Python微信广告评论搞笑（微信广告幽默评论）
今天给各位分享Python微信广告评论搞笑的知识，其中也会对微信广告幽默评论进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、为什么微信朋友群的python训练营全是评论
- 2、如何用python 爬虫在社交媒体上抓取评论
- 3、[Python数据分析案例]某企业广告投放效果分析
- 4、如何用python爬取一个网站的评论数据
- 5、我用了100行Python代码，实现了与女神尬聊微信（附代码）
- 6、selenium+python处理广告弹窗
为什么微信朋友群的python训练营全是评论
微信朋友群的python训练营全是评论，这是因为python训练营热度颇高。
如何用python 爬虫在社交媒体上抓取评论
这个和用不用python没啥关系，是数据来源的问题。
调用淘宝API，使用 api相关接口获得你想要的内容，我 记得api中有相关的接口，你可以看一下接口的说明。
用python做爬虫来进行页面数据的获取。
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希望能帮到你。
[Python数据分析案例]某企业广告投放效果分析
抖音2020年第一季度财报显示，其月活跃用户超过10亿，庞大的用户量背后是巨大的流量。现如今，抖音无疑是许多投放广告的商家最青睐的原生广告平台之一。
用户可以根据一系列属性建立，包括等，同时广告商可以创建抖音广告，然后为该广告或广告组创建“受众”，从而广告商可以针对特定受众，适当地定制内容。
（1） 用户点击量、转化量与广告花费是否成正相关？
（2） 从兴趣、性别、年龄三个方面来看，目标受众是否定位准确以及找出投入产出最大的是哪一部分群体？
*点击率 = 点击量/展示量
*转化率 = 询问产品次数/点击量
*二次转化率 = 购买产品次数/询问产品次数
*单次链接点击费用 = 广告花费的金额/广告得到的点击量。（单次链接点击费用 (CPC)：每次有人点击广告时，支付的平均费用。）
*平均每个激活用户的成本(CPA)=广告投入总额/所投的广告带来的激活用户数
*广告投资回报率 = 转化带来的销售额/广告花费
1、查看数据概况
2、用户点击量、转化量、广告销售额与广告花费是否成正相关？
（1）广告点击量与广告花费相关性
（2）转化量与广告花费相关性
（3）广告销售额与广告花费相关性
结论：散点图一可以看出点击量和广告花费呈正相关；转化量、销售额和广告花费虽然整体呈正相关，但是相关性较弱，且广告花费从200开始，点分布太散，说明广告投放效果不好，广告投放预算需要怎么调整，还需要进一步分析广告投放的受众情况。
2、问题二：从兴趣、性别、年龄三个方面来看，目标受众是否定位准确以及找出投入产出最大的是哪一部分群体？
（1）每个广告活动的花费占比
（2）每个广告活动的销售额占比
（3）不同广告活动的平均每个激活用户的成本(CPA)柱形图
（4）不同广告活动的广告投资回报率柱形图
（5）不同广告活动的转化率柱形图
结论： 整体分析完了，现在分析局部，分别查看三支广告的指标情况，可以看出1178广告的花费和销售额都是最高的，且三支广告的点击率、二次转化率差不多，但是1178广告的转化率和投资回报率是最低的、平均每个用户激活成本却是最高的，需要具体分析1178这支广告为何花费成本最高，投资回报率却最低。
3、1178这支广告为何用户激活成本高，但转化率却不理想，是否是用户群体选择有问题（从年龄、性别、兴趣进行分析）
（1）各年龄段广告花费、广告销售额与点击率、转化率、投资回报率情况
结论： 可以看出30-34年龄段用户的广告花费排名第二，广告销售额却是最高的，并且点击率最低，转化率和投资回报率却是最高的；也可以看出之前主要投放的45-49年龄段用户，广告花费是最多的，带来的销售额并不多，点击率是最高的，但是转化率和投资回报率却是最低的，说明之前广告投放用户群年龄段定位有问题，广告需要重点投放的用户群体年龄段是30-34用户。
（2）各性别广告花费、广告销售额与点击率、转化率、投资回报率情况
结论： 从用户性别可以看出，女性用户之前的广告花费最多，点击率最高，但是带来的销售额、转化率、投资回报率却是最低的，不如男性用户。说明之前广告投放主要用户群的性别选择有偏差，应该重点投放男性用户。
（3）从兴趣进行分组分析用户画像情况
结论： 根据不同兴趣用户可以看到投资回报率最高的兴趣是36、31、101、102、112；广告花费最高的兴趣是16、27、29、10、28，可以看出广告花费最多的兴趣投资回报率都不高，兴趣标签用户定位不准确。
1、广告点击量与广告花费呈现明显的正相关，但是广告转化率与广告花费相关性弱，主要是因为广告投放受众定位不准确，虽然花了大量的广告费，带来的销售额却不是很好；
2、通过分析对销售影响最大的1178广告，发现之前大量的广告花费是投放给45-49年龄段，还有女性群体，目标定位不准确，导致广告投资回报率低；
3、需要调整抖音上广告投放的受众：30-34年龄段的男性群体，用户的兴趣范围是36、31、101、102、112。
如何用python爬取一个网站的评论数据
***如一个商品全部评论数据为20w+ 默认好评15w+ 这15w+的默认好评就会不显示出来。那么我们可以爬取的数据就只剩下5w+ 接下来 我们就分别爬取全部好评 好评 中评 差评 追加评价 但是就算这些数据加起来 也仍然不足5w+ 上文的博主猜测可能有两点原因：
1.出现了数据*** ，这个数字可能是刷出来的
2.真的有这么多的评论，但这时候系统可能只显示其中比较新的评论，而对比较旧的评论进行了存档。
在博主理论的基础上我也进行了很多相应的测试，就是说无论如何 我们最终都爬不到剩下的5w条数据 只能爬取一部分但这一部分数据也将近上千多条 如果有小伙伴能爬取下更多欢迎补充。
整体思路
全部评价 好评 中评 差评 追加评价的网址都是涉及到一定的参数的 只要修改网页的数据 在遍历页码 即可完成全部的爬取。
我用了100行Python代码，实现了与女神尬聊微信（附代码）
朋友圈很多人都想学python，有一个很重要的原因是它非常适合入门。对于 人工智能算法 的开发，python有其他编程语言所没有的独特优势， 代码量少 ，开发者只需把精力集中在算法研究上面。
本文介绍一个用python开发的，自动与美女尬聊的小软件。以下都是满满的干货，是我工作之余时写的，经过不断优化，现在分享给大家。那现在就让我们抓紧时间开始吧！
准备：
编程工具IDE：pycharm
python版本： 3.6.0
首先新建一个py文件，命名为：ai_chat.py
PS： 以下五步的代码直接***到单个py文件里面就可以直接运行。为了让读者方便写代码，我把代码都贴出来了，但是排版存在问题，我又把在pycharm的代码排版给截图出来。
第一步： 引入关键包
简单介绍一下上面几个包的作用： pickle 包 是用来对数据序列化存文件、反序列化读取文件，是人类不可读的，但是计算机去读取时速度超快。（就是用记事本打开是乱码）。 而 json包 是一种文本序列化，是人类可读的，方便你对其进行修改（记事本打开，可以看到里面所有内容，而且都认识。） gensim 包 是自然语言处理的其中一个python包，简单容易使用，是入门NLP算法必用的一个python包。 jieba包 是用来分词，对于算法大咖来说效果一般般，但是它的速度非常快，适合入门使用。
以上这些包，不是关键，学习的时候，可以先跳过。等理解整个程序流程后，可以一个一个包有针对性地去看文档。
第二步：静态配置
这里path指的是对话语料（训练数据）存放的位置，model_path是模型存储的路径。
这里是个人编程的习惯，我习惯把一些配置，例如：文件路径、模型存放路径、模型参数统一放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是用config 文件存放，不会直接写在代码里，这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。
第三步： 编写一个类，实现导数据、模型训练、对话预测一体化
首次运行的时候，会从静态配置中读取训练数据的路径，读取数据，进行训练，并把训练好的模型存储到指定的模型路径。后续运行，是直接导入模型，就不用再次训练了。
对于model类，我们一个一个来介绍。
initialize() 函数和 __init__() 函数 是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。
__train_model() 函数，对问题进行分词，使用 gesim 实现词袋模型，统计每个特征的 tf-idf , 建立稀疏矩阵，进而建立索引。
__s***e_model() 函数 和 __load_model() 函数 是成对出现的，很多项目都会有这两个函数，用于保存模型和导入模型。不同的是，本项目用的是文件存储的方式，实际上线用的是数据库
get_answer() 函数使用训练好的模型，对问题进行分析，最终把预测的回答内容反馈给用户。
第四步：写三个工具类型的函数，作为读写文件。
其中，获取对话材料，可以自主修改对话内容，作为机器的训练的数据。我这里只是给了几个简单的对话语料，实际上线的项目，需要大量的语料来训练，这样对话内容才饱满。
这三个工具函数，相对比较简单一些。其中 get_data() 函数，里面的数据是我自己编的，大家可以根据自己的习惯，添加自己的对话数据，这样最终训练的模型，对话方式会更贴近自己的说话方式。
第五步： 调用模型，进行对话预测
主函数main()， 就是你整个程序运行的起点，它控制着所有步骤。
运行结果：
程序后台运行结果：
如果有疑问想获取源码（ 其实代码都在上面 ），可以后台私信我，回复：python智能对话。 我把源码发你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！
selenium+python处理广告弹窗
在使用浏览器渲染技术爬取网站信息时，经常会遇到一些弹出框（广告，警告框，验证码，登录窗口等）的干扰。一般来说，当这些窗口弹出时，就无法操作原始页面。
下面以1688网站为例，记录几种类型的处理方式。
一般来说，在处理广告弹窗时，遵守以下规则时，可以提高程序的稳定性。
将所有出现过的广告类型，集中到一个函数中，如上suspondWindowHandler，每种类型的弹窗都try检测一下。
对广告弹窗元素的获取，尽量收集他们的特征，***用模糊匹配的方式来寻找，如上dialog，overlay-box，close-icon，overlay-close。这样覆盖面可能更广。不过要小心的是，也有可能会误伤。
进入页面时，要首先确保页面已经加载成功了，再来检测广告弹窗是否存在，一定要遵守这个顺序。
关闭广告弹窗之后，一定要重新获取页面元素，防止切换带来的元素失焦。
页面的每次刷新或者数据加载，都可能会带来广告弹出。
参考文章：
参考文章1：
参考文章2：
Python微信广告评论搞笑的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于微信广告幽默评论、Python微信广告评论搞笑的信息别忘了在本站进行查找喔。
