Justin

打开样式菜单的快捷方式是 控制键 + ` (这是通常在下面的backtick键。) 电子稳定控制系统 ).

它会打开“切换”菜单,提供配色方案和外观的选项。

颜色方案设置控制主代码编辑器窗格的颜色。“外观”设置控制整个界面的颜色(如果颜色方案是默认的,则包括代码编辑器)。

试试这个,

Educational_AttainmentID_Father = models.ForeignKey(EducationalAttainment, on_delete=models.CASCADE,null=True,blank=True, verbose_name="EducationalAttainment")

我会做更多的研究,并尝试自己先这样做,以便您可以问更多的具体问题,您的方法和代码,您正在工作。

目前还不清楚您希望使用什么文本来识别前5个最常见的单词(即google搜索结果页面中的文本、作为搜索一部分返回的网站上的实际文本等),也不清楚您的分析中会考虑多少结果。

话虽如此,我还是建议调查一下:

对于从web中提取文本,我建议您查看图书馆beautifulsoup4。您可以通过在终端中键入以下内容来安装它:

pip install beautifulsoup4

至于词频,你可以使用nltk来分析你用beautifuldsoup返回的文本,得到词频,或者进行其他基于文本的分析。您可以通过在终端中键入以下内容来安装NLTK:

pip install nltk

如果您反对使用nltk进行文本分析,那么可以使用内置库执行类似的操作,以获取某些文本中最常见的单词的计数:

# import your libraries
import re
from collections import Counter

# clean text from google retrieved with beautiful soup
text_from_google = 'This is some example text I use where I use the word 
example more than once for example'
text = text_from_google.lower().split()

# create a function to return the top n words in text
def get_top_words(text, num_words):

    # basic pre-processing to remove punctuation
    punc_filter = re.compile('.*[A-Za-z0-9].*')
    filtered_text = [word for word in text if punc_filter.match(word)]

    word_counts = Counter(filtered_text)

    return word_counts.most_common(num_words)

# get the top words
top_words = get_top_words(text, 5)

for word in top_words:
    print('The word {} was found {} times'.format(word[0], word[1]))