DeepSeek加持下輕松掌握Python爬蟲與文本分析學(xué)術(shù)應(yīng)用

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Python爬蟲與文本分析技術(shù)為學(xué)術(shù)研究帶來了前所未有的便利和機(jī)遇。

它們不僅提高了數(shù)據(jù)收集和處理的效率，拓展了研究的資料來源和視野，還能夠助力學(xué)術(shù)研究者深入挖掘文本數(shù)據(jù)中的價(jià)值，驗(yàn)證理論假設(shè)，促進(jìn)跨學(xué)科研究的開展。

已經(jīng)掌握的人會(huì)知道Python在科研中的使用不要太香，可以達(dá)到事半功倍的效果。

現(xiàn)在有了AI工具，比如DeepSeek（以下簡稱DS)和ChatGPT，Python的使用和學(xué)習(xí)變得及其簡單，很多代碼基本不需要自己再去手敲，另外也不怕各種報(bào)錯(cuò)找不到處理辦法了。大部分時(shí)候，通過Deepseek都可以直接幫你完成代碼撰寫，你只需要和AI提要求，然后能夠理解他的運(yùn)行邏輯就行了。

Python師資培訓(xùn)經(jīng)典課程-爬蟲與文本分析

25年加入DeepSeek助力

包含40個(gè)案例幫助掌握學(xué)術(shù)應(yīng)用

課程信息：

培訓(xùn)時(shí)間：5月1-4日（四天）

授課安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑

培訓(xùn)方式：南京現(xiàn)場班/同步遠(yuǎn)程直播；均提供錄播回放

現(xiàn)場參加備注：

參加現(xiàn)場4月30日抵達(dá)，5月5日離會(huì)，主辦方JG學(xué)術(shù)培訓(xùn)在報(bào)名后提供交通住宿指南，會(huì)議酒店住宿提供協(xié)議價(jià)（含早）；

現(xiàn)場班根據(jù)繳費(fèi)順序安排座位，現(xiàn)場名額限30人。

授課及答疑嘉賓：

陳老師，北京郵電大學(xué)博導(dǎo)。博士畢業(yè)于北京大學(xué)，2015年-2017年在北京大學(xué)做博士后研究。主要研究方向包括人工智能，大數(shù)據(jù)分析等。發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇，主持國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題，國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目及博士后基金等多個(gè)國家級(jí)和省部級(jí)項(xiàng)目。國自然函評(píng)專家。多個(gè)SCI期刊審稿人。給多家企業(yè)及高校研究所進(jìn)行過人工智能培訓(xùn)，授課經(jīng)驗(yàn)豐富，學(xué)員好評(píng)如潮。

課程目標(biāo)：

1. 掌握爬蟲與文本分析原理與全流程

2. 高效數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)

3. 動(dòng)態(tài)頁面與反爬蟲應(yīng)對

4. 驗(yàn)證碼識(shí)別突破

5. 分布式爬蟲架構(gòu)搭建

6. 文本分析全流程掌控

7. 文本挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

8. 深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用

9. DeepSeek輔助實(shí)戰(zhàn)提升

10. 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與應(yīng)用拓展

課程內(nèi)容：（標(biāo)注藍(lán)色的本次新增內(nèi)容）

爬蟲與文本分析概述

目標(biāo)：了解爬蟲和文本分析常見應(yīng)用場景，如何高效分析文本價(jià)值

1) 爬蟲常見應(yīng)用場景，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/文本數(shù)據(jù)的獲取方法概述

2) 爬蟲和文本分析的技術(shù)難點(diǎn)，大模型如何輔助爬蟲和文本分析

DeepSeek助力Python爬蟲

1. 爬蟲基礎(chǔ)

目標(biāo)：掌握爬蟲基本概念，爬蟲基本流程，掌握網(wǎng)頁基礎(chǔ)知識(shí)

1) 什么是網(wǎng)絡(luò)爬蟲，爬蟲的注意事項(xiàng)

2) http基本原理

3) web網(wǎng)頁基礎(chǔ)

4) 爬蟲基本流程

案例：

百度，網(wǎng)易有道，豆瓣網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)的理解和數(shù)據(jù)的解析；
簡單網(wǎng)頁的制作

2. 頁面解析和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

目標(biāo)：掌握正則表達(dá)式的用法，學(xué)會(huì)利用正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息提取，掌握常見文本信息存儲(chǔ)方法

1) 常用網(wǎng)頁數(shù)據(jù)解析方法，基于正則表達(dá)式的文本信息提取

2) 文本文件存儲(chǔ)

3) JSON文件存儲(chǔ)

案例：
正則表達(dá)式提取知網(wǎng)信息；
知網(wǎng)爬取數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀�。╰xt，csv，excel，json）

3. urllib和requests

目標(biāo)：掌握兩種基本的請求發(fā)送方法，通過案例展示，實(shí)現(xiàn)單頁和多頁數(shù)據(jù)爬取，掌握動(dòng)態(tài)頁面爬取方法，掌握模擬登錄，IP代理常用方法，實(shí)現(xiàn)高效率、大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)爬取

1) 請求頭的構(gòu)造

2) urllib中的get請求與post請求

3) requests單頁和多頁數(shù)據(jù)的爬取

4) 動(dòng)態(tài)頁面的數(shù)據(jù)爬取

5) 模擬登錄

6) 代理的基本使用

7) 高效代理池的維護(hù)

案例：
案例1：鏈家房源圖片的獲取和下載；
案例2：鏈家房源數(shù)據(jù)的獲取（單頁和多頁）；
案例3：電影分類數(shù)據(jù)的爬�。↗SON數(shù)據(jù)）；
案例4：電影評(píng)論的爬�。▎雾撎�轉(zhuǎn)到多頁）

4. Beautiful Soup和Xpath

目標(biāo)：通過案例，掌握兩種高效的網(wǎng)頁信息解析和提取方法，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的高效提取

1) Beautiful Soup簡介

2) Beautiful Soup的頁面解析

3) Beautiful Soup節(jié)點(diǎn)選擇方法

4) 什么是Xpath

5) Xpath常用匹配規(guī)則

6) Xpath的節(jié)點(diǎn)選擇

案例：
案例1：天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的爬�。�7天和40天）；
案例2：豆瓣短評(píng)的爬�。ǘ囗摚�

5. Selenium和Playwright

目標(biāo)：通過案例，掌握動(dòng)態(tài)渲染頁面的兩種自動(dòng)化的爬蟲方法

1) Selenium的安裝與配置

2) Selenium的基本使用

3) 頁面的訪問與節(jié)點(diǎn)定位

4) 節(jié)點(diǎn)信息的獲取

5) Playwright的安裝

6) Playwright的編寫模式

7) Playwright代碼生成

8) Playwright的常用操作方法

案例：
案例1：知網(wǎng)數(shù)據(jù)的爬取和論文的下載；
案例2：京東商品數(shù)據(jù)的爬��；
案例3：谷歌學(xué)術(shù)論文數(shù)據(jù)的爬取

6. 驗(yàn)證碼的處理

目標(biāo)：針對驗(yàn)證碼反爬蟲機(jī)制，掌握幾種常用驗(yàn)證碼識(shí)別方法

1) OCR識(shí)別驗(yàn)證碼

2) 圖像匹配識(shí)別滑動(dòng)驗(yàn)證碼

3) 云驗(yàn)證碼識(shí)別

案例：OCR驗(yàn)證碼的識(shí)別

7. Scrapy和分布式爬蟲

目標(biāo)：掌握scrapy爬蟲框架和常用方法

1) scrapy框架介紹

2) scrapy入門

3) scrapy的節(jié)點(diǎn)選擇

4) Spider的用法

案例：
案例1：名言引用數(shù)據(jù)的抓取；
案例2：中國新聞網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取

8. 基于大模型輔助的網(wǎng)絡(luò)爬蟲

目標(biāo)：利用DeepSeek輔助爬蟲，提高爬蟲效率

1) 大模型在爬蟲中的作用

2) 網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)解析和信息提�。夯�于提示詞的信息提取，生成代碼進(jìn)行信息提取

3) 爬蟲代碼的自動(dòng)生成

4) 爬蟲代碼的解讀和優(yōu)化

案例：

案例1：基于deepseek提示詞的評(píng)論數(shù)據(jù)抓�。�

案例2：基于deepseek生成代碼的評(píng)論數(shù)據(jù)抓�。�
案例3：微博數(shù)據(jù)抓取

DeepSeek助力Python文本分析：

1. 文本分析概述

目標(biāo)：掌握文本分析的基本概念，文本分析的發(fā)展歷程，文本分析流程和挑戰(zhàn)

1) 文本數(shù)據(jù)與文本分析

2) 自然語言處理的流派

3) 文本分析的常見應(yīng)用

4) 文本分析的層次

5) 文本分析的流程

6) 文本分析的挑戰(zhàn)

2. 文本單元的提取與標(biāo)注

目標(biāo)：掌握文本常用清洗方法，分詞原理和方法，詞性標(biāo)注方法

1) 文本數(shù)據(jù)的讀�。篶sv, excel, word, pdf, txt

2) 文本數(shù)據(jù)的清洗

3) 分詞

4) 詞性標(biāo)注

案例：
案例1：年報(bào)數(shù)據(jù)的讀取；
案例2：評(píng)論數(shù)據(jù)分詞和詞云圖繪制；
案例3：新聞詞性標(biāo)注

3. 文本特征的選取與表示

目標(biāo)：掌握文本的常用結(jié)構(gòu)化表示方法，利用多種方法實(shí)現(xiàn)文本特征提取，理解每種特征提取的優(yōu)缺點(diǎn)

1) 詞袋模型

2) TF-IDF

3) Word2Vec

4) GloVe

5) Doc2vec

6) FastText

7) BERT深度學(xué)習(xí)方法

案例：
案例1：基于word2vec的西游記人物相似性分析；
案例2：基于維基百科的glove模型特征提取

4. 關(guān)鍵詞提取

目標(biāo)：掌握三種關(guān)鍵詞提取方法

1) 基于統(tǒng)計(jì)的方法：TF-IDF

2) 基于圖算法的方法：TextRank，RAKE

3) YAKE

4) LDA

案例：
案例1：新聞?wù)Z料關(guān)鍵詞提��；
案例2：LDA關(guān)鍵詞提取和可視化

5. 文本分析的常見應(yīng)用

目標(biāo)：掌握文本分析的常見應(yīng)用，和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)文本的分類，聚類，摘要提取，情感分析等功能

1) 文字云

2) 文本分類

3) 文本聚類

4) 文本摘要

5) 情感分析

案例：
案例1：評(píng)論數(shù)據(jù)詞云圖的繪制；
案例2：基于貝葉斯的新聞分類；
案例3：爬取豆瓣評(píng)論并構(gòu)建分類器；
案例4：百科數(shù)據(jù)聚類；
案例5：豆瓣讀書數(shù)據(jù)聚類

6. 基于深度學(xué)習(xí)的文本分析技術(shù)

目標(biāo)：掌握最新的深度學(xué)習(xí)在文本分析中的應(yīng)用，包括RNN，LSTM,CNN，注意力，Transformer等模型和機(jī)制的引入

1) RNN

2) LSTM

3) textCNN

4) GRU

5) 注意力機(jī)制

6) BERT和Transformer

案例：

案例1：基于DNN的評(píng)論分類；

案例2：基于RNN的評(píng)論分類；

案例3：基于LSTM的文本分類；

案例4：基于Text-CNN的文本分類

7. 基于大模型的文本分析

目標(biāo)：AI大模型輔助文本分析，高效提取文本價(jià)值

1)  利用大模型進(jìn)行文本特征提取

2)  利用嵌入特征進(jìn)行文本分類

3)  利用嵌入特征進(jìn)行回歸

4)  利用嵌入特征文本相似性提取和推薦

5)  利用嵌入特征進(jìn)行零樣本分類

6)  利用嵌入特征進(jìn)行聚類

7)  少樣本學(xué)習(xí)

8)  結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取

9)  內(nèi)容摘要的提取

10) 內(nèi)容分類

11) 情感分析

12) 文本知識(shí)圖譜構(gòu)建

13)  文本聊天機(jī)器人構(gòu)建

14)  基于微調(diào)大模型的文本分析

案例：
案例1：美食點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)分析（基于通義千問的文本嵌入特征獲�。�；
案例2：點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)的分類和回歸；
案例3：基于deepseek的豆瓣文本情感分析；
案例4：基于deepseek的文本情感詞提取；
案例5：基于deepseek的新聞文本分類；
案例6：基于deepseek的結(jié)構(gòu)化信息提��；
案例7：基于deepseek的文本情感詞提��；
案例8：deepseek聊天機(jī)器人構(gòu)建；
案例9：中藥文本知識(shí)圖譜構(gòu)建；
案例10：法律大模型微調(diào)實(shí)踐

課程目標(biāo)：

• 提升研究質(zhì)量：通過精確的數(shù)據(jù)抓取和深入的文本分析，本課程將幫助您提高研究的準(zhǔn)確性和可靠性，從而提升論文的發(fā)表概率和學(xué)術(shù)影響力。
• 解鎖數(shù)據(jù)潛能：掌握爬蟲技術(shù)意味著您能夠訪問和利用互聯(lián)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)資源，為您的研究提供豐富的數(shù)據(jù)支持，解鎖數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。
• 研究效率倍增：高效的網(wǎng)絡(luò)爬蟲和文本分析技能將極大縮短數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理的時(shí)間，讓您有更多時(shí)間專注于研究的核心部分——分析和撰寫。
• 學(xué)術(shù)競爭力：在學(xué)術(shù)界，掌握前沿技術(shù)是提升個(gè)人競爭力的關(guān)鍵。本課程將使您在同行中脫穎而出，無論是在學(xué)術(shù)會(huì)議還是期刊發(fā)表上。
• 持續(xù)學(xué)術(shù)支持：我們提供持續(xù)的技術(shù)支持和學(xué)術(shù)咨詢，確保您在研究過程中始終處于技術(shù)前沿，不斷提升研究水平。
  

Python師資培訓(xùn)系列課程試聽及咨詢：

尹老師

電話: 13321178792

微信: JGxueshu

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關(guān)鍵詞：python爬蟲 python seek deep see

爬蟲和文本分析是獲取和處理網(wǎng)絡(luò)信息的核心技術(shù)。掌握這兩項(xiàng)技能，意味著你能夠：

• 高效獲取數(shù)據(jù)：通過爬蟲技術(shù)，可以自動(dòng)化地從網(wǎng)站獲取大量數(shù)據(jù)，為分析提供原材料。
• 深入理解文本：文本分析技術(shù)能夠幫助我們從海量文本中提取有用信息，進(jìn)行情感分析、主題挖掘等。
• 智能處理信息：結(jié)合AI技術(shù)，可以對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的理解和分析，提升數(shù)據(jù)處理的智能化水平。
  

在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，掌握Python和AI技術(shù)，將為你的職業(yè)生涯和學(xué)術(shù)研究帶來無限可能。利用AI技術(shù)推動(dòng)科研飛躍，Python和AI都是你不可或缺的技能。

Python師資培訓(xùn)2020年以來有500+老師和同學(xué)參加，為學(xué)術(shù)量身打造的Python系列課程包括編程基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)清洗，爬蟲，文本分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，陳遠(yuǎn)祥老師精彩細(xì)致的授課和課后耐心的答疑得到了所有學(xué)員的一致好評(píng)~

通過本次課程，你將：

• 系統(tǒng)掌握Python編程：從基礎(chǔ)語法到高級(jí)應(yīng)用，構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的編程基礎(chǔ)。
• 深入理解AI原理：學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本概念，掌握構(gòu)建智能系統(tǒng)的基本原理。
• 實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用能力提升：通過項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際技能，提升解決實(shí)際問題的能力。
  

溫馨提示：

• 參加線下培訓(xùn)同樣可獲得培訓(xùn)課程線上回放；
• 參加線下培訓(xùn)提供會(huì)場酒店交通住宿指南及酒店住宿協(xié)議價(jià)；
• 課程內(nèi)容涉及實(shí)操，請線下參培學(xué)員攜帶筆記本電腦。
  

課程特色：

• 研究加速器：本課程是為經(jīng)管領(lǐng)域的研究者量身定制的，通過掌握爬蟲與文本分析技能，您將能夠快速收集和處理大量數(shù)據(jù)，極大加速研究項(xiàng)目進(jìn)度。
• 學(xué)術(shù)深度：課程內(nèi)容深入探討了文本分析的各個(gè)層面，包括最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，確保您的研究方法論緊跟學(xué)術(shù)界的最新趨勢。
• 研究創(chuàng)新：通過學(xué)習(xí)AI輔助的爬蟲技術(shù)和文本分析方法，您將能夠在研究中采用創(chuàng)新的視角和方法，從而在學(xué)術(shù)界脫穎而出。
• 論文發(fā)表加分：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和深入的文本分析是發(fā)表高水平論文的關(guān)鍵。本課程將為您提供必要的技能，以提高您的研究成果的質(zhì)量和影響力。
• 跨學(xué)科能力：經(jīng)管領(lǐng)域的研究往往需要跨學(xué)科的知識(shí)。本課程教授的技能將使您能夠輕松地從其他領(lǐng)域（如計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)）獲取和整合信息，拓寬研究視野。
  

課程特色與專業(yè)性

1. 全面覆蓋爬蟲與文本分析核心技能：從爬蟲基礎(chǔ)、頁面解析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，到使用urllib、requests、Beautiful Soup、Xpath、Selenium和Playwright等工具進(jìn)行高效數(shù)據(jù)抓取，再到驗(yàn)證碼處理、Scrapy框架及分布式爬蟲的運(yùn)用，課程內(nèi)容層層遞進(jìn)，確保學(xué)員能夠系統(tǒng)掌握爬蟲技術(shù)的精髓。同時(shí)，深入講解文本分析的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括文本清洗、分詞、詞性標(biāo)注、文本特征提取、關(guān)鍵詞提取，以及文本分析在文本分類、聚類、摘要提取、情感分析等領(lǐng)域的應(yīng)用，為學(xué)員打開文本大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的大門。

2. 深度聚焦前沿技術(shù)應(yīng)用：
課程特別設(shè)置基于DeepSeek輔助的網(wǎng)絡(luò)爬蟲與文本分析模塊，讓學(xué)員接觸并掌握利用前沿AI技術(shù)提升爬蟲效率、突破反爬機(jī)制、適應(yīng)動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁的方法，以及如何借助DeepSeek實(shí)現(xiàn)文本摘要、翻譯、分類、聚類、情感分析等功能，使學(xué)員在學(xué)習(xí)過程中緊跟技術(shù)發(fā)展趨勢，具備更強(qiáng)的技術(shù)競爭力。

3. 實(shí)戰(zhàn)案例驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)：
每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都通過實(shí)際案例進(jìn)行講解和演示，讓學(xué)員在真實(shí)場景中掌握技術(shù)的應(yīng)用方法和技巧。無論是爬蟲過程中對動(dòng)態(tài)頁面的處理、驗(yàn)證碼的識(shí)別，還是文本分析中對情感傾向的判斷、關(guān)鍵詞的提取，學(xué)員都能通過案例學(xué)習(xí)積累豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，確保學(xué)以致用。

謝謝分享！