BaşlayınÜcretsiz başlayın

Her şey tertemiz

Twitter duygu analizi projenine geri dön! Duygu analizini zorlaştıran birkaç tür dize var. Ancak bu dizeler hiçbir işe yarar duygu bilgisi sağlamıyor. Bunların arasında bağlantılar ve kullanıcı bahsetmeleri (mentions) olabilir.

Tweet'leri temizlemek için önce bazı örnekleri çıkarmak istiyorsun. Çoğu zaman bağlantıların http ile başladığını ve hiç boşluk içermediğini biliyorsun; örneğin https://www.datacamp.com. Kullanıcı bahsetmeleri @ ile başlar ve yalnızca harf ve sayılardan oluşur; örneğin @johnsmith3.

İşine yarayacak bazı nicelik belirteçlerini (quantifier) not ediyorsun: * sıfır veya daha fazla, + bir veya daha fazla, ? sıfır veya bir kez.

Üç tweet metnini içeren sentiment_analysis listesi oturumuna zaten yüklendi. Veriyi IPython Shell'de görmek için print() kullanabilirsin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Regular Expressions

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • re modülünü içe aktar.
  • sentiment_analysis içindeki her bir tweet içinde görünen http bağlantılarının tüm eşleşmelerini bulmak için bir regex yaz. Sonucu yazdır.
  • sentiment_analysis içindeki her bir tweet içinde görünen kullanıcı bahsetmelerinin tüm eşleşmelerini bulmak için bir regex yaz. Sonucu yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import re module
____

for tweet in sentiment_analysis:
	# Write regex to match http links and print out result
	print(re.____(____"____", ____))

	# Write regex to match user mentions and print out result
	print(re.____(____"____", ____))
Kodu Düzenle ve Çalıştır