Text Processing in Python

Text Processing in Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Addison-Wesley Professional
作者:David Mertz
出品人:
页数:544
译者:
出版时间:2003-6-12
价格:USD 54.99
装帧:Paperback
isbn号码:9780321112545
丛书系列:
图书标签:
  • Python
  • 文本处理
  • 编程
  • 程序设计
  • programming
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具体描述

Text Processing in Python describes techniques for manipulation of text using the Python programming language. At the broadest level, text processing is simply taking textual information and doing something with it. This might be restructuring or reformatting it, extracting smaller bits of information from it, or performing calculations that depend on the text. Text processing is arguably what most programmers spend most of their time doing. Because Python is clear, expressive, and object-oriented it is a perfect language for doing text processing, even better than Perl. As the amount of data everywhere continues to increase, this is more and more of a challenge for programmers. This book is not a tutorial on Python. It has two other goals: helping the programmer get the job done pragmatically and efficiently; and giving the reader an understanding - both theoretically and conceptually - of why what works works and what doesn't work doesn't work. Mertz provides practical pointers and tips that emphasize efficent, flexible, and maintainable approaches to the textprocessing tasks that working programmers face daily.

From the Back Cover:

Text Processing in Python is an example-driven, hands-on tutorial that carefully teaches programmers how to accomplish numerous text processing tasks using the Python language. Filled with concrete examples, this book provides efficient and effective solutions to specific text processing problems and practical strategies for dealing with all types of text processing challenges.

Text Processing in Python begins with an introduction to text processing and contains a quick Python tutorial to get you up to speed. It then delves into essential text processing subject areas, including string operations, regular expressions, parsers and state machines, and Internet tools and techniques. Appendixes cover such important topics as data compression and Unicode. A comprehensive index and plentiful cross-referencing offer easy access to available information. In addition, exercises throughout the book provide readers with further opportunity to hone their skills either on their own or in the classroom. A companion Web site (http://gnosis.cx/TPiP) contains source code and examples from the book.

Here is some of what you will find in thie book:

* When do I use formal parsers to process structured and semi-structured data? Page 257

* How do I work with full text indexing? Page 199

* What patterns in text can be expressed using regular expressions? Page 204

* How do I find a URL or an email address in text? Page 228

* How do I process a report with a concrete state machine? Page 274

* How do I parse, create, and manipulate internet formats? Page 345

* How do I handle lossless and lossy compression? Page 454

* How do I find codepoints in Unicode? Page 465

《Python文本处理实战指南》 本书将带领您踏上Python文本处理的精彩旅程,深入探索从基础到高级的各种强大技术和实用技巧。无论您是刚刚接触文本处理的初学者,还是希望精进技能的资深开发者,都能从中获益匪浅。 核心内容概览: Python文本处理基础: 本书将从Python字符串处理的基石开始,介绍字符串的创建、索引、切片、拼接、查找、替换等基本操作。您将学习如何运用正则表达式来匹配、查找和替换文本模式,掌握灵活运用re模块的精髓,为后续更复杂的文本分析奠定坚实基础。 文件I/O与数据提取: 文本数据往往存储在文件中,本书将详细讲解Python中文件读写的方法,包括文本文件、CSV文件、JSON文件等。您将学习如何高效地打开、读取、写入和关闭文件,并掌握从不同格式文件中提取结构化数据的技巧,为后续的数据处理做好准备。 文本清洗与预处理: 真实世界的文本数据往往充斥着噪声,本书将深入探讨文本清洗和预处理的常用技术。您将学习如何去除多余的空格、标点符号、特殊字符,处理大小写转换,进行分词、词形还原(lemmatization)和词干提取(stemming),以及如何处理停用词,为后续的文本分析提供干净、标准化的数据。 正则表达式的进阶应用: 正则表达式是文本处理的瑞士军刀。本书将进一步拓展正则表达式的应用,介绍捕获组、非贪婪匹配、lookarounds等高级技巧,帮助您更精准、更灵活地匹配和提取复杂的文本模式,解决实际问题。 文本分析与特征提取: 文本处理的最终目的是从中提取有价值的信息。本书将介绍多种文本分析技术,包括词袋模型(Bag-of-Words)、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)等,帮助您将文本转化为机器可理解的数值特征,为机器学习模型奠定基础。 文本数据可视化: 将文本分析结果进行可视化能够更直观地展示信息。本书将介绍如何使用Python的matplotlib、seaborn等库,对词频、话题分布等文本特征进行可视化呈现,帮助您更好地理解数据和分析结果。 自然语言处理(NLP)入门: 本书将引导您进入自然语言处理的广阔天地,介绍NLP的基本概念和常用库,如NLTK和spaCy。您将学习如何进行词性标注、命名实体识别、情感分析等基础NLP任务,为更深入的NLP研究和应用打下基础。 实战项目与案例分析: 理论结合实践是学习的关键。本书将通过一系列贴近实际的案例,引导您运用所学知识解决真实世界的文本处理难题,例如: 社交媒体文本分析: 从Twitter、微博等平台抓取文本数据,进行情感分析、话题发现,了解舆论趋势。 网络爬虫与内容提取: 构建网络爬虫,抓取网页内容,并从中提取结构化信息,如商品评论、新闻标题等。 日志文件分析: 解析大量的日志文件,提取关键错误信息、用户行为模式,辅助系统监控和故障排查。 文本摘要与信息检索: 实现自动文本摘要功能,快速获取长文本的核心内容;构建简单的搜索引擎,实现文本内容的快速检索。 垃圾邮件过滤: 基于文本特征训练分类模型,识别和过滤垃圾邮件。 本书特点: 循序渐进: 内容设计由浅入深,从基础概念到高级应用,让读者能够轻松掌握。 实践导向: 大量结合实际案例和代码示例,强调动手实践,学以致用。 技术全面: 涵盖Python标准库、常用第三方库以及NLP领域的入门知识。 易于理解: 语言通俗易懂,力求清晰解释每一个概念和技术细节。 适用性广: 无论您是数据分析师、软件开发者、研究人员还是对文本处理感兴趣的爱好者,都能从本书中找到所需的知识。 通过阅读《Python文本处理实战指南》,您将能够自信地处理各种文本数据,提取有价值的信息,构建强大的文本处理和分析工具,为您的项目和研究带来新的突破。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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拿到《Text Processing in Python》这本书,我简直不敢相信它的内容竟然如此丰富和前沿。我一直对利用Python进行文本数据分析充满热情,但市面上很多书籍要么过于基础,要么过于理论化,很难找到一本能够兼顾实践性和深度的好书。这本书真的做到了!我特别喜欢它对数据预处理部分的处理,作者详细地介绍了如何处理各种脏乱差的文本数据,比如去除HTML标签、特殊字符、停用词,以及进行词干提取和词形还原。这些看似基础的操作,却对后续的文本分析结果有着至关重要的影响。书中的代码示例都非常贴近实际应用,而且结构清晰,易于调试和修改。我尝试着将书中的一些技术应用到我自己的项目中,效果非常显著。这本书让我感觉自己不再是被动地学习,而是主动地去解决问题,去创造价值。

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《Text Processing in Python》这本书简直就是一本为我量身定制的利器!我一直以来都在为如何有效地从海量文本数据中提炼出关键信息而苦恼,而这本书正好提供了我一直以来都在寻找的解决方案。作者在讲解如何构建文本分类模型时,真是面面俱到,从特征工程到模型选择,再到评估和调优,每一个环节都讲解得非常到位。我尤其喜欢书中关于如何处理类别不平衡问题以及如何使用交叉验证来评估模型性能的章节,这都是我之前在实践中经常遇到的难题。更让我惊喜的是,本书还涉及了一些关于文本相似度计算和文本摘要生成等高级主题,这对我来说是极大的拓展。书中的语言风格非常鲜明,充满激情,让我感觉作者就像一位经验丰富的导师,在耐心地指导我一步步成为一名优秀的文本处理专家。

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这本书真是太实用了!作为一名需要经常与大量文本打交道的开发者,我一直在寻找一本能够系统性、全面性地介绍Python在文本处理领域应用的指南。而《Text Processing in Python》恰恰满足了我的需求,甚至超出了我的预期。它不仅仅是罗列各种函数和库,而是深入浅出地讲解了文本处理背后的原理和逻辑。比如,在讲解文本向量化时,它详细阐述了TF-IDF、Word2Vec等不同方法的优缺点,以及它们在不同场景下的适用性。这让我对文本的量化表示有了更深刻的理解,不再是盲目地调用API。此外,书中还涉及了一些更高级的主题,比如情感分析、主题建模等,这对我来说是非常有价值的。我尤其欣赏作者在讲解这些复杂概念时,能够用简洁明了的语言和贴切的类比,让原本晦涩的算法变得易于理解。这本书就像一个宝藏,我每一次翻阅都能发现新的亮点,获得新的启示,让我觉得自己的文本处理技能得到了极大的提升。

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哇,拿到这本《Text Processing in Python》真是太惊喜了!我之前一直对自然语言处理(NLP)很感兴趣,但总觉得门槛有点高,不知道从哪里下手。这本书的封面设计就很吸引人,简洁而专业,让我对里面的内容充满了期待。我特别喜欢它在介绍Python语言特性时,如何巧妙地与文本处理紧密结合。它不像很多纯理论的书籍那样枯燥乏味,而是通过大量的实际例子,让我们一步步理解Python在文本分析中的强大能力。从最基础的字符串操作,到正则表达式的深度解析,再到如何利用NLTK、spaCy等库进行更复杂的文本任务,这本书的结构安排得非常合理。尤其是那些关于文本清洗、分词、词性标注的章节,写得非常细致,让我这种新手也能很快上手。我迫不及待地想尝试书中的代码,用Python来处理我自己的文本数据,看看能从中挖掘出什么有趣的信息。这本书感觉就像一个经验丰富的向导,在我探索文本处理的广阔世界时,给予我最直接、最有效的指引,让我感到自信满满。

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我必须说,《Text Processing in Python》这本书给我带来了巨大的启发。我一直认为文本处理是一个非常“软”的领域,但这本书让我看到了它背后隐藏的严谨的科学性和技术性。作者在描述如何从非结构化文本中提取有价值信息时,展现了令人惊叹的逻辑思维。比如,在讲解命名实体识别(NER)时,它不仅介绍了规则匹配的方法,还深入探讨了基于机器学习的NER模型,并解释了如何训练和评估这些模型。这种循序渐进、由浅入深的学习路径,让我能够逐步建立起对整个文本处理流程的认知。我尤其赞赏书中对于不同算法的权衡和讨论,作者会告诉你什么时候应该选择哪种方法,以及每种方法的局限性,这对于我们在实际项目中做出明智的技术选型至关重要。这本书不只是关于“怎么做”,更是关于“为什么这么做”,这对于我这样希望深入理解技术原理的读者来说,是无价的。

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翻译中...

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我的兴趣我的收获

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吐血啊吐血,半本书都是python library的列表,剩下大半本书都是巨罗嗦的话,不过有一些例子还比较有用。

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做NLP的该读读这本

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After reading,I think I should using awk or perl instead of py in text processing. Orz

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