• 关于 对python的看法 的搜索结果

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OSC 第 128 期高手问答 -- Python3 开发实战 热:报错

kun坤 2020-06-14 10:43:43 2 浏览量 回答数 1

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舒适的python网络框架

祖安文状元 2020-02-22 15:16:03 0 浏览量 回答数 1

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有使用协议缓冲区的经验吗?

游客ufivfoddcd53c 2020-01-03 18:20:44 0 浏览量 回答数 1

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“木兰抄袭Python”官方致歉!从“红芯”到“木兰”,国产套壳何时休?

茶什i 2020-01-20 12:00:45 1642 浏览量 回答数 1

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2020年热门编程语言的发展方向

珍宝珠 2020-02-17 17:58:58 3889 浏览量 回答数 3

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楼上回答的都很对的,你以后也都会遇到这些问题,我一开始从学习教科书上的静态网页编写到现在前后端一起写,觉得过程中最艰难的是对概念的理解以及对未知方向的困惑,所以你也不用担心和着急,只要着手去写,很多问题都会自然而然的会遇到和解决。一开始的话就是要分清楚我们所说的网站是有哪些部分组成的:•前端大家比较认同的看法就是使用html+css+javascript来构建的界面,这部分也可以叫网页设计吧,它负责展现内容和交互,这个时候你只需要编辑器+浏览器就可以开发了,开发出的网站叫做静态网站(网页)•后端就是用一些动态语言比如php/python/nodejs加上数据库比如MySQL/PostgreSQL/MongoDB来构建一些逻辑和功能,这个时候就不仅仅是编辑器了,还需要服务器程序比如Apache/Ngix,以及数据库驱动,动态语言解析器等你可以先深入学习一门后端语言,比如php,然后尝试去写,一边写一边google,等你自己独立完成一个项目后,就基本上对很多东西有个概念性的认识了

杨冬芳 2019-12-02 02:48:09 0 浏览量 回答数 0

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放到数据库里,性能啥的不就别人给你解决了~###### 基本对的. 分段查找就行了. ###### django秒杀这题………… python原生带字典 ###### 简单说下鄙人的一点看法。 看到这个题目的时候,可以做一下简单的联想,我们可以想一下linux下文件目录的实现,就可以得到本题的思路。 可以利用B树系列数据结构来做,再加上一些缓存机制,就可以实现。 以上仅供参考。 ###### 实际情况我肯定放到数据库+索引,既省时又省力 做课题的话还是用树状结构来分组查询 ######字典树: http://baike.baidu.com/link?url=KE4Ctc6C0t9EUbHj5DxQ2wXSDczTjSiJTaFCrO8XI2-qasjO-dGn0cubOtmxbU9HBZ1_CztPpssMHbh7B2nV6_###### 这种情况用sqlite3 如果非要txt那么排序,做索引 感兴趣的话可以跳出txt,找些资料看看一些文件格式怎么设计的. ###### Boyer-Moore算法轻松搞定。其实量很小,以(k,v)存储在内存即可。。

kun坤 2020-06-06 23:22:42 0 浏览量 回答数 0

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严格来说   redis 的目标是秒几万 ssdb的目标只有秒1k 所以并不能说互相简单替代 所以说ssdb能替代redis  除非你的线上系统ssd足够强大。。。。。。 ######回复 @ideawu : 现在不奇怪了 我公司刚刚下单购入了40-60w iops 的ssd pcie卡。。。。咳咳######@ideawu 哪个群里有名的群主人员 我都问过对ssdb的看法 都普遍 是 不可大用 4个字 哈哈哈######@ideawu 我之前说的1k级 是ssdb的典型用户 都是没打算上了ssd######@ideawu 如果会一点的 不用nosql 上了ssd都轻松到10k级吞吐 这有什么可说的######@ideawu 那是用ssd了 哈哈哈 不奇怪 有钱用ssd替换内存的 自然能达到2w+的######没说 到底是 那个站 用了它 ,这说出来 不要紧的吧。 ######使用者列表在这个页面中: https://github.com/ideawu/ssdb/wiki/Users######各语言驱动全吗###### 多了一个可选的###### 引用来自“蝙蝠”的答案 各语言驱动全吗 目前支持和客户端语言包括: PHP, C++, Java, Python, Cpy, nodejs, Lua, Ruby 更多的也很容易添加, 因为协议很简单: https://github.com/ideawu/ssdb/wiki/SSDB_protocol ######支持一下!######多谢!######是360的背景吗?###### 引用来自“Brin想写程序”的评论是360的背景吗? 貌似就是360的东西###### 引用来自“Brin想写程序”的评论是360的背景吗? 引用来自“clouddyy”的评论貌似就是360的东西 SSDB 是开源的, 不属于任何一个公司.######楼主,你这也太厉害了。。。

kun坤 2020-05-30 16:26:24 0 浏览量 回答数 0

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预测 | 未来有望干掉 Python 和 JavaScript 的编程语言?

茶什i 2020-01-15 18:29:13 181 浏览量 回答数 2

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人工智能技术百问——机器真的能取代人类吗

yq传送门 2019-12-01 20:27:57 4467 浏览量 回答数 3

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**01 明确目标 ** 鲁迅曾经没说过:“明确分析目标,你的分析已经成功了一大半”。 做深入分析之前,面对这一堆评价数据,我们要明确,究竟想通过分析来解决什么问题?只有明确分析目标,才能把发散的思维聚焦起来。 为了给大家一个明确的分析锚点,假设我们是这款辣椒酱的产品负责人,要基于评价,更好的获悉消费者对产品的看法,从而为后续产品优化提供思路。 所以,我们的分析目标是“基于评价反馈,量化消费者感知,指导优化产品”。 注:这里给到的一个假设目标并不完美,主要是抛砖引玉,大家可以从不同的维度来提出目标假设,尝试不同分析方向。 是不是有那么一丢丢分析思路了?别急,目标还需要继续拆解。 02 拆解目标 这些年来,最有价值的一个字,便是“拆”了: 在数据分析中也是同理。 我们在上一步已经确定了“基于评价优化产品”的目标,但这只是一个笼统模糊的目标。要让目标真正可落地,“拆”是必不可少的一步。 “拆”的艺术大体可以分为两步,第一步是换位思考。 评价来源于客户,客户对产品有哪些方面的感知呢?我们可以闭上眼睛,幻想自己购买了这款辣椒酱。 接着进入第二步,基于换位的逻辑拆解,这里可以按照模拟购物流程的逻辑来拆解: 首先,李子柒本身有非常强的IP光环,大家在选购时或多或少是慕名而来。所以,在购买决策时,到底有多大比例是冲着李子柒来的? Next,在没收到货前,影响体验的肯定是物流,付款到收货用了几天?派送员态度怎么样,送货上门了吗? 收到货后,使用之前,体感最强的则是包装。外包装有没有破损?有没有变形?产品包装是精致还是粗糙? 接下来是产品体验,拿辣椒酱来说,日期是否新鲜?牛肉用户是否喜欢?到底好不好吃? 吃完之后,我们建立起了对产品的立体感知——性价比。我花钱买这个产品到底值不值?这个价位是贵了还是便宜?实惠不实惠? 品牌、物流、包装、产品(日期、口味)和性价比五大天王锋芒初现,我们下一步需要量化消费者对于每个方面的感知。 03 Python实现 对于评价的拆解和量化,这里介绍一种简单粗暴的方式,按标点把整条评论拆分成零散的模块,再设置一系列预置词来遍历。 注:再次强调我们这篇内容的主题是“如何基于最基础的技术,做进一步的分析,这里假设我们只会最基础的python语法和pandas。 有同学会问“为什么不用分词”!此问可谓正中我怀。不过,我把这个问题当作开放式思考题留给大家——如果用分词,如何实现同样的效果,以及有什么优缺点? 言归正传,我们先看看实战爬取的评论数据,一共1794条: 把每条评论按照标点拆分成短句,为了省事,用了简单的正则拆分: 我们发现,就算是比较长段的评论,也只是涉及到品牌、物流、包装、产品和性价比的部分方面,所以,我们依次去遍历匹配,看短句中有没有相关的内容,没有就跳过,有的话再判断具体情绪。 以物流为例,当短句中出现“物流”、“快递”、“配送”、“取货”等关键词,大体可以判定这个短句和物流相关。 接着,再在短句中寻找代表情绪的词汇,正面的像“快”、“不错”、“棒”、“满意”、“迅速”;负面的“慢”、“龟速”、“暴力”、“差”等。 在我们预设词的基础上进行两次遍历匹配,大体可以判断这句话是不是和物流相关,以及客户对物流的看法是正面还是负面: 为方便理解,用了灰常丑陋的语法来一对一实现判断。包装、产品和性价比等其他模块的判断,也是沿用上述逻辑,只是在预设词上有所差异,部分代码如下: def judge_comment(df,result): judges = pd.DataFrame(np.zeros(13 * len(df)).reshape(len(df),13), columns = ['品牌','物流正面','物流负面','包装正面','包装负面','原料正面', '原料负面','口感正面','口感负面','日期正面','日期负面', '性价比正面','性价比负面']) for i in range(len(result)): words = result[i] for word in words: #李子柒的产品具有强IP属性,基本都是正面评价,这里不统计情绪,只统计提及次数 if '李子柒' in word or '子柒' in word or '小柒' in word or '李子七' in word\ or '小七' in word: judges.iloc[i]['品牌'] = 1 #先判断是不是物流相关的 if '物流' in word or '快递' in word or '配送' in word or '取货' in word: #再判断是正面还是负面情感 if '好' in word or '不错' in word or '棒' in word or '满意' in word or '迅速' in word: judges.iloc[i]['物流正面'] = 1 elif '慢' in word or '龟速' in word or '暴力' in word or '差' in word: judges.iloc[i]['物流负面'] = 1 #判断是否包装相关 if '包装' in word or '盒子' in word or '袋子' in word or '外观' in word: if '高端' in word or '大气' in word or '还行' in word or '完整' in word or '好' in word or\ '严实' in word or '紧' in word: judges.iloc[i]['包装正面'] = 1 elif '破' in word or '破损' in word or '瘪' in word or '简陋' in word: judges.iloc[i]['包装负面'] = 1 #产品 #产品原料是牛肉为主,且评价大多会提到牛肉,因此我们把这个单独拎出来分析 if '肉' in word: if '大' in word or '多' in word or '足' in word or '香' in word or '才' in word: judges.iloc[i]['原料正面'] = 1 elif '小' in word or '少' in word or '没' in word: judges.iloc[i]['原料负面'] = 1 #口感的情绪 if '口味' in word or '味道' in word or '口感' in word or '吃起来' in word: if '不错' in word or '好' in word or '棒' in word or '鲜' in word or\ '可以' in word or '喜欢' in word or '符合' in word: judges.iloc[i]['口感正面'] = 1 elif '不好' in word or '不行' in word or '不鲜' in word or\ '太烂' in word: judges.iloc[i]['口感负面'] = 1 #口感方面,有些是不需要出现前置词,消费者直接评价好吃难吃的,例如: if '难吃' in word or '不好吃' in word: judges.iloc[i]['口感负面'] = 1 elif '好吃' in word or '香' in word: judges.iloc[i]['口感正面'] = 1 #日期是不是新鲜 if '日期' in word or '时间' in word or '保质期' in word: if '新鲜' in word: judges.iloc[i]['日期正面'] = 1 elif '久' in word or '长' in word: judges.iloc[i]['日期负面'] = 1 elif '过期' in word: judges.iloc[i]['日期负面'] = 1 #性价比 if '划算' in word or '便宜' in word or '赚了' in word or '囤货' in word or '超值' in word or \ '太值' in word or '物美价廉' in word or '实惠' in word or '性价比高' in word or '不贵' in word: judges.iloc[i]['性价比正面'] = 1 elif '贵' in word or '不值' in word or '亏了' in word or '不划算' in word or '不便宜' in word: judges.iloc[i]['性价比负面'] = 1 final_result = pd.concat([df,judges],axis = 1) return final_result 运行一下,结果毕现: 第一条评价,很明显的说快递暴力,对应“物流负面”计了一分。 第二条评价,全面夸赞,提到了品牌,和正面的物流、口感信息。 第三条评价,粉丝表白,先说品牌,再夸口感。 看起来还不赖,下面我们对结果数据展开分析。 04 结果分析 我们先对结果做个汇总: 一共爬了1794条评论,评论中有提及到我们关注点的有1937次(之所以用次,是因为一条评论中可能涉及到多个方面)。粗略一瞥,口感和原料占比较高,画个图更细致的看看。 看来,辣椒酱的口感(好不好吃)是客户最最最关注的点,没有之一,占比高达57.98%,领先其他类别N个身位。 慢随其后的,是原料、品牌、性价比和包装,而物流和日期则鲜有提及,消费者貌似不太关注,或者说目前基本满足要求。 那不同类别正负面评价占比是怎么样的呢? 整体来看,主流评论以好评为主,其中口感、品牌(这个地方其实没有细分)、包装以正面评价占绝对主导。 原料和性价比,负面评价占比分别是14%和38%,而物流和日期由于本身占比太少,参考性不强。 作为一个分析师,我们从原料、性价比负面评价占比中看到了深挖的机会。 原料负面评价是单纯的在吐槽原材料吗? 初步筛选之后,发现事情并没有那么简单。 原料负面评价共出现了53次,但里面有24次给了口感正面的评价,甚至还有8次原料正面评价!罗生门吗? 这8次即正面又负面的原料评价,其实是揭了我们在预置词方面的不严谨,前面判断牛肉相关的短句,“小”就是负面,“大”就是正面,有些绝对。 而判断准确的原料差评中,虽然有一半说味道不错,但还是不留情面的吐槽了牛肉粒之小,之少,甚至还有因此觉得被骗。 如何让牛肉粒在体感上获取更多的好评,是应该在产品传播层做期望控制的宣导?还是在产品层增加牛肉的“肉感”?需要结合具体业务进一步探究。 性价比呢? 性价比相关负面评价共58次,负面情绪占性价比相关的38%。这些负面评价消费者大多数认为价格偏贵,不划算,还有一部分提到了通过直播渠道购买价格相对便宜,但日常价格难以接受。 坦白讲,这款辣酱的价格在线上确实属于高端价位,而价格体系是一个比较复杂的场景,这里暂不展开分析。 但是对于这部分认为性价比不符预期的客户,是应该因此反推产品价格,还是把他们打上“价格敏感的标签”,等大促活动唤醒收割,这是两条可以考虑并推进的道路。 物流和日期提及太少,不具备参考性,但为了不那么虎头蛇尾,我们还是顺手看一眼物流负面评价: 果然,物流是一项必备需求,基本满足预期的话消费者并不会主动提及,没达预期则大概率会雷霆震怒。而物流暴力、速度太慢是两个永恒的槽点。 至此,我们基于看起来简单的评价数据,用简单浅白的方式,做了细致的拆分,并通过拆分更进一步的量化和分析,向深渊,哦不,向深入迈进了那么一丢丢。

茶什i 2020-01-10 14:16:36 0 浏览量 回答数 0

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程序员报错QA大分享(1)

问问小秘 2020-06-18 15:46:14 8 浏览量 回答数 1

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kun坤 2020-06-09 13:55:57 0 浏览量 回答数 1

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微服务开发的 10 个最佳实践

游客pklijor6gytpx 2020-01-03 14:59:12 147 浏览量 回答数 1
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