84669 orang belajar
152542 orang belajar
20005 orang belajar
5487 orang belajar
7821 orang belajar
359900 orang belajar
3350 orang belajar
180660 orang belajar
48569 orang belajar
18603 orang belajar
40936 orang belajar
1549 orang belajar
1183 orang belajar
32909 orang belajar
ringa_lee
Hanya merentasi satu persatu, ribuan keping data tidak terlalu banyak kaedah pemprosesan yang serupa adalah seperti berikut:
# python 2.7 utf-8 from copy import deepcopy dic_category = { u'卫生': [u'扫地', u'拖地', u'吸尘'], u'锻炼': [u'跑步', u'慢跑', u'俯卧撑'], u'自杀': [u'跳楼'] } data = { "Data": [ { "title": u"我要扫地", "id": "1" }, { "title": u"他要跳楼了", "id": "2" }, { "title": u"跑步是有好处的", "id": "3" }, { "title": u"多做俯卧撑", "id": "4" } ] } processed_data = deepcopy(data) # 若考虑内存占用率,直接处理data for dic_ele in processed_data['Data']: dic_ele['category'] = None for str_category, tup_keys in dic_category.iteritems(): if dic_ele['category']: # 不考虑一个title有多种类别的情况 break for str_key in tup_keys: if str_key in dic_ele['title']: dic_ele['category'] = str_category break # display for dic_ele in processed_data['Data']: print '------------' print 'id:', dic_ele['id'] print 'title:', dic_ele['title'].encode('utf-8') print 'category:', dic_ele['category'].encode('utf-8')
Saya tidak faham apa yang anda bincangkan sama sekali Adakah anda bermaksud hanya memberikan "sanitasi" dan mencari "menyapu lantai" dalam teks? ? ? Itu sungguh menakjubkan
Hanya merentasi satu persatu, ribuan keping data tidak terlalu banyak kaedah pemprosesan yang serupa adalah seperti berikut:
Saya tidak faham apa yang anda bincangkan sama sekali Adakah anda bermaksud hanya memberikan "sanitasi" dan mencari "menyapu lantai" dalam teks? ? ? Itu sungguh menakjubkan