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Valine 用户评论排行统计方案

评论排行 同样的,先前在浏览其他主题偶然发现了评论统计这么一个东西,数据统计了所有用户评论数量及用户信息(昵称、邮件头像等)然后将数据写入到页面展示出来,感觉还蛮好玩的,当时对 valine 不太了解所以没有下文...表内符合昵称(nick/username)或邮件(mail/email)获取对应用户评论信息数据,然后踩了很多坑.....后台将 find 设置为所有用户之后正常获取到了用户数据,其中就包括用户昵称和邮件,通过邮件我们可以拿到 gravatar 头像,然后就是评论数据匹配的问题了,这是个大坑!...,再一个就是获取到对比数据之后,也无法匹配用户评论数量,然后去查了官方文档,反正是各种方案都没卵用,非常头疼。...因为可以直接通过用户信息检索用户评论过的评论数据,这不是直接就返回了用户评论数量了么,而且还能返回其他各种用户评论信息,这一下子思路清晰感觉就很爽了。

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为WordPress 评论框添加HTML5 表单验证

WordPress 中最常用到的表单莫过于评论框了,但现在不少的WordPress 主题(包括WordPress官方的主题),其表单验证其实是借助javascript 甚至php来的。...因此,访客常常是要点击“提交评论”按钮,然后跳转到错误提示页面才知道哪里写的不够规范。这么来说,用户体验不怎么好。借助HTML5 的表单验证,我们可以轻松解决这个问题,让UE 更上一层楼。...color 两个特殊的验证熟悉 required属性——浏览器会自动验证用户是否输入了该字段,如果不输入无法提交表单; placeholder属性——可以给表单一段默认的文字,对用户进行提示,获得焦点的时候不会消失...,当用户开始输入内容时会自动消失; 对于WordPress 的话,评论框中需要用到email与url(对应电子邮箱,网站)。...实际效果可在下面的评论框进行测试。 立马高端大气上档次有木有!不过要浏览器支持html5才行,某IE 就不用考虑了。 本文部分内容参考:w3school中文版;《HTML5开发实例大全》

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Html5用户穿上皇帝的新衣?

他们匮乏的解决方案使终端用户们对其产生了高度的不信任。一个常见的供应商的案例是,耗资巨大,花费数年建立的ERP系统却并不优于它所取代的系统。...基于以上原因,HTML5对于所有的信息技术人员来说很简单。但很可惜HTML5给终端用户带来的是很差的体验,这样一来这个项目所能带来的商业利益就是很不确定的。...当然信息技术人员并不是孤军奋战,整个信息技术产业之所以支持HTML5是因为分析家们声称HTML5是市场大趋势,同时大型供应商对其HTML5方案多样性也在做着市场宣传,记者们也是在大力的炒作。...尽管如此,得不到终端用户的认同,任何解决方案都不会有好结果。HTML5被终端用户比喻为皇帝的新衣,它虽然被信息技术人员,媒体,供应商所吹捧,却没有给终端用户们带来预期的愉快体验。...最好的信息技术商店应该以业务和终端用户为中心,我们应该为他们的不随波逐流而喝彩。如果你的信息技术部门不在这一冒险联盟中,那么上层领导者们需要改变他们的态度了。 我们都值得拥有新衣!

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博客文章重新启用评论,附一键填写评论用户信息代码生成工具

博客关闭评论近一个月的时间,总体的感觉很是安逸,不过看了留言板的反馈,感觉关闭评论对一些真正需要帮助的朋友还是带来了些许不方便,思前考后,决定再次开放评论。...但是在百度云加速中,我依然开启了 html 的加速,所以每次打开文章页面,评论中的用户信息都会清空!所以,不是很相关、很重要的评论,我建议还是去留言板比较省时省力。...好了,下面是我从【倡萌的自留地】转过来的自动填写评论用户信息的代码生成工具 image.png 使用很简单: ①、正确填写昵称、邮箱、站点信息后,点击【生成代码】: ? ?...③、下次评论再遇到要填写用户信息,只需点击浏览器收藏夹中的链接,就能自动填充评论中的用户信息了!...快速填写WP评论信息 经过几番折腾,我已将此功能集成到博客的评论框上面: 对于未作 CDN 缓存的页面(即可记住用户信息),只会在首次评论的时候出现懒人代码按钮

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用Python对用户评论典型意见进行数据挖掘

用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环,它包含了用户对产品的评论,不管是好的坏的,都将对我们产品的改进和迭代有帮助。...另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本,因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析,对用户评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥,网络公开数据的获取并不再是一个难题。...一共有3497条评论,其中有些评论内容还是完全相同的。用户大概在购买9天后后评论(可能与到货日期有关),平均打分为4.87分,评论里面有些完全相同的,小米MIX2只有一种颜色等等。...粗略的浏览以下评论,我们发现有这么几种无效评论。 第一种全是标点符号或者就一两个字: ? 这种情况可以利用正则表达式来去除,第二种比较麻烦,如: ? 这种评论中它纯属凑字数和灌水,不含任何产品的特征。...这里我们反过来,假设每一类无效评论都有类似的关键词,一个评论中的词语只要有一些垃圾评论关键词,我们就把它判定为无效评论

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Python爬虫股票评论,snowNLP简单分析股民用户情绪

一、背景 股民是网络用户的一大群体,他们的网络情绪在一定程度上反映了该股票的情况,也反映了股市市场的波动情况。...作为一只时间充裕的研究僧,我课余时间准备写个小代码get一下股民的评论数据,分析以下用户情绪的走势。代码还会修改,因为结果不准确,哈哈!...二、数据来源 本次项目不用于商用,数据来源于东方财富网,由于物理条件,我只获取了一只股票的部分评论,没有爬取官方的帖子,都是获取的散户的评论。...这个snowNLP可以建立一个训练,有空自己来弄一个关于股票评论的。 #!...用户的情绪是使用当天所有评论的情绪值的加权平均,加权系数与用户的股龄正相关。 <!

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使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论

有时候,我们需要从地图上爬取用户对某些地点或商家的评价和评论,这样我们就可以分析用户对不同地区或行业的态度和偏好。但是,如何从地图上爬取用户评价和评论呢?...使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的基本思路是:首先,使用Puppeteer启动一个浏览器实例,并设置代理IP,以避免被目标网站识别和封禁。...最后,使用Puppeteer获取详情页面中的用户评价和评论,并保存到本地文件或数据库中。正文下面我们将详细介绍使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的具体步骤和代码。1....获取详情页面中的用户评价和评论最后,我们需要获取详情页面中的用户评价和评论,并保存到本地文件或数据库中。...结语本文介绍了一种使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的方法,它可以帮助我们获取用户的反馈和意见,分析用户的需求和喜好。

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用Python对用户评论典型意见进行数据挖掘

用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环,它包含了用户对产品的评论,不管是好的坏的,都将对我们产品的改进和迭代有帮助。...另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本,因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析,对用户评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥,网络公开数据的获取并不再是一个难题。...一共有3497条评论,其中有些评论内容还是完全相同的。用户大概在购买9天后后评论(可能与到货日期有关),平均打分为4.87分,评论里面有些完全相同的,小米MIX2只有一种颜色等等。...粗略的浏览以下评论,我们发现有这么几种无效评论。 第一种全是标点符号或者就一两个字: ? 这种情况可以利用正则表达式来去除,第二种比较麻烦,如: ? 这种评论中它纯属凑字数和灌水,不含任何产品的特征。...这里我们反过来,假设每一类无效评论都有类似的关键词,一个评论中的词语只要有一些垃圾评论关键词,我们就把它判定为无效评论

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评论

设计评论的数据库模型 用户评论的数据必须被存储到数据库里,以便其他用户访问时 Django 能从数据库取回这些数据然后展示给访问的用户,因此我们需要为评论设计数据库模型,这和设计文章、分类、标签的数据库模型是一样的...created_time 记录用户发表评论的时间,我们肯定不希望用户在发表评论时还得自己手动填写评论发表时间,这个时间应该自动生成。 创建了数据库模型就要迁移数据库,迁移数据库的命令也在前面讲过。...表单是用来收集并向服务器提交用户输入的数据的。考虑用户在我们博客网站上发表评论的过程。...之后用户点击评论按钮,这些数据就会发送给某个 URL。...那么用户评论就被 Django 后台处理了。

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Python爬取京东Iphone X用户评论并绘制词云

目标 爬取京东商城上iPhone X用户评论数据; 使用jieba对评论数据进行分词处理; 使用wordcloud绘制词云图。...目前京东商城只会展示商品的前100页评论,所以我们能爬取到的评论只有1000条。 不过如果区分下好/差/中评分别爬取的话,理论上应该能保存3000条评论。...爬虫部分 打开京东iphone X商品页面,进入控制台找到我们想要的用户评论评论的接口地址也就找到了。 ?...productid:商品编号 score:好差评(0表示全部评论) sortType:推荐排序/时间排序 page:页码 pagesize:每页显示评论数 还有两个没搞明白,不过不重要了,我们需要的就是写个循环传入...循环获取每个页面的评论数据,保存到本地。 绘制词云 绘制词云主要用到两个包,一个是jieba,用于文本分词的,一个是wordcloud,用于绘制最后的词云。

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