'for', 'Ethical', 'Culture', 'bit.ly/2guVelr', '@UN', 'and', '@UN_Women']

❇️ حالا چگونه میتونیم هشتک ها و ات ساین ها رو پیدا کنیم، خوب بریم تو بخش بعدی و این کلمات خاص رو پیدا کنیم

🎯 این آموزش رو بفرستید برای علاقه مندان متن کاوی

🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
🆔 : @pythonchallenge

👍1

www.tgoop.com/pythonchallenge/1649

798 viewsFeb 3 at 05:18

#متن_کاوی_با_پایتون

❇️ در درس سوم میخواهیم در مورد عبارتهای منظم و پردازش روی متن های آزاد صحبت کنیم. هنگامی که شما در حال پردازش متن آزاد هستید، عبارتها و الگوهای منظم نقش مهمی را ایفا خواهند کرد. بنابراین بگذارید یک مثال بزنیم.

❇️ متن زیر یکی از توییتهای سخنگوی سازمان ملل می باشد:

»> text12 = '"Ethics are built right into the ideals and objectives of the United Nations" #UNSG @ NY Society for Ethical Culture bit.ly/2guVelr @UN and @UN_Women'

»> text13 = text12.split(' ')

»> text13

['"Ethics', 'are', 'built', 'right', 'into', 'the', 'ideals', 'and', 'objectives', 'of', 'the', 'United', 'Nations"', '#UNSG', '@', 'NY', 'Society', 'for', 'Ethical', 'Culture', 'bit.ly/2guVelr', '@UN', 'and', '@UN_Women']

🎯 این آموزش رو بفرستید برای علاقه مندان متن کاوی

BY چالش پایتون