如何用python对文本进行聚类首先从Tourist_spots_5A_BD.txt中读取景点信息 ， 然后通过调用无界面浏览器PhantomJS（Firefox可替代）访问百度百科链接http：//baike.baidu.com/，通过Selenium获取输入对话框ID，输入关键词如故宫 ， 再访问该百科页面 。
我倒是建议你 多看一些短文本聚类相关的文章 。
根据查询csdn官网得知 ， 以空间k个点为中心进行聚类，对靠近他们的对象归类 。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果 。最终的k各聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能紧凑，而各聚类之间尽可能分开 。
-Means聚类算法 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低 。随机选择k个点作为初始的聚类中心 。对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇 。
文本处理：Python支持丰富的文本处理库，如Text、re、nltk等，可以用于实现各种文本处理任务，如文本分类、文本聚类、文本摘要等 。
用python爬取关键词并解释编写一段Python代码 ， 向百度提交查询关键词“桃花源记”，抓取百度的查询结果，要求有文字、链接，可以在浏览器中打开抓取的链接，或者调用浏览器打开抓取的链接 。红框内是根据网站信息需要更改的内容 。
所谓网页抓取 ， 就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来，保存到本地 。类似于使用程序模拟IE浏览器的功能，把URL作为HTTP请求的内容发送到服务器端 ， 然后读取服务器端的响应资源 。
URL 中，跟在一个问号的后面 。例如 ， cnblogs.com/get？key=val 。Requests 允许你使用 params 关键字参数，以一个字符串字典来提供这些参数 。
将包含关键词的列存储在`selected_columns`列表中 。最后，使用`df.loc`方法选择所有行，并使用`selected_columns`作为列索引提取数据；将提取的数据存储在`selected_data`中 。最后，使用`print`语句显示提取的数据 。
经常需要通过Python代码来提取文本的关键词，用于文本分析 。而实际应用中文本量又是大量的数据，如果使用单进程的话 ， 效率会比较低，因此可以考虑使用多进程 。
你好 ， 那个r.*？(lste).*？‘ 会吧你这个关键字前面和后面的文字都匹配了，所以当你的那个关键字多次出现的时候，就会报那个重复出现的错了 。
如何用Python做爬虫?完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫 。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息 。我们以/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容 。
python爬虫入门介绍：首先是获取目标页面，这个对用python来说，很简单 。运行结果和打开百度页面，查看源代码一样 。这里针对python的语法有几点说明 。
通过编写Python程序，可以模拟人类在浏览器中访问网页的行为 ， 自动抓取网页上的数据 。Python网络爬虫可以通过发送HTTP请求获取网页内容，然后使用解析库对网页进行解析，提取所需的数据 。
编写爬虫程序：使用编程语言（如Python）编写爬虫程序，通过发送HTTP请求获取网页内容，并使用解析库（如BeautifulSoup）解析网页，提取所需数据 。
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