Extrair texto com Selenium e processar o texto com Python, NLTK e Scapy Parte 4
"#aiedonline em youtube.com/c/aiedonline" Extrair texto com Selenium e processar o texto com NLTK e Scapy para gerar Mapas Conceituais Todo o material de minhas aulas estão aqui: https://youtu.be/jSsJmD4I3Nw CODIGO DESTA AULA NO GIT: https://github.com/aiedonline/python/tree/main/buscador PLAYLIST de Selenium: https://youtube.com/playlist?list=PLzoythjsH3QPLHW0jl99cuCrjCIv6CZKr Selenium é uma estrutura projetada para conectar por meio de APIs rotinas a um browser web. O Selenium fornece uma ferramenta de reprodução para a criação de testes funcionais sem a necessidade de aprender uma linguagem de script de teste (Selenium IDE). Ele também fornece uma linguagem específica de domínio de teste para escrever testes em várias linguagens de programação populares, incluindo C#, Groovy, Java, Perl , PHP, Python, Ruby e Scala. Os testes podem ser executados na maioria dos navegadores da web modernos. Selênio é executado em Windows, Linux e macOS. É um software de código aberto lançado sob a licença Apache 2.0. O Selenium foi originalmente desenvolvido por Jason Huggins em 2004 como uma ferramenta interna da ThoughtWorks . Huggins foi posteriormente acompanhado por outros programadores e testadores na ThoughtWorks, antes de Paul Hammant se juntar à equipe e conduzir o desenvolvimento do segundo modo de operação que mais tarde se tornaria o "Selenium Remote Control" (RC). A ferramenta foi de código aberto naquele ano. Em 2005, Dan Fabulich e Nelson Sproul (com a ajuda de Pat Lightbody) fizeram uma oferta para aceitar uma série de patches que transformariam o Selenium-RC no que o tornaria mais conhecido. Na mesma reunião, a direção do Selenium como um projeto continuaria como um comitê, com Huggins e Hammant sendo os representantes da ThoughtWorks. Em 2007, Huggins ingressou no Google. Junto com outros como Jennifer Bevan, ele continuou com o desenvolvimento e estabilização do Selenium RC. Ao mesmo tempo, Simon Stewart, da ThoughtWorks, desenvolveu uma ferramenta de automação de navegador superior chamada WebDriver. Em 2009, após uma reunião entre os desenvolvedores na Google Test Automation Conference, foi decidido fundir os dois projetos, e chamar o novo projeto Selenium WebDriver, ou Selenium 2.0. Em 2008, Philippe Hanrigou (então na ThoughtWorks) fez o "Selenium Grid", que fornece um hub que permite a execução de vários testes Selenium simultaneamente em qualquer número de sistemas locais ou remotos, minimizando assim o tempo de execução do teste. O Grid ofereceu, como código aberto, uma capacidade semelhante à nuvem interna / privada do Google para Selenium RC. Pat Lightbody já havia feito uma nuvem privada para "HostedQA", que vendeu para a Gomez, Inc. O nome Selenium vem de uma piada feita por Huggins em um e-mail, zombando de um concorrente chamado Mercury , dizendo que você pode curar o envenenamento por mercúrio tomando suplementos de selênio. Os outros que receberam o e-mail pegaram o nome e correram com ele. Tecnologias baseadas em NLP estão se tornando cada vez mais difundidas. Por exemplo, telefones e computadores de mão oferecem suporte a predição de texto e reconhecimento de escrita; motores de pesquisa para a web permitem acessar informações contidas em textos não estruturados; sistemas de tradução automática nos permitem obter textos escritos em chinês e lê-los em espanhol. Ao disponibilizar interfaces homem-máquina mais naturais, bem como um acesso mais sofisticado a informações armazenadas, o prossamento de linguagem tem vindo a desempenhar um papelcentral na multiliguística sociedade da informação. Python, juntamente com uma biblioteca de código aberto chamada Natural Language Toolkit (NLTK). A NLTK inclui uma grande quantidade de código, dados e documentação, todos disponíveis gratuitamente para download em http://nltk.org/. Estão disponíveis distribuições para Windows, Macintosh e plataformas Unix. Recomendamos que você obtenha o Python e a NLTK, e que experimente os exemplos e exercícios ao longo do percurso. O NLP é importante por razões científicas, econômicas, sociais e culturais. O NLP tem sido sujeito a um rápido crescimento decorrência do emprego de suas teorias e métodos em uma variedade de novas tecnologias de linguagem. Por esta razão é importante para uma ampla gama de pessoas ter competências práticas quanto ao NLP. Na indústria, isso inclui as pessoas nos campos da interação homem-máquina, da análise de informações de negócios e do desenvolvimento de software para a web. No meio acadêmico, inclui pessoas em áreas que vão da computação em ciências humanas e da lingüística de corpora aos campos da ciência da computação e da inteligência artificial. (Para muitas pessoas no meio acadêmico, o NLP é conhecido pelo nome de "Lingüística Computacional.") #Python, #Selenium, #Chrome, #Chromedriver, #Chromium, #Impacta, #Faculdade, #Universidade, #CiênciaComputação, #ADS, #Tecnologia, #Hospedagem, #Bicoin, #Ubuntu, #KaliLinux, #mintLinux, #diolinux, #bosontreinamentos
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