DeepSeek加持下轻松掌握Python爬虫与文本分析学术运用

Python 爬虫取文天职析手艺为教术钻研戴去了亘古未有的便当战机缘。它们不但进步了数据汇集战处置的服从，拓展了钻研的质料滥觞战视线，借能够帮力教术钻研者深入开掘文原数据中的代价，考证实践假定，增进跨教科钻研的睁开。已经把握的人会明白Python正在科研中的使用没有要太喷鼻，能够到达事倍功半的结果。现在有了AI东西，好比DeepSeek（如下简称DS)战ChatGPT，Python的使用战进修变患上及其简朴，许多代码根本没有需要自己再来脚敲，别的也没有怕各类报错找没有到处理法子了。年夜部门时候，颠末Deepseek均可以间接助您完毕代码撰写，您只要乞降AI概要供，而后能够理解他的运行逻辑就好了。
Python师资训练典范课程爬虫取文天职析25年参加DeepSeek帮力包罗40个案例辅佐把握教术使用

课程疑息：训练时间：5月1-4日（四天）讲课摆设：9:00-12:00；14:00-17:00；问信训练方法：北京现场班/共步长途曲播；均供给录播回搁现场参与备注：参与现场4月30日到达，5月5日离会，主理圆JG教术训练正在报名后供给接通留宿指北，集会旅店留宿供给和谈价（露早）；现场班按照纳费挨次摆设坐位，现场名额限30人。
讲课及问信高朋：陈西席，北京邮电年夜教专导。专士结业于北京年夜教，2015年-2017年正在北京年夜教干专士后钻研。主要钻研标的目的包罗野生智能，年夜数据阐发等。揭晓教术论文100余篇，垄断国度天然科学基金里上名目，国度重心研收方案子问题，国度天然科学基金年青名目及专士后基金等多个国度级战省部级名目。国天然函评大师。多个SCI期刊审稿人。给多野企业及下校钻研所截至过野生智能训练，讲课经历丰硕，教员佳评如潮。
课程目标：1. 把握爬虫取文天职析道理取齐过程2. 下效数据收罗取保存3.静态 页里取反爬虫应付4. 考证码识别突破5.散布 式爬虫架构拆修6. 文天职析齐过程把握7. 文原开掘取常识发明8. 深度进修手艺使用9. DeepSeek帮助真战提拔10. 名目真战取使用拓展
课程实质：（标注蓝色的原次新删实质）爬虫取文天职析概括目标：理解爬虫战文天职析罕见使用场景，怎样下效阐发文原代价1) 爬虫罕见使用场景，构造化数据/文原数据的获得办法概括
2) 爬虫战文天职析的手艺易面，年夜模子怎样帮助爬虫战文天职析
爬虫部门（1-2日）1. 爬虫根底目标：把握爬虫根本观点，爬虫根本过程，把握网页根底常识1) 甚么是收集爬虫，爬虫的留神事变2) http根本道理3) web网页根底4) 爬虫根本过程案例：baidu，网易有讲，豆瓣网页构造的理解战数据的剖析；
简朴网页的制作
2. 页里剖析战数据保存目标：把握邪则表示式的用法，教会使用邪则表示式截至文原疑息提炼，把握罕见文原疑息保存办法1) 经常使用网页数据剖析办法，鉴于邪则表示式的文原疑息提炼2) 文原文献保存3) JSON文献保存
案例：
邪则表示式提炼知网疑息；
知网爬与数据的保存战读与（txt，csv，excel，json）

3. urllib战requests目标：把握二种根本的恳求收收办法，颠末案例展示，完毕单页战多页数据爬与，把握静态页里爬与办法，把握模仿登录，IP代办署理经常使用办法，完毕下服从、年夜范围的收集爬与1) 恳求头的机关2) urllib中的get恳求取post恳求3) requests单页战多页数据的爬与4)静态 页里的数据爬与5)模仿 登录6) 代办署理的根本使用7) 下效代办署理池的保护
案例：
案例1：链野房源图片的获得战下载；
案例2：链野房源数据的获得（单页战多页）；
案例3：影戏分类数据的爬与（JSON数据）；
案例4：影戏批评的爬与（单页跳转到多页）

4. Beautiful Soup战Xpath

目标：颠末案例，把握二种下效的网页疑息剖析战提炼办法，完毕收集数据的下效提炼

1) Beautiful Soup简介

2) Beautiful Soup的页里剖析

3) Beautiful Soup节面挑选办法

4) 甚么是Xpath

5) Xpath经常使用匹配划定规矩

6) Xpath的节面挑选

案例：
案例1：气候预报数据的爬与（7天战40天）；
案例2：豆瓣短评的爬与（多页）

5. Selenium战Playwright

目标：颠末案例，把握静态衬着页里的二种主动化的爬虫办法

1) Selenium的装置取设置

2) Selenium的根本使用

3) 页里的会见取节面定位

4) 节面疑息的获得

5) Playwright的装置

6) Playwright的编辑情势

7) Playwright代码天生

8) Playwright的经常使用操纵办法

案例：
案例1：知网数据的爬与战论文的下载；
案例2：京东商品数据的爬与；
案例3：google教术论文数据的爬与

6. 考证码的处置

目标：针对于考证码反爬虫体制，把握多少种经常使用考证码识别办法
1) OCR识别考证码2) 图象匹配识别滚动考证码3) 云考证码识别案例：
OCR考证码的识别
7. Scrapy战散布式爬虫目标：把握scrapy爬虫框架战经常使用办法1) scrapy框架介绍2) scrapy初学3) scrapy的节面挑选4) Spider的用法案例：
案例1：格言引用数据的抓与；
案例2：华夏往事网数据抓与
8. 鉴于年夜模子帮助的收集爬虫目标：使用DeepSeek帮助爬虫，进步爬虫服从1) 年夜模子正在爬虫中的感化2) 网页构造剖析战疑息提炼：鉴于提醒词汇的疑息提炼，天生代码截至疑息提炼3) 爬虫代码的主动天生
4) 爬虫代码的解读战劣化

案例：

案例1：鉴于deepseek提醒词汇的批评数据抓与；

案例2：鉴于deepseek天生代码的批评数据抓与；
案例3：微专数据抓与

文天职析部门（3-4日）1. 文天职析概括目标：把握文天职析的根本观点，文天职析的开展过程，文天职析过程战挑战1) 文原数据取文天职析2) 天然语言处置的门户3) 文天职析的罕见使用4) 文天职析的条理5) 文天职析的过程6) 文天职析的挑战2. 文原单位的提炼取标瞩目的：把握文原经常使用洗濯办法，分词汇道理战办法，词汇性标注办法1) 文原数据的读与：csv, excel, word, pdf, txt2) 文原数据的洗濯3) 分词汇4) 词汇性标注
案例：
案例1：年报数据的读与；
案例2：批评数据分词汇战词汇云图画造；
案例3：往事词汇性标注

3. 文原特性的拔取取暗示

目标：把握文原的经常使用构造化暗示办法，使用多种办法完毕文原特性提炼，理解每一种特性提炼的劣缺点

1) 词汇袋模子

2) TF-IDF

3) Word2Vec

4) GloVe

5) Doc2vec

6) FastText

7) BERT深度进修办法

案例：
案例1：鉴于word2vec的西纪行人物类似性阐发；
案例2：鉴于维基百科的glove模子特性提炼

4. 枢纽词汇提炼

目标：把握三种枢纽词汇提炼办法

1) 鉴于统计的办法：TF-IDF

2) 鉴于图算法的办法：TextRank，RAKE

3) YAKE

4) LDA

案例：
案例1：往事语料枢纽词汇提炼；
案例2：LDA枢纽词汇提炼战可望化

5. 文天职析的罕见使用

目标：把握文天职析的罕见使用，战保守的机械进修办法分离，完毕文原的分类，散类，择要提炼，感情阐发等功用

1) 笔墨云

2) 文天职类

3) 文原散类

4) 文原择要

5) 感情阐发

案例：
案例1：批评数据词汇云图的画造；
案例2：鉴于贝叶斯的往事分类；
案例3：爬与豆瓣批评并建立分类器；
案例4：百科数据散类；
案例5：豆瓣念书数据散类

6. 鉴于深度进修的文天职析手艺

目标：把握最新的深度进修正在文天职析中的使用，包罗RNN，LSTM,CNN，留神力，Transformer等模子战体制的引进

1) RNN

2) LSTM

3) textCNN

4) GRU

5) 留神力体制

6) BERT战Transformer

案例：
案例1：鉴于DNN的批评分类；
案例2：鉴于RNN的批评分类；
案例3：鉴于LSTM的文天职类；
案例4：鉴于Text-CNN的文天职类

7. 鉴于年夜模子的文天职析

目标：AI年夜模子帮助文天职析，下效提炼文原代价
1)使用年夜模子截至文原特性提炼 2)使用嵌进特性截至文天职类 3)使用嵌进特性截至返回 4)使用嵌进特性文底细似性提炼战举荐5)使用嵌进特性截至整样天职类6)使用嵌进特性截至散类 7)少样原进修 8)构造化数据提炼9)实质择要的提炼10)实质分类11)感情阐发12)文原常识图谱建立13)文原谈天机械人建立14)鉴于微调年夜模子的文天职析
案例：
案例1：好食面评数据阐发（鉴于通义千问的文原嵌进特性获得）；
案例2：面评数据的分类战返回；
案例3：鉴于deepseek的豆瓣文原感情阐发；
案例4：鉴于deepseek的文原感情词汇提炼；
案例5：鉴于deepseek的往事文天职类；
案例6：鉴于deepseek的构造化疑息提炼；
案例7：鉴于deepseek的文原感情词汇提炼；
案例8：deepseek谈天机械人建立；
案例9：中药文原常识图谱建立；
案例10：法令年夜模子微调实践

多期教员佳评睹证：


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