《Python数据科学入门》之阅读笔记（第3章）

Python数据科学入门

Dmitry Zinoviev著
熊子源 译

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第三章 使用文本数据

第13单元 处理HTML文件

Beautifulsoup通过Python字典接口实现对HTML标签属性的访问。如果标签对象t表示超链接，则超链接目标的字符串值为t[“herf”].string。HTML标签是不区分大小写的。

Soup最有用的函数：

soup.find()	找到目标的一个实例
soup.find_all()	找到目标的所有实例

HTML\XML之所以强大，是因为有多样化的功能，但是这些功能未尝不是他们的魔咒。尤其是涉及到表格数据。

第14单元 处理CSV文件

CSV写入器提供writerow()和writerows()两个函数：

Writerow()	将一个字符串或数字作为一条记录写入文件
Writerows()	将字符串或数字列的列表作为记录集写入文件

第15单元 读取JSON文件

JSON是一种轻量级的数据交换格式，该格式与编码语言无关。

某些Python中的数据类型和结构（集合、复数）无法存储在JSON中。需要在导入前将他们转换成JSON可表示的数据类型。

数据序列化：
（序列化：将复杂数据存放在JSON文件中的操作）

dump()	将一个用JSON表示的Python对象导出到先前打开的文本中
dumps()	导出的Python对象是文本字符串

loads()：将有效的JSON字符串转换为Python对象

第16单元 处理自然语言中的文本

NLTK语料库：
NLTK语料库都存储在模块nltk.corpus中。

nltk.corpus.wordnet对象：一个在线语义网络WordNet（用词性和序列号标记的同义词集合）

同义词可以具有上义词（含义比较抽象的同义词）和下义词（含义比较具体的同义词）

plaintextCorpusReader创建自己的语料库：

fields() 	#返回包含在新创建的语料库中的文件列表 
raw() 		#返回语料库中原始的“原始”文件
sents() 	#返回所有句子的列表
words() 	#返回所有单词的列表

规范化

Word_tokensize(text)	切分单词
sent_tokensize(text)	切分句子
regexp_tokensize(text,re)	基于正则表达式的分词

NLTK提供了两种基本的词干分析器：

• Porter：比较保守
• Lancaster：比较激进，会产生更多的音型相近但含义不同的句子

Nltk.pos_tag(text)：为文本中的每一个单词分配一个词性标签，其中文本是一个单词列表。函数的返回值是一个元组列表，其中元组的第一个元素是原始单词，第二个元素是标签。

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（"All we can do is our best, and sometimes the best we can do is to start over."--《Avengers: Endgame》）