为什么选择Twitter数据？ Twitter是一个数据金矿。不像其他的社交平台，几乎每个Twitter用户的微博都是完全开放并且是可拉取的。...这些，结合透明度和Twitter API接口慷慨的调用次数，可以产出非凡的结果。 工具一览 对于这些示例，我们将使用Python 2.7。理想情况下，你应该有一个编写代码的IDE。...我使用的是PyCharm - 社区版。 为了连接Twitter的API接口，将会用到叫做Tweepy的类库，这个类库稍微安装一下就可以了。...安装Tweepy Tweepy是一个超级棒的工具，它可用于访问Twitter API接口。支持Python 2.6，2.7，3.3，3.4，3.5,，和3.6。...基本的步骤如下： git clone https://github.com/tweepy/tweepy.git cd tweepy python setup.py install 你也可以在那解决任何安装的问题
我建议你自己回答这个问题，或者看看沃伦·巴菲特的名言来理解答案。 ? 具体的，我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。...如果您是Python新手或想要练习一些好的编程技巧，建议在终端设置一个新的conda环境: conda create -n sentiment python=3.6 pip 在crypto-sent文件夹中运行以下命令...： source activate sentiment pip install -r requirements.txt 然后创建一个名为coins.py的新文件，并包含以下代码： #importing...Cryptrader包括一个小部件，用于监控上一小时发布的tweet数量，以及过去24小时内发布的tweet数量的百分比变化: #iterating through our list of altcoins...我们遍历列表，计算每个微博信息的极性，并将它们打印到终端: #Sentiment #for every tweet mentioned for tweet in public_tweets
问题 运行下面的这段Python代码，却总是无法更新数据： import pymysql conn=pymysql.connect( host = '127.0.0.1', user = 'yewen'...set c3 = rand()*10240 where c1 = rand()*1024" cur.execute(sql) cur.close() conn.close() 而运行下面的这段看起来一样的代码...，却可以正常删表： import pymysql conn=pymysql.connect( host = '127.0.0.1', user = 'yewen', passwd='YeWen.3306...我们先看下pymysql源码中关于自动提交的设定： [root@yejr-mgr1 pymysql]# cat /usr/lib/python2.7/site-packages/pymysql/connections.py...不少开发框架都会默认设置 set autocommit=0，更有甚者，每次执行一个SQL前，都要发送一次set请求，增加了无谓的开销，如果有这种情况，可以自行调整开发框架的代码。
今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。...幸运的是，Python为我们提供了一些强大的工具和库，可以帮助我们从社交媒体数据中提取关键词。...这就像是你在垃圾场中使用一把大号的铲子，将垃圾堆中的杂物清理出去，留下了一些有用的东西。接下来，我们可以使用Python中的关键词提取库，比如TextRank算法，来提取社交媒体数据中的关键词。...以下是使用Python实现的示例代码，演示了如何使用Tweepy获取社交媒体数据，并使用NLTK进行文本修复和使用TF-IDF算法提取关键词：import tweepyimport nltkfrom nltk.corpus...总而言之，使用Python进行社交媒体数据中的关键词提取可以帮助我们从海量的信息中筛选出有用的内容，为我们的决策和行动提供有力的支持。
于是，我通过 Python 和 Tweepy，每隔5分钟发一条请求，最后获得了763条直接的回复。总共花费了6个小时（362分钟）。...for page in tweepy.Cursor(api.search, q="to:olafurw", since_id='1087438169585434624', tweet_mode='extended...编程不仅仅是最新的技术 闪闪发亮的新代码库、新语言和新框架非常酷。但正如许多回复所显示的那样，基本知识更为重要。 34篇回复直接谈到了技术、算法与关注全局。...@sehurlburt 保证充足的睡眠，健康的饮食，保证身体健康。花费的时间越多不代表工作做得越好，有时甚至不代表可以完成工作。 事业不能以健康为代价。 健康快乐最重要，不必过于强求。...@caffodian 照顾好自己的身体。 编程技术固然重要，但是不能握鼠标握到手发麻，不要常坐不起让自己腰酸背痛，经常看看窗外，……。 @ArvidGerstmann 过犹不及。趁着年轻多享受生活。
如果大家发现网上有抄袭本文章的，欢迎举报，并且积极向这个 github 仓库 提交 issue，谢谢支持~ 本文是“为什么我建议”系列第二篇，本系列中会针对一些在高并发场景下，我对于组内后台开发的一些开发建议以及开发规范的要求进行说明和分析解读...往期回顾： 为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index 在业务一开始上线的时候，我们线上日志级别是 INFO，并且在日志内容中输出了代码位置，格式例如： 2022-03...通过查看多个线程堆栈 dump，发现这些线程基本都处于 Runnable，并且执行的方法是原生方法，和StackWalker相关，例如（并且这个与 JFR 中采集的 Method Runnable 事件中占比最高的吻合...模拟两种方式获取调用打印日志方法的代码位置，与不获取代码位置会有多大性能差异 以下代码我参考的 Log4j2 官方代码的单元测试，首先是模拟某一调用深度的堆栈代码： 然后，编写测试代码，对比纯执行这个代码...由此，我建议：对于微服务环境，尤其是响应式微服务环境，堆栈深度非常深，如果会输出大量的日志的话，这个日志是不能带有代码位置的，否则会造成严重的性能衰减。
至于requirements.txt中只有一个python的第三方库需要安全，就是tweepy库。这个库主要功能是和twitter的API建立通讯。...同时也调用了subprocess，这样可以创建多个子线程。base64库主要是对数据进行base64位转码，比如中文等等之类的。...技术解析 在“油管”上看到某个人录制的视频，代码也非常简单，很适合教学，于是便引用他的代码来进行讲解。他的后面程序是基于python来编写的。...PYTHON_SOURCE填写上implant.py的路径。 文件名我就叫C&C吧，然后选择默认的编译方式。 编译好后我复制到windows系统上，然后双击运行。...重新浏览了两个python脚本的代码，都正确啊。 当时我的内心是大写的崩溃。不怕代码出错误，就怕出了错误不知道在哪里。 Google的时候发现了这么一个东西。OMG！
我认为有几个大方面 1）学好python。 现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便。加之在machine learning的很多算法上，python也独俏一方。...另外，它的简明方便迅速迭代开发，15分钟写完个算法就可以看效果了。 除此之外，py还有点酷酷的感觉。...这里做的1-4都可以直接在scikit-learn里面找到对应的工具，而且，即使是要自己写一个定制的算法处理某些特殊需求，也就是一百行代码的事情。...对这些tweets的text进行分词，处理噪音（比如广告） 用一些现成的label作为label，比如tweet里会有这条tweet被转发了几次 尝试写一个算法，来预测tweet会被转发几次 在未见的数据集上进行测试...我曾有幸上过或者旁听过美国这里一些顶级名校的课程，我感觉它的作用仍然是把你领进门，以及给你一个能跟世界上最聪明的人一个交流机会（我指那些教授）。除此之外，修行都是回家在寝室进行的。
实习结束后我跟几个朋友聊了聊，我就想能不能自己做一点 Twitter 的数据挖掘，当时只是想先写个爬虫玩玩，没想最后开发了两年多，抓取了一千多万用户的 400 亿条 tweet。...可是，为什么 2 月 1 号的频率反而低了呢？...如果我告诉你这两天是 1 月 1 日和 2 月 14 日，那你肯定会想到为什么了，元旦和情人节很多人是很高兴的（不排除 slient majority 存在的可能）。...十年好像还是太长了……不过 twitter 的访问限制是基于 IP 地址的，只要我从多个 IP 访问 Twitter 不久好了（我真的没有 DDOS twitter 的意思啊）。...在这期间与几个朋友进行了很愉快的合作，未征得他们允许就不在此提名了。 暂时没有开源的打算，因为当时水平有限，代码写得太丑了（用java写的）。
team，而且恰巧懂一点点统计和住在旧金山，所以冲动地没有邀请就厚脸回答了:D 我认为有几个大方面 1）学好 python 现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便...加之在machine learning的很多算法上，python也独俏一方。另外，它的简明方便迅速迭代开发，15分钟写完个算法就可以看效果了。 除此之外，py还有点酷酷的感觉。...任何程序拿matlab和c++都是可以写的，不过我真没认识过哪个d愿意自己把自己扔那个不酷的框框里:D 对不规则输入的处理也给 python 一个巨大的优势。...这里做的1-4都可以直接在scikit-learn里面找到对应的工具，而且，即使是要自己写一个定制的算法处理某些特殊需求，也就是一百行代码的事情。...我曾有幸上过或者旁听过美国这里一些顶级名校的课程，我感觉它的作用仍然是把你领进门，以及给你一个能跟世界 上最聪明的人一个交流机会（我指那些教授）。除此之外，修行都是回家在寝室进行的。
2011年夏天我在google实习的时候做了一些Twitter数据相关的开发，之后我看到了一片关于利用twitter上人的心情来预测股市的论文实习结束后我跟几个朋友聊了聊，我就想能不能自己做一点twitter...如果我告诉你这两天是1月1日和2月14日，那你肯定会想到为什么了，元旦和情人节很多人是很高兴的（不排除slient majority存在的可能）。 ? 这很有意思，但似乎没什么用啊。...能不能把这些数据全部抓取下来呢？这是可能的。Twitter是有API的，不过每个IP地址每小时可以抓取150个用户最近的tweet，以这个速度要把几亿个用户抓取一遍需要近一百年。...不过twitter的访问限制是基于IP地址的，只要我从多个IP访问twitter不久好了(我真的没有DDOS twitter的意思啊)？那么下一步就是搜集大量代理服务器来访问twitter api。...为了做twitter的爬虫我专门做了一个爬虫去搜集免费代理服务器。免费的东西总是有代价的，这些服务器非常不稳定。因此我又建立了一套代理服务器管理系统，定期更新IP地址，删除不能用的服务器。
team，而且恰巧懂一点点统计和住在旧金山，所以冲动地没有邀请就厚脸回答了:D 我认为有几个大方面 1） 学好Python 现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便...加之在machine learning的很多算法上，python也独俏一方。另外，它的简明方便迅速迭代开发，15分钟写完个算法就可以看效果了。 除此之外，py还有点酷酷的感觉。...这里做的1-4都可以直接在scikit-learn里面找到对应的工具，而且，即使是要自己写一个定制的算法处理某些特殊需求，也就是一百行代码的事情。...对这些tweets的text进行分词，处理噪音（比如广告） 用一些现成的label作为label，比如tweet里会有这条tweet被转发了几次 尝试写一个算法，来预测tweet会被转发几次 在未见的数据集上进行测试...我曾有幸上过或者旁听过美国这里一些顶级名校的课程，我感觉它的作用仍然是把你领进门，以及给你一个能跟世界上最聪明的人一个交流机会（我指那些教授）。除此之外，修行都是回家在寝室进行的。
如果我告诉你这两天是 1 月 1 日和 2 月 14 日，那你肯 定会想到为什么了，元旦和情人节很多人是很高兴的（不排除 sli ent majority 存在的可能）。...能不能把这些数据全部抓取下来呢？这是可能的。Twitter 是有 API 的，不过每个 IP 地址每小时可以抓取 150 个用户最近的 tweet，以这个速度要把几亿个用户抓取一遍需要近一百年。...十年好像还是太长了……不过 twitter 的访问限制是基于 IP 地址的，只要我从多个 IP 访问 Twitter 不久好了（我真的没有 DDOS twitter 的意思啊）。...为了做 twitter 的爬虫我专门做了一个爬虫去搜集免费代理服务器。免费的东西总是有代价的，这些服务器非常不稳定。因此我又建立了一套代理服务器管理系统，定期更新 IP 地址，删除不能用的服务器。...在这期间与几个朋友进行了很愉快的合作，未征得他们允许就不在此提名了。 暂时没有开源的打算，因为当时水平有限，代码写得太丑了（用java写的）。
理解ELMo工作原理 在实践之前让我们需要先直观了解一下ELMo是如何运作的。为什么说这一步很重要？...试想如下场景：你已经成功地从GitHub上下载了ELMo的python代码并在自己的文本数据集上构建了模型，但只得到了一般的结果，所以你需要改进。如果你不理解ELMo的架构你将如何改进呢？...这次我们从Twitter上收集了消费者对于生产并销售手机、电脑等高科技产品的多个公司的推文，我们的任务是判断这些推文是否包含负面评价。 这显然是一个文本的二分类任务，要求我们从提取的推文预测情感。...好了，让我们打开最喜欢的Python IDE开始编程吧！...ELMo是其中一例，这也是为什么我们的实现中需要通过TensorFlow Hub来使用ELMo。 ?
不仅题目很有意思，而且把合并多个有序链表的算法和面向对象设计（OO design）结合起来了，很有实际意义，本文就带大家来看看这道题。...拿朋友圈举例，比如我刚加到女神的微信，然后我去刷新一下我的朋友圈动态，那么女神的动态就会出现在我的动态列表，而且会和其他动态按时间排好序。只不过 Twitter 是单向关注，微信好友相当于双向关注。...其中关注列表应该用集合（Hash Set）这种数据结构来存，因为不能重复，而且需要快速查找；推文列表应该由链表这种数据结构储存，以便于进行有序合并的操作。画个图理解一下： ?...除此之外，根据面向对象的设计原则，「关注」「取关」和「发文」应该是 User 的行为，况且关注列表和推文列表也存储在 User 类中，所以我们也应该给 User 添加 follow，unfollow 和...这个过程是这样的，下面是我制作的一个 GIF 图描述合并链表的过程。假设有三个 Tweet 链表按 time 属性降序排列，我们把他们降序合并添加到 res 中。
为什么不推荐使用继承？ 继承是面向对象的四大特性之一，用来表示类之间的 is-a 关系，可以解决代码复用的问题。虽然继承有诸多作用，但继承层次过深、过复杂，也会影响到代码的可维护性。...为什么会有这样的争议？我们通过一个例子来解释一下。 假设我们要设计一个关于鸟的类。我们将“鸟类”这样一个抽象的事物概念，定义为一个抽象类 AbstractBird。...除此之外，还有一些设计模式会固定使用继承或者组合。...如果你不能改变一个函数的入参类型，而入参又非接口，为了支持多态，只能采用继承来实现。...，要杜绝继承，100% 用组合代替继承，但是我的观点没那么极端！
因此我（Todd）一直在想，为什么他们会使用Redis来做这样的事情。只是想基于自己数据结构建立一个Timeline服务？Redis真的适合干这样的事情？...如果一个数据集的大小大于单Redis实例可以支撑的极限，或者单Redis实例并不能提供足够的吞吐量，key space需要被分割，数据则会横跨一组实例在多个分片上保存，路由器将会为key选择应该保存的数据分片...如果在一个客户端中做改变必须推进到100个客户端，这花费的时间可能以年计算。快速迭代意味着客户端不能放任何代码。 使用一个代理模式路由途径以及分片主要基于两个原因。首先，缓存服务必须是个高性能服务。...在计算到磁盘和计算到网络之前，查看相对网络速度、CPU速度计磁盘速度是非常有意义的，比如，节点被推送到中央监视服务之前查看的日志综述。除此之外，Redis中的LUA也是给数据提供计算的途径。...响应式脚本意味着服务提供商不能保证他们的SLA，一个被加载的脚本可以做任何事情，因此没有服务提供商会因为添加一些代码铤而走险去破坏SLA。
这就是为什么我的女同事们对那些动不动就拿性别歧视说事的女同胞们如此恼火的原因所在。 在工作场合两人之间发生了争执，千万别提性别歧视，就算是某个流氓因为你是个女的就不尊重你，那也不能提。...相反，你应该用「无性别差异」的形式来思考这件事——为什么两人干同样的活薪水就拿的不一样？为什么这个人就得不到她作为一个人应该得到的最起码的尊重？ 在技术领域不能因为你是个女的就应该好好保护你。...Game Over 昨天我发表了关于性别歧视的文章，文中我从个体公民的角度表述了一些关于这个问题的个人拙见。 这篇博文以及在推特上的tweet迎来了成吨的攻击和辱骂。...除此之外，还有很多其他原因导致了我非常被动。 ? 首先我认为黑客文化不应该是这样的，黑客文化是可以包容很多不同的甚至是极端的观点。但是上个星期我所看到的却是另外一个景象。...我的1w多个粉丝当中大多数都认为这很正常啊，甚至还有很多人私信鼓励我。这里我要谢谢你们，并不是所有的人都如我昨天看到的那样(疯狂)。
一、基本特征提取 即使我们对NLP没有充足的知识储备，但是我们可以使用python来提取文本数据的几个基本特征。...我们将实现这一目标做一些基本的训练数据预处理步骤。 2.1 小写转化 预处理的第一步,我们要做的是把我们的推文变成小写。这避免了拥有相同的多个副本。...2.6 拼写校对 我们都见过推文存在大量的拼写错误。我们再短时间内匆忙发送tweet,很难发现这些错误。在这方面,拼写校正是一个有用的预处理步骤,因为这也会帮助我们减少单词的多个副本。...因此,为了学习的目的,我只显示这种技术运用在前5行的效果。...Unigrams包含的信息通常情况下比bigrams和trigrams少，需要根据具体应用选择语言模型，因为如果n-grams太短，这时不能捕获重要信息。
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