[PYTHON 튜토리얼] 기사 초록 추출
블로그 시스템의 기사 목록에는 기사 내용을 보다 효과적으로 제시하고 독자가 보다 타겟에 맞는 읽기 선택을 할 수 있도록 기사 제목과 초록이 동시에 제공되는 경우가 많습니다.
기사의 내용은 일반 텍스트 형식일 수도 있지만, 요즘은 인터넷이 대중화되면서 HTML 형식이 많아지고 있습니다. 초록은 형식에 관계없이 일반적으로 논문의 시작 부분에 있는 내용으로, 지정된 단어 수만큼 추출이 가능합니다.
일반 텍스트 요약
먼저 일반 텍스트 요약을 추출합니다. 일반 텍스트 문서는 긴 문자열이므로 요약을 쉽게 추출할 수 있습니다.
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """Get a summary of the TEXT-format document""" def get_summary(text, count): u"""Get the first `count` characters from `text` >>> text = u'Welcome 这是一篇关于Python的文章' >>> get_summary(text, 12) == u'Welcome 这是一篇' True """ assert(isinstance(text, unicode)) return text[0:count] if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod()
HTML 요약
HTML 문서에는 많은 수의 태그(예:
,
, 등)가 포함되어 있으며 이러한 문자는 일반적으로 쌍으로 표시됩니다. HTML의 문서 구조가 파괴되어 요약이 브라우저에 부적절하게 표시됩니다.
HTML 문서의 구조를 따라가면서 내용을 가로채기 위해서는 HTML 문서를 파싱해야 합니다. Python에서는 표준 라이브러리인 HTMLParser를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
가장 간단한 스니펫 추출 기능 중 하나는 HTML 태그를 무시하고 태그 내의 기본 텍스트만 추출하는 것입니다. 다음은 이 함수와 유사한 Python 구현입니다.
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """Get a raw summary of the HTML-format document""" from HTMLParser import HTMLParser class SummaryHTMLParser(HTMLParser): """Parse HTML text to get a summary >>> text = u'<p>Hi guys:</p><p>This is a example using SummaryHTMLParser.</p>' >>> parser = SummaryHTMLParser(10) >>> parser.feed(text) >>> parser.get_summary(u'...') u'<p>Higuys:Thi...</p>' """ def __init__(self, count): HTMLParser.__init__(self) self.count = count self.summary = u'' def feed(self, data): """Only accept unicode `data`""" assert(isinstance(data, unicode)) HTMLParser.feed(self, data) def handle_data(self, data): more = self.count - len(self.summary) if more > 0: # Remove possible whitespaces in `data` data_without_whitespace = u''.join(data.split()) self.summary += data_without_whitespace[0:more] def get_summary(self, suffix=u'', wrapper=u'p'): return u'<{0}>{1}{2}</{0}>'.format(wrapper, self.summary, suffix) if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod()
위는 기사 초록 추출을 위한 [PYTHON 튜토리얼]의 내용입니다. 더 많은 관련 내용은 PHP 중국어 웹사이트(www.php)를 참고하세요. .cn)!

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2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Redis의 대기열을 읽으려면 대기열 이름을 얻고 LPOP 명령을 사용하여 요소를 읽고 빈 큐를 처리해야합니다. 특정 단계는 다음과 같습니다. 대기열 이름 가져 오기 : "큐 :"와 같은 "대기열 : my-queue"의 접두사로 이름을 지정하십시오. LPOP 명령을 사용하십시오. 빈 대기열 처리 : 대기열이 비어 있으면 LPOP이 NIL을 반환하고 요소를 읽기 전에 대기열이 존재하는지 확인할 수 있습니다.

Redis 서버를 시작하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 운영 체제에 따라 Redis 설치. Redis-Server (Linux/MacOS) 또는 Redis-Server.exe (Windows)를 통해 Redis 서비스를 시작하십시오. Redis-Cli Ping (Linux/MacOS) 또는 Redis-Cli.exe Ping (Windows) 명령을 사용하여 서비스 상태를 확인하십시오. Redis-Cli, Python 또는 Node.js와 같은 Redis 클라이언트를 사용하여 서버에 액세스하십시오.

Redis 메모리 크기 설정은 다음 요소를 고려해야합니다. 데이터 볼륨 및 성장 추세 : 저장된 데이터의 크기 및 성장 속도를 추정하십시오. 데이터 유형 : 다른 유형 (예 : 목록, 해시)은 다른 메모리를 차지합니다. 캐싱 정책 : 전체 캐시, 부분 캐시 및 단계 정책은 메모리 사용에 영향을 미칩니다. 비즈니스 피크 : 트래픽 피크를 처리하기에 충분한 메모리를 남겨 두십시오.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

** Redis 메모리 구성의 핵심 매개 변수는 MaxMemory로 Redis가 사용할 수있는 메모리의 양을 제한합니다. 이 한계가 초과 될 때, Redis는 Maxmemory-Policy에 따라 제거 전략을 실행합니다. 다른 관련 매개 변수로는 MaxMemory-Samples (LRU 샘플 수량), RDB- 압축이 있습니다

Redis Persistence는 추가 메모리를 차지하고 RDB는 스냅 샷을 생성 할 때 메모리 사용량을 일시적으로 증가시키고 AOF는 로그를 추가 할 때 계속 메모리를 차지합니다. 영향 요인에는 데이터 볼륨, 지속성 정책 및 Redis 구성이 포함됩니다. 영향을 완화하려면 RDB 스냅 샷 정책을 합리적으로 구성하고 구성 최적화, 하드웨어 업그레이드 및 메모리 사용을 모니터링 할 수 있습니다. 또한 성능과 데이터 보안 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

Redis의 데이터를 읽으려면 다음 단계를 따를 수 있습니다. 1. Redis 서버에 연결하십시오. 2. get (키)을 사용하여 키의 값을 얻으십시오. 3. 문자열 값이 필요한 경우 이진 값을 해독하십시오. 4. 키가 존재하는지 확인하기 위해 사용 (키)을 사용합니다. 5. MGET (키)를 사용하여 여러 값을 얻으십시오. 6. 유형 (키)을 사용하여 데이터 유형을 얻습니다. 7. Redis는 다음과 같은 다른 읽기 명령을 가지고 있습니다. 예 : 모든 키를 일치 패턴으로 가져오고, 커서를 사용하여 키를 반복하고, 키 값을 정렬합니다.
