2,資料清洗:對熱詞資訊進行資料清洗,並採用自動分類技術生成自動分類計數生成資訊領域熱詞目錄。
5,資料視覺化展示:① 用字元雲或熱詞圖進行視覺化展示;② 用關係圖標識熱詞之間的緊密程度。
6,資料報告:可將所有熱詞目錄和名詞解釋生成 word 版報告形式匯出。
再運用xpath獲取相應的位置的解釋,輸出即可。需要注意的是,要運用xpath的獲取乙個標籤下的所有文字的知識點。
**如下:
importrequests
from lxml import
etree
defcliming(line):
line1=line.replace('
\n',''
)
(line1)
url = "
"+str(line1)
(url)
head =
r = requests.get(url,headers =head)
(r.status_code)
html = r.content.decode("
utf-8")
#print(html)
html1 =etree.html(html)
#print(html1)
content1 = html1.xpath('
//div[@class="lemma-summary"]')
#print(content1[0])
if len(content1)==0:
#custom_dot para-list list-paddingleft-1
content1 =html1.xpath('
string(//ul[@class="custom_dot para-list list-paddingleft-1"])')
(content1)
if len(content1)==0:
pring(
'未找到解釋')
content1 = '
未找到解釋
'else
: content2 =content1[0].xpath ('
string(.)
').replace('
','').replace('
\n','')
(content2)
if__name__ == '
__main__':
for line in open("
words.txt
",encoding='
utf-8'):
#print(line, end = '')
climing(line)
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