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最新推荐文章于 2025-12-26 14:25:11 发布
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#website #asp.net #.net #winform #vb.net #c#

该博客推荐了众多与.NET和ASP.NET相关的收藏站点，包括ASP.NET中水晶报表客户端打印方法、快速入门资料、服务器控件开发等内容的相关网址，还有微软官方.NET指导站点、开源项目网站、代码示例网站等，涵盖了学习、开发等多方面资源。

我的收藏
站点推荐
http://expert.youkuaiyun.com/Expert/topic/3008/3008621.xml?temp=8.143252E-02


1、ASP.Net中怎么样实现水晶报表在客户端打印？
ms-help://MS.VSCC.2003/MS.MSDNQTR.2003FEB.2052/crystlmn/html/crconprintingreportsinwebformsviewers.htm
2、Asp.net快速入门
http://chs.gotdotnet.com/quickstart/aspplus/
3、使用 XML Web services 进行 Web 编程。
ms-help://MS.VSCC.2003/MS.MSDNQTR.2003FEB.2052/vsent7/html/vxconProgrammableWebServices.htm
4、Asp.net控件
ftp,地址是 ftp://211.162.77.132　用户名:uncj.net  密码:bdfsz.com.cn
5、Asp.net服务器控件开发
ms-help://MS.VSCC.2003/MS.MSDNQTR.2003FEB.2052/cpguide/html/cpcondevelopingwebformscontrols.htm
6、各种数据库的连接字符串
http://www.connectionstrings.com

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http://www.fawcette.com/China/XmlFile.aspx?ID=311
地址：http://chs.gotdotnet.com/quickstart/
描述：本站点是微软.NET技术的快速入门网站，我们不必再安装.NET Framework中的快速入门示例程序，直接在网上查看此示例即看。
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名称：微软官方.NET指导站点
地址：http://www.gotdotnet.com/
描述：上面的站点是本站的一个子站点，本站点提供微软.NET官方信息，并且有大量的用户源代码、控件下载，微软.NET开发组的人员也经常在此站点发表一些指导性文章。
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名称：SourceForge
地址：http://www.sourceforge.net
描述：世界上最大的Open Source项目在线网站，上面已经有.NET的各种大型Open Source项目上千件，包括SharpDevelop、NDoc、Mono等都是在此站点发布最新源代码信息。
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名称：CodeProject
地址：http://www.codeproject.com
描述：很多非官方的中小型示例源代及文章，相当全面，基本上我们想要的各种方面的资料都可以在此处查找。
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名称：Fabrice's weblog
地址：http://dotnetweblogs.com/FMARGUERIE/Story/4139.aspx
描述：这是一个WebLog形式的在线日志网站，定期更新，包括.NET相关的工具、混淆器、反编译器等各种信息，十分值得收藏。
****************************************************
名称：
地址：http://www.aspalliance.com/aldotnet/examples/translate.aspx 描述：c#翻译为vb.net，提供一个文本框，将你的C#源代码贴进去，就可以帮你翻译成VB.NET语法。
推荐人：点滴
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名称：CSharpHelp
地址：http://www.csharphelp.com
描述： 专业的C#语言在线帮助网站，主要提供C#语言方面的技术文章。专业性很强。
推荐人:nice90
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名称：DotNet247
地址：http://www.dotnet247.com
描述：最好的索引网站，分别按照门类及命名空间的索引，也提供了Microsoft KB知

http://www.syncfusion.com/FAQ/WinForms/
http://chs.gotdotnet.com/quickstart/winforms/
http://www.chinaspx.com/article/go.asp?id=246&typeid=2
http://www.uncj.net/
http://www.aspcool.com/
www.icsharpcode.net
http://www.codeproject.com/
http://www.codeproject.com/cs/database/albumviewer.asp
http://www.dotnetbips.com/displayarticle.aspx?id=60
http://support.microsoft.com/default.aspx?scid=fh;ZH-CN;vcSnet
http://home.jlu.edu.cn/~hoofi/dbbase/603565.xml
http://www.programfan.com/showarticle.asp?id=2105
http://www.pgfans.net/bbs/
http://www.csai.com.cn/analyze/csbs.htm
http://www.dotnet247.com/247reference/msgs/12/61447.aspx
http://search.atomz.com/search/?sp-q=database&sp-a=sp1001decd&x=19&y=1//一个C#的查询网站
http://www.programfan.com/showarticle.asp?id=2105   、、编程爱好者
http://dotnet.onest.net/ 佳诚
http://chs.gotdotnet.com/quickstart/winforms/ Donet的帮助
http://www.etcell.com/Samples/
http://www.film888.com/film.asp?id=zhehui          asd
http://vodhere.com/article.asp?id=114               asd
http://www.envanet.com/
http://www.gotdotnet.com/community/usersamples/     不错的，还有很多的源代码。
http://new.playicq.com/
http://www.vbaccelerator.com/home/NET/Code/Libraries/index.asp
http://www.windowsforms.com/Default.aspx?tabindex=4&tabid=49#Data
ftp://qydn.vicp.net 用户名：csharp 密码：csharp
http://access911.net/index.asp?board=1 
http://www.dapha.net/down/show.asp?page=2&classid=7&Nclassid=
http://www0.ccidnet.com/tech/guide/guide_more.php3?sub_name=编程指南&column_name=&introduce=&author=&publish_time=1&page_num=1&records=50#


ftp://haiyang.net:down@haiyang.net
ftp://e21study.com  用户名share 密码www.ibeyond.org
后一个书超多！！
ftp://qydn.vicp.net/vs.net2003/
ftp://211.92.194.130
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http://www.windowsforms.net/
控件，winform应用，还有个小游戏

http://www.csharphelp.com/
C#文章

http://www.c-sharpcorner.com/
较常用的例子，文章，都有代码下载

http://www.codeproject.com/
大家都常去的

http://www.regexlib.com/
正则表达式

http://www.syncfusion.com/FAQ/WinForms/default.asp
常见的winform的FAQ

http://www.gotdotnet.com/
微软的

http://www.devcity.net/net/

http://123aspx.com/
连接，文章

http://asp.net/
微软的，文章，连接，web Matrix下载

http://www.aspalliance.com/
文章，论坛

http://www.aspnetworld.com/
连接，文章

http://www.15seconds.com

http://www.dotnetjunkies.com/
文章，例子，有好几个mvp在里面

http://www.wwwcoder.com/main/
综合

http://www.artima.com/
软件工程，其中有对Anders和clr总设计师的访谈，还有Robert
Matiain等大师的Blog

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http://yanhao.vip.sina.com
D版.net控件大全


XML技术的资源
http://bbs.xml.org.cn/index.asp


推荐：自定义控件
http://www.metabuilders.com/default.aspx

http://www.microsoft.com/china/msdn/events/webcasts/webcasts.mspx#XSLTsection126121120120
源码下载
http://www.aspsun.com
ASP.NET电子书下载
http://www.infoxa.com
各种源代码和资料
http://www.playicq.com
http://soft.kaer.cn/
有ASP.NET书籍，但少些
http://www.vbaspnew.com/book/aspnet.htm
C#学习站点，ASP.NET电子书很多，重要的也很多
http://www.lzhm.net/
各种技术都有介绍ASP.NET方面也很多
http://www.webasp.net
免费的FTP站点,含这种ASP.NET学习资料，相配的网站为http://uncj.net/
ftp://211.162.77.132/
uncj.net
uncj.net
ftp://61.145.116.137
用户名:down 
密码:ftppassword
ftp://real-weboy.vicp.net
Ftp;viccmpt.vicp.net 21
uid:vode
pwd:vicgame
中国源码中心
http://www.chinaaspx.com/
51DotNet俱乐部与North 22 solutions（微软目前唯一授权的在中国大陆的培训机构）
http://www.51dotnet.com/index.asp
很多ASP.NET资源
http://www.aspx8.cn/default.aspx
http://www.erist.com
http://www.nxcn.net/bbs/list.asp?boardid=12


http://aspxcn.com ;
简介：.NET中华网，提供国内外大量ASP.NET源码下载、技术文档查阅、.NET虚拟主机租用、人气旺盛的论坛交流

http://www.51dotnet.com ;
简介：更新较慢，不过内容丰富，技术文档极多是此站一大特色

http://www.cndot.com ;

http://aspcn.com ;
简介：ASP.NET内容总量较少，但精品不少，是国内外有名的技术网站

http://www.cndotnet.net ;
简介：技术文章不少，但很久没有更新了

http://www.chinaaspx.com ;
简介：人气不错的ASP.NET论坛

http://expert.youkuaiyun.com/expert/forum.asp
简介：学ASP.NET不可不去的地方呵，高手极多，站长就是在那里成长起来的

http://club.pchome.net/bbs2.php?lanmuid=11&topic=129 ;
简介：电脑之家的ASP.NET论坛，高手也不少呵，但人气不是太旺

http://tansin.wincn.com/Forum/Index.aspx ;
简介：开发国人自己最优秀的天行.NET论坛的官方论坛，有关开发论坛的问题可以到那里看看


http://www.aspx.net.cn ;
简介：开发.NET先锋论坛的官方主页，国人比较早的一个ASP.NET专题站，即将有比较大的改版动作，大家留意了！

http://www.ouryh.net/down/default.asp ;
简介：银河技术下载栏目，提供不少的ASP.NET资源

http://www.ourasp.net ;
简介：ASP.NET中文专业网，很早期的一个ASP.NET专题网站，但更新较慢

http://www.aspcool.com ;
简介：极多原创ASP.NET技术文章的网站，相当有名！！

http://www.yesky.com/72342380434423808/index.shtml ;
简介：天极网.NET文章专栏，极多原创技术文章

http://www.pconline.com.cn/pcedu/ ;
简介：太平洋网络学院，ASP.NET技术文章不少呵
其它将在以后继续增加.....

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轻松一下，500 行代码写一个俄罗斯方块游戏玩玩导读：本文我们要制作一个俄罗斯方块游戏。01 俄罗斯方块 Tetris俄罗斯方块游戏是世界上最流行的游戏之一。是由一名叫Alexey Pajitnov的俄罗斯程序员在1985年制作的，从那时起，这个游戏就风靡了各个游戏平台。俄罗斯方块归类为下落块迷宫游戏。游戏有7个基本形状：S、Z、T、L、反向L、直线、方块，每个形状都由4个方块组成，方块最终都会落...
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WebRTC多人通信深度解析：从核心原理到架构选型
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WebRTC（Web Real-Time Communication）作为一项革命性的实时通信技术，其核心在于实现浏览器或移动应用之间无需插件的点对点（Peer-to-Peer, P2P）音视频和数据通信。然而，在多人通信场景下，问题变得复杂。一个稳定、高效的WebRTC多人通信系统，其背后是一套精密的协议栈和架构设计。本章节将深入剖析WebRTC多人通信的三大核心支柱：信令交互、ICE协商以及媒体流传输与安全保障。信令交互是通信双方建立连接的“语言”，负责交换必要的元数据；
ASP.NET 超时机制分析
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超时机制
# -*- coding: utf-8 -*- """ 网站爬取脚本（优化版）： - 读取 data_cn_en.csv（URL列表） - 爬取网站文本并清理 - 每爬取1条记录实时追加保存到CSV - 遇到错误网站直接跳过，不中断整体流程 """ import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup, element import spacy as sp from spacy.language import Language import jieba import os from tqdm import tqdm import traceback from urllib.parse import urlparse # 提前导入URL解析模块 # 打印当前模块导入情况，帮助排查命名冲突 print("=" * 50) print("当前导入模块检查:") print(f"pandas: {pd.__name__} v{pd.__version__}") print(f"requests: {requests.__name__}") print(f"BeautifulSoup: {BeautifulSoup.__name__}") print(f"spacy: {sp.__name__} v{sp.__version__}") print(f"jieba: {jieba.__name__}") print(f"tqdm: {tqdm.__name__}") print("=" * 50) # -------------------------- 1. 初始化文本处理工具 -------------------------- print("\n[初始化] 开始初始化文本处理工具...") try: print("[初始化] 尝试加载spaCy英文模型...") nlp = sp.load("en_core_web_sm") print("[初始化] spaCy模型加载成功") except Exception as e: print(f"[初始化错误] spaCy模型加载失败: {str(e)}") print("请先安装spaCy英文模型：python -m spacy download en_core_web_sm") exit(1) @Language.component("jieba_tokenizer") def jieba_tokenizer(doc): """中文文本分词组件（spaCy管道）""" try: text = doc.text has_chinese = any('\u4e00' <= char <= '\u9fff' for char in text) if has_chinese: words = jieba.lcut(text) spaces = [False] * len(words) return sp.tokens.Doc(doc.vocab, words=words, spaces=spaces) else: return doc except Exception as e: print(f"[分词错误] jieba_tokenizer出错: {str(e)}") traceback.print_exc() return doc try: nlp.add_pipe("jieba_tokenizer", before="parser") print("[初始化] jieba分词管道添加成功") except Exception as e: print(f"[初始化错误] 添加jieba分词管道失败: {str(e)}") traceback.print_exc() exit(1) # -------------------------- 2. 网站爬取工具 -------------------------- class ScrapTool: def visit_url(self, website_url): """ 爬取单个URL的核心方法 返回：包含URL、网站名、原始文本的字典（失败时文本为空） """ try: print(f"\n[爬取] 处理URL: {website_url}") # 补全URL前缀（若缺失http/https） if not website_url.startswith(("http://", "https://")): website_url = f"https://{website_url}" print(f"[爬取] 补全URL为: {website_url}") # 模拟浏览器请求头（降低反爬概率） headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,*/*;q=0.8', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3', 'Connection': 'keep-alive', 'Upgrade-Insecure-Requests': '1' } # 发送请求（超时30秒，避免卡死） print(f"[爬取] 发送请求到: {website_url}") response = requests.get(website_url, headers=headers, timeout=30) response.raise_for_status() # 触发HTTP错误（如404、500） # 解析网页内容 print(f"[爬取] 成功获取响应，状态码: {response.status_code}") soup = BeautifulSoup(response.content, "lxml") # 整合网页关键文本（标题+Meta+标题标签+正文） print("[爬取] 提取网页内容...") website_text = ( self.get_html_title_tag(soup) + " " + self.get_html_meta_tags(soup) + " " + self.get_html_heading_tags(soup) + " " + self.get_text_content(soup) ).strip() # 返回成功结果 result = { "website_url": website_url, "website_name": self.get_website_name(website_url), "website_text": website_text } print(f"[爬取] 成功处理URL: {website_url}（文本长度：{len(website_text)}字符）") return result except Exception as e: # 捕获所有异常，返回失败结果（文本为空） error_msg = str(e)[:100] + "..." if len(str(e)) > 100 else str(e) print(f"[爬取错误] 处理 {website_url} 失败：{error_msg}") traceback.print_exc() # 打印详细错误堆栈（便于调试） return { "website_url": website_url, "website_name": self.get_website_name(website_url) if website_url else "", "website_text": "" # 错误时文本为空 } def get_website_name(self, website_url): """从URL中提取网站名（如：www.baidu.com → baidu）""" try: parsed = urlparse(website_url) netloc = parsed.netloc # 获取域名（如：www.baidu.com） name_parts = netloc.split(".") # 处理二级/三级域名（如：blog.csdn.net → csdn，www.taobao.com → taobao） return name_parts[-2] if len(name_parts) >= 2 else netloc except Exception as e: print(f"[提取网站名错误] {str(e)}") return "" def get_html_title_tag(self, soup): """提取网页<title>标签内容""" try: if soup.title and soup.title.contents: title = '. '.join([str(c).strip() for c in soup.title.contents]) return title[:200] # 限制长度，避免异常长标题 return "" except Exception as e: print(f"[提取标题错误] {str(e)}") return "" def get_html_meta_tags(self, soup): """提取网页Meta标签（keywords/description）""" try: meta_tags = soup.find_all( lambda tag: tag.name == "meta" and tag.has_attr('name') and tag.has_attr('content') ) meta_content = [str(tag["content"]).strip() for tag in meta_tags if tag["name"].lower() in ['keywords', 'description']] return ' '.join(meta_content)[:500] # 限制长度 except Exception as e: print(f"[提取Meta错误] {str(e)}") return "" def get_html_heading_tags(self, soup): """提取网页H1-H6标题标签""" try: heading_tags = soup.find_all(["h1", "h2", "h3", "h4", "h5", "h6"]) heading_content = [" ".join(tag.stripped_strings) for tag in heading_tags] return ' '.join(heading_content)[:300] # 限制长度 except Exception as e: print(f"[提取标题标签错误] {str(e)}") return "" def get_text_content(self, soup): """提取网页正文文本（过滤无用标签）""" try: # 忽略的无用标签（避免爬取样式、脚本等内容） ignore_tags = ['style', 'script', 'head', 'title', 'meta', '[document]', "noscript", "iframe", "nav", "footer", "aside"] text_tags = soup.find_all(string=True) valid_text = [] for tag in text_tags: stripped_text = tag.strip() # 过滤条件：非忽略标签、非注释、非纯数字、非空文本 if (tag.parent.name not in ignore_tags and not isinstance(tag, element.Comment) and not stripped_text.isnumeric() and len(stripped_text) > 1): # 过滤单个字符（如标点、空格） valid_text.append(stripped_text) return ' '.join(valid_text)[:2000] # 限制长度，避免异常长文本 except Exception as e: print(f"[提取正文错误] {str(e)}") return "" # -------------------------- 3. 文本清理函数 -------------------------- def clean_text(raw_text): """ 清理原始网页文本： 1. 过滤停用词、标点、纯数字 2. 英文词形还原（如：running → run） 3. 统一小写 """ try: if not raw_text or raw_text.strip() == "": return "" # 空文本直接返回 # 使用spaCy处理文本 doc = nlp(raw_text) tokens = [] exclusion_list = ["nan", "none", "null"] # 额外排除的无效文本 for token in doc: # 过滤条件：非停用词、非标点、非纯数字、非特殊字符、不在排除列表 if (not token.is_stop and not token.is_punct and not token.text.isnumeric() and (token.text.isalnum() or '\u4e00' <= token.text <= '\u9fff') and token.text.lower() not in exclusion_list): # 中文直接取文本，英文取词形还原 cleaned_token = token.text.lower().strip() if '\u4e00' <= token.text <= '\u9fff' else str( token.lemma_).lower().strip() tokens.append(cleaned_token) return " ".join(tokens) # 拼接清理后的词 except Exception as e: print(f"[文本清理错误] {str(e)}") traceback.print_exc() return "" # -------------------------- 4. 核心爬取流程（实时保存+错误跳过） -------------------------- def main(): # 配置文件路径 input_csv_path = "data_cn_en.csv" output_csv_path = "data_with_cleaned_text.csv" # 检查输入文件是否存在 if not os.path.exists(input_csv_path): print(f"[错误] 输入文件 {input_csv_path} 不存在！") exit(1) # 读取原始CSV（假设格式：id, url, category） print("\n[主流程] 读取原始数据集...") try: df = pd.read_csv( input_csv_path, header=None, names=["id", "url", "category"], encoding="utf-8" ) print(f"[主流程] 读取完成，共 {len(df)} 条URL记录") except Exception as e: print(f"[读取CSV错误] {str(e)}") exit(1) # 初始化爬虫工具 scrap_tool = ScrapTool() print("[主流程] 爬虫工具初始化完成，开始爬取...") # 初始化进度条 pbar = tqdm(total=len(df), desc="整体爬取进度") # 遍历每条URL（逐个处理+实时保存） for idx, row in df.iterrows(): try: # 获取当前行数据 record_id = row["id"] url = row["url"] category = row["category"] print(f"\n[主流程] 处理第 {idx + 1}/{len(df)} 条记录（ID：{record_id}）") # 1. 爬取URL内容 crawl_result = scrap_tool.visit_url(url) # 2. 清理文本 cleaned_text = clean_text(crawl_result["website_text"]) print(f"[主流程] 文本清理完成（清理后长度：{len(cleaned_text)}字符）") # 3. 构造最终记录 final_record = pd.DataFrame({ "id": [record_id], "url": [url], # 保留原始URL（未补全前） "website_name": [crawl_result["website_name"]], "website_text": [crawl_result["website_text"]], "cleaned_website_text": [cleaned_text], "category": [category], "status": ["成功" if cleaned_text else "失败"] # 标记爬取状态 }) # 4. 实时追加保存到CSV（不存在则创建，存在则追加） if not os.path.exists(output_csv_path): # 首次保存：写入表头 final_record.to_csv(output_csv_path, index=False, encoding="utf-8", mode="w") else: # 后续保存：追加（不写表头） final_record.to_csv(output_csv_path, index=False, encoding="utf-8", mode="a", header=False) print(f"[主流程] 第 {idx + 1} 条记录已保存到 {output_csv_path}") except Exception as e: # 捕获单条记录的所有异常，直接跳过（不中断循环） print(f"[主流程警告] 第 {idx + 1} 条记录处理失败，已跳过：{str(e)}") traceback.print_exc() # 更新进度条 pbar.update(1) # 爬取完成，打印统计信息 pbar.close() print("\n" + "=" * 50) print("[主流程] 所有URL处理完成！") # 读取输出文件，统计成功/失败数 if os.path.exists(output_csv_path): output_df = pd.read_csv(output_csv_path, encoding="utf-8") total = len(output_df) success = len(output_df[output_df["cleaned_website_text"] != ""]) fail = total - success print(f"\n[统计信息]") print(f" - 总处理数：{total}") print(f" - 成功数（有效文本）：{success}") print(f" - 失败数（无有效文本）：{fail}") print(f" - 成功率：{success / total * 100:.1f}%" if total > 0 else " - 成功率：0%") print(f"\n输出文件路径：{os.path.abspath(output_csv_path)}") else: print(f"[警告] 未生成输出文件 {output_csv_path}（可能所有记录处理失败）") if __name__ == "__main__": try: print("=" * 50) print("程序开始执行（优化版：实时保存+错误跳过）") print("=" * 50) # 检查必要依赖（提前捕获缺失依赖） required_libs = ["pandas", "requests", "bs4", "spacy", "jieba", "tqdm"] for lib in required_libs: __import__(lib) print("[依赖检查] 所有必要依赖均已安装") # 执行主流程 main() except ImportError as e: # 处理缺失依赖的错误 missing_lib = str(e).split("'")[1] print(f"\n[依赖错误] 缺少必要库：{missing_lib}") print("请执行以下命令安装所有依赖：") print("pip install pandas requests beautifulsoup4 spacy jieba tqdm") if "spacy" in missing_lib or "en_core_web_sm" in str(e): print("并安装spaCy英文模型：python -m spacy download en_core_web_sm") except Exception as e: # 处理程序启动时的致命错误 print(f"\n[程序致命错误] 启动失败：{str(e)}") traceback.print_exc() 这段代码清理爬取的文本时忘记给中文设置停用词了，请写一个程序重新处理一下data_with_cleaned_text.csv文件中的cleaned_website_text
09-05
<think> 我们注意到原程序在清理文本时，只使用了spaCy的英文停用词，而没有为中文设置停用词。因此，我们需要重新处理已经生成的CSV文件，对`cleaned_website_text`列进行中文停用词的过滤。 步骤： 1. 读取`data_with_cleaned_text.csv`文件。 2. 为中文停用词做准备：我们可以使用jieba的内置停用词列表，或者使用第三方停用词表（这里使用jieba自带的停用词表，并补充一些常见的停用词）。 3. 定义一个函数，专门用于中文文本的停用词过滤（注意：原始清理函数中已经处理了英文，这里我们主要针对中文部分进行二次过滤）。 4. 遍历每一行，对`cleaned_website_text`进行中文停用词过滤（注意：该列可能包含中英文混合的文本，但之前已经分过词，所以我们按空格分割后过滤）。 5. 注意：原清理函数已经将文本转换为小写，所以停用词表也需要使用小写。 6. 将处理后的结果保存回同一个CSV文件（覆盖原列）或者另存为新文件（这里我们选择覆盖原列并保存到新文件，以防万一）。 考虑：由于原程序可能已经进行了一些处理，我们重新处理时应该只针对中文停用词进行补充过滤。原清理函数已经做了以下事情： - 过滤了停用词（英文）、标点、数字等。 - 英文词形还原。 - 统一小写。 现在的问题是中文停用词没有过滤，所以我们需要在已经分好的词（用空格分隔）中，去掉中文停用词。 具体步骤： 1. 加载中文停用词表（可以使用`jieba.analyse`中的停用词表，或者从文件加载。这里我们直接使用`jieba`自带的停用词表路径，但需要注意`jieba`可能没有默认下载停用词表，所以我们可以使用一个内置的停用词列表作为备选）。 2. 定义一个函数`filter_chinese_stopwords(text)`，接收一个字符串（由空格分隔的单词组成），然后移除其中的中文停用词。 3. 注意：文本中可能同时包含中英文，我们只需要移除中文停用词，英文停用词已经在之前被移除过了（但可能有遗漏？）。为了保险，我们也可以同时过滤英文停用词（但原程序已经过滤了一次，这里我们主要是补充中文停用词过滤，所以可以只过滤中文停用词）。 4. 处理后的文本重新用空格拼接。 但是，由于原清理函数已经进行了分词（中英文分开处理），我们重新处理时只需要按空格分割，然后过滤停用词。 另外，我们注意到原清理函数对中文的处理是直接使用jieba分词，然后每个词作为一个token（没有去掉停用词）。所以我们需要在重新处理时去掉这些停用词。 实现： 1. 使用jieba自带的停用词表：`stop_words = set(line.strip() for line in open('stop_words.txt', encoding='utf-8'))`，但是我们需要一个确切的停用词表路径。我们可以使用jieba默认的停用词表（如果有的话），或者使用一个通用的停用词表。 由于我们不知道jieba的停用词表具体在哪里，我们可以使用以下方法获取： - 从网上下载一个常用的中文停用词表（如百度停用词表、哈工大停用词表等） - 或者使用一个内置的停用词列表（这里为了简单，我们使用一个内置的列表，但考虑到通用性，我们使用jieba源码中提供的停用词表路径，不过需要先确定是否存在） 实际上，jieba没有自带停用词表文件，但通常我们会自己准备一个。因此，我们可以从网上下载一个，或者使用一个已有的停用词集合。 这里，我们使用一个折中的办法：使用`jieba.analyse`中的`STOP_WORDS`（如果可用）。但注意，这个停用词表可能不是完整的。 另外，我们可以直接使用一个在线的停用词表（比如在代码中内置一个常见的停用词列表）。但为了灵活性，我建议使用外部文件，并放在同一目录下（文件名：`chinese_stopwords.txt`）。如果文件不存在，则使用一个内置的停用词列表（从网络资源中获取的一些常见停用词）。 但是，题目中没有提供停用词表，所以我们需要自己内置一个较小的停用词列表作为备选，同时允许使用外部文件。 考虑到程序健壮性，我们这样做： - 尝试从当前目录下的`chinese_stopwords.txt`文件加载停用词。 - 如果文件不存在，则使用一个内置的停用词列表（通过一个列表定义）。 内置停用词列表我们可以参考常用的一些停用词（如：的、了、是、在、我、你、他、和、等）。 由于我们无法保证内置停用词表完整，所以最好还是提供一个外部文件。但在代码中，我们将内置一个基础的中文停用词表。 具体代码步骤： 1. 定义重新处理文本的函数，包含中文停用词过滤。 2. 读取CSV文件。 3. 对每一行的`cleaned_website_text`列应用过滤函数。 4. 将结果保存到新的列或者替换原列（这里我们替换原列，并保存为新文件，以防出错）。 5. 保存修改后的DataFrame到新的CSV文件（例如：`data_with_cleaned_text_stopwords_removed.csv`）。 注意：原始清理文本可能为空（失败记录），需要跳过处理。 代码实现： 由于我们不确定原CSV文件是否有其他列，我们只修改`cleaned_website_text`列。 我们这样设计： - 输入文件：`data_with_cleaned_text.csv` - 输出文件：`data_with_cleaned_text_stopwords_removed.csv` 步骤： 1. 加载停用词表（从文件或内置列表）。 2. 读取CSV文件。 3. 对每一行，如果`cleaned_website_text`不为空，则进行中文停用词过滤。 4. 将过滤后的文本替换原来的文本。 5. 保存。 停用词过滤函数： ```python def remove_stopwords(text, stopwords): if not text or text.strip() == "": return text words = text.split() # 过滤停用词 filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords] return " ".join(filtered_words) ``` 停用词表加载： ```python def load_stopwords(file_path="chinese_stopwords.txt"): stopwords = set() # 尝试从文件加载 if os.path.exists(file_path): try: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: word = line.strip() if word: stopwords.add(word) except Exception as e: print(f"加载停用词文件失败: {e}, 使用内置停用词表") stopwords = get_builtin_stopwords() else: print(f"停用词文件 {file_path} 不存在，使用内置停用词表") stopwords = get_builtin_stopwords() return stopwords def get_builtin_stopwords(): # 返回一个内置的停用词集合 builtin_stopwords = {"的", "了", "和", "是", "在", "我", "你", "他", "她", "它", "我们", "你们", "他们", "这", "那", "啊", "哦", "呢", "吧", "呀", "自己", "什么", "怎么", "为什么", "可以", "因为", "所以", "但", "而", "并且", "或", "如果", "就", "则", "只", "也", "有", "没有", "不", "要", "会", "能", "可能", "应该", "一定", "非常", "很", "更", "最", "太", "又", "再", "还", "没", "已经", "将", "已", "了", "着", "过", "啊", "哦", "嗯", "唉", "啦", "吗", "么", "为", "为了", "与", "关于", "对", "对于", "中", "上", "下", "内", "外", "之间", "之中", "之一", "等等", "等", "些", "个", "年", "月", "日", "时", "分", "秒", "点", "分钟", "小时", "天", "周", "星期", "月份", "年份", "今天", "明天", "昨天", "前天", "后天", "去年", "明年", "上个月", "下个月", "这个", "那个", "这些", "那些", "这样", "那样", "这里", "那里", "这时", "那时", "谁", "何时", "何地", "如何", "为什么", "哪个", "多少", "几", "第几", "每", "各", "每", "所有", "任何", "一些", "全部", "部分", "其他", "其余", "另外", "其实", "实际上", "特别", "尤其", "例如", "比如", "诸如", "一些", "一下", "一点", "一切", "一种", "一样", "一般", "一直", "一起", "一定", "一切", "一下", "一点", "一种", "一样", "一般", "一直", "一起", "一定", "一切", "一下", "一点", "一种", "一样", "一般", "一直", "一起", "一定", "一切", "一下", "一点", "一种", "一样", "一般", "一直", "一起", "一定", "一切", "一下", "一点", "一种", "一样", "一般", "一直", "一起", "一定", "一切", "一下", "一点"} return builtin_stopwords ``` 注意：内置停用词表可能不够全面，但可以作为一个基础。 最后，我们编写一个脚本执行上述过程。 考虑到原程序已经生成了CSV文件，我们重新处理该文件即可。 下面编写完整的代码： </think> 为了解决中文停用词缺失的问题，我将编写一个程序来重新处理 CSV 文件中的 `cleaned_website_text` 列，添加中文停用词过滤功能： ```python # -*- coding: utf-8 -*- """ 脚本功能：重新处理CSV文件，添加中文停用词过滤 输入文件：data_with_cleaned_text.csv 输出文件：data_with_cleaned_text_chinese_stopwords_removed.csv """ import pandas as pd import jieba import os # 中文停用词列表（可扩展） CHINESE_STOPWORDS = { '的', '了', '在', '是', '我', '你', '他', '她', '它', '我们', '你们', '他们', '这', '那', '啊', '哦', '呢', '吧', '呀', '吗', '啦', '和', '与', '或', '而', '并', '但', '就', '很', '非常', '太', '不', '没', '没有', '无', '非', '别', '自己', '什么', '怎么', '为什么', '可以', '因为', '所以', '虽然', '即使', '并且', '如果', '则', '只', '也', '有', '要', '会', '能', '可能', '应该', '一定', '非常', '更', '最', '太', '又', '再', '还', '没', '已经', '将', '曾经' } def remove_chinese_stopwords(text): """移除中文停用词并重新拼接文本""" if not isinstance(text, str) or text.strip() == "": return text # 使用jieba分词 words = jieba.lcut(text) # 过滤停用词 filtered_words = [word for word in words if word not in CHINESE_STOPWORDS] return " ".join(filtered_words) def main(): input_file = "data_with_cleaned_text.csv" output_file = "data_with_cleaned_text_chinese_stopwords_removed.csv" # 检查输入文件是否存在 if not os.path.exists(input_file): print(f"[错误] 输入文件 {input_file} 不存在！") exit(1) print(f"[处理] 正在读取输入文件: {input_file}") try: # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(input_file, encoding="utf-8") total_records = len(df) print(f"[处理] 成功读取 {total_records} 条记录") # 处理文本并更新cleaned_website_text列 print("[处理] 开始移除中文停用词...") df["cleaned_website_text"] = df["cleaned_website_text"].apply(remove_chinese_stopwords) # 保存到新文件 df.to_csv(output_file, index=False, encoding="utf-8") print(f"[处理] 处理完成！结果已保存到: {output_file}") # 统计成功/失败记录 success_count = df[df["cleaned_website_text"] != ""].shape[0] print(f"\n[统计] 总记录数: {total_records}") print(f"[统计] 成功处理数: {success_count}") print(f"[统计] 空文本记录数: {total_records - success_count}") except Exception as e: print(f"[处理错误] 处理过程中发生错误: {str(e)}") exit(1) if __name__ == "__main__": print("=" * 50) print("中文停用词处理程序启动") print("=" * 50) main() ``` ### 程序说明： 1. **中文停用词列表**： - 预定义了常见中文停用词集合 `CHINESE_STOPWORDS` - 可根据需要扩展该列表 2. **处理流程**： - 读取 `data_with_cleaned_text.csv` 文件 - 对 `cleaned_website_text` 列应用停用词过滤： - 使用 jieba 进行中文分词 - 过滤停用词后重新拼接文本 - 结果保存到新文件 `data_with_cleaned_text_chinese_stopwords_removed.csv` 3. **统计信息**： - 输出处理前后的记录统计 - 区分有效文本和空文本记录 ### 使用方法： 1. 确保安装了依赖库：`pip install pandas jieba` 2. 将脚本与 `data_with_cleaned_text.csv` 放在同一目录 3. 运行脚本即可生成处理后的文件
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