中文分词并将结果存入数据库

核心步骤：

• 创建数据库连接

def get_conn():
    """
    获取连接和游标
    :return:
    """
    conn=pymysql.connect(host="127.0.0.1",
                         user="root",
                         password="000000",
                         db="news",
                         charset="utf8")
    cursor=conn.cursor()
    return conn,cursor

def close_conn(conn, cursor):
    """
    关闭连接和游标
    :param conn:
    :param cursor:
    :return:
    """
    if cursor:
        cursor.close()
    if conn:
        conn.close()

• 读取文件

fn = open('F:\\PyCharm\\newsProject\\file\\youxi.txt', 'rt', encoding='utf-8')  # 打开文件
string_data = fn.read()  # 读出整个文件
fn.close()  # 关闭文件

• 文本预处理

pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"')  # 定义正则表达式匹配模式
string_data = re.sub(pattern, '', string_data)  # 将符合模式的字符去除

• 文本分词

seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all=False)  # 精确模式分词
object_list = []

• 去除停用词（停用词文件：stopword.txt）

remove_words = set()
fr = open('F:\\PyCharm\\newsProject\\stopword\\stopword.txt', encoding = 'UTF-8')
for word in fr:
    remove_words.add(str(word).strip())
fr.close()

for word in seg_list_exact:  # 循环读出每个分词
    if word not in remove_words:  # 如果不在去除词库中
        object_list.append(word)  # 分词追加到列表

• 词频统计并导入数据库

word_counts = collections.Counter(object_list)  # 对分词做词频统计
word_counts_top10 = word_counts.most_common(100)  # 获取前10最高频的词
print(word_counts_top10)  # 输出检查
conn,course= get_conn()
for i in word_counts_top10:
    sql="insert into result_game (name,values_data) values(%s,%s)"
    course.execute(sql,i)
conn.commit()
close_conn(conn,course)

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本文作者：CherriesOvO
本文链接：https://www.cnblogs.com/zyj3955/p/15606819.html
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