BeautifulSoupパッケージを使用してPythonでWebサイトのドメイン名を抽出するにはどうすればよいですか?
BeautifulSoupは、Webページのデータを解析するために使用されるサードパーティのPythonライブラリです。これは、さまざまなリソースからデータを抽出、使用、および操作するプロセスであるWebスクレイピングに役立ちます。また、自然言語処理アプリケーションの開発者を支援し、データを分析し、そこから意味のある洞察を抽出するのに役立ちます。
自然言語処理(NLP)は、機械学習の一部であり、テキストデータとそれを前処理して、機械学習の問題への入力として提供する方法を扱います。
Webスクレイピングは、調査目的でデータを抽出したり、市場の傾向を理解/比較したり、SEOモニタリングを実行したりするためにも使用できます。
以下の行を実行して、BeautifulSoupをWindowsにインストールできます-
例
pip install beautifulsoup4 import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlopen import urllib url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithm' parsed_uri = urllib.request.urlparse(url) domainName = '{uri.scheme}://{uri.netloc}/'.format(uri=parsed_uri) print("The domain name is : ") print(domainName)
出力
The domain name is : https://en.wikipedia.org/
説明
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必要なパッケージがインポートされ、エイリアス化されます。
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ウェブサイトが定義されています。
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ドメイン名は、「netloc」および「scheme」関数を使用して決定されます。
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「urlparse」関数は、ドメインの名前を取得するために呼び出されます。
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ドメイン名はコンソールに出力されます。
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PythonのSeabornライブラリで棒グラフをどのように使用できますか?
Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 以前のプロットでは、データセット全体をグラフにプロットしました。バープロットの助けを借りて、データの分布の中心傾向を理解することができます。 棒グラフ関数は、カテゴリ変数と連続変数の間の関係を確立します。データは長方形のバーの形式で表され、バーの長さはその特定のカテゴリのデータの割合を示します。 「タイタニック」データセットを使用してバープロットを理解しましょう- 例 import pandas as pd import seaborn as sb from m
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scikit-learnライブラリを使用してPythonで画像の解像度を取得するにはどうすればよいですか?
データの前処理とは、基本的に、すべてのデータ(さまざまなリソースまたは単一のリソースから収集される)を共通の形式または統一されたデータセット(データの種類に応じて)に収集するタスクを指します。実際のデータは決して理想的ではないため、データにセルの欠落、エラー、外れ値、列の不一致などが含まれる可能性があります。場合によっては、画像が正しく配置されていないか、鮮明でないか、サイズが非常に大きいことがあります。前処理の目標は、これらの不一致やエラーを取り除くことです。 画像の解像度を取得するには、「shape」という名前の組み込み関数を使用します。画像が読み取られた後、ピクセル値は配列の形式で保存