速度并减少可抓取的线程数和 URI 数量来轻松完成。我通常坚持使用 5 个线程和个线程和 2或以下的数量. 步骤 3 - 分析数据的想法 一旦达到最终目标（运行时间、抓取的 URI 等），就该停止抓取并继续进行数据分析。
有很多方法可以开始分解可能有用的捕获信息，但现在我将遵循一种方法并进行一些变化。 识别流行单词和短语 我的目标是帮助产生内容创意并识别我的目标受众在社交环境中使用的单词和短语。
为此，我将使用一些简单的工具来帮助我分离信息 阿塞拜疆号码数据 两个 URL 分析文本，你们中的一些人可能已经熟悉 tagcrowd.com 的基本词云生成功能。
该在线实用程序不会产生漂亮的视觉效果，但它确实提供了常见的 2 到 8 个单词的短语以及单个单词的有用细分。有许多工具可以执行这些功能；如果这些不起作用，那就找到您最喜欢的一个！ 我先从 Tagcrowd.com 开始。
使用 Tagcrowd 进行分析 首先，我需要导出从 SF 抓取的数据的 .csv 文件，并将所有提取器数据列合并为一个。然后我可以删除空行，然后清理我的数据。通常，我会删除以下内容： 捐赠 多余的空格（Excel 的“修剪”功能通常很好用） 奇怪的行为 现在我有一个没有多余字符和奇怪空格的干净数据集，我将复制并粘贴该列到纯文本编辑器中以删除格式。