python字典知乎

⑴ 如何利用python 爬取知乎上面的數據

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Administrator
# @Date: 2015-10-31 15:45:27
# @Last Modified by: Administrator
# @Last Modified time: 2015-11-23 16:57:31
import requests
import sys
import json
import re
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

#獲取到匹配字元的字元串
def find(pattern,test):
finder = re.search(pattern, test)
start = finder.start()
end = finder.end()
return test[start:end-1]

cookies = {
'_ga':'GA1.2.10sdfsdfsdf', '_za':'8d570b05-b0b1-4c96-a441-faddff34',
'q_c1':'23ddd234234',
'_xsrf':'234id':'"ZTE3NWY2ZTsdfsdfsdfWM2YzYxZmE=|1446435757|"',
'z_c0':'"=|14464e234767|"',
'__utmt':'1', '__utma':'51854390.109883802f8.1417518721.1447917637.144c7922009.4',
'__utmb':'518542340.4.10.1447922009', '__utmc':'51123390', '__utmz':'5185435454sdf06.1.1.utmcsr=hu.com|utmcgcn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/',
'__utmv':'51854340.1d200-1|2=registration_date=2028=1^3=entry_date=201330318=1'}

headers = {'user-agent':
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.111 Safari/537.36',
'referer':'http://www.hu.com/question/following',
'host':'www.hu.com','Origin':'http://www.hu.com',
'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
'Connection':'keep-alive','X-Requested-With':'XMLHttpRequest','Content-Length':'81',
'Accept-Encoding':'gzip,deflate','Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8','Connection':'keep-alive'
}

#多次訪問之後，其實一載入時載入20個問題，具體參數傳輸就是offset，以20遞增

dicc = {"offset":60}
n=20
b=0

# 與爬取圖片相同的是，往下拉的時候也會發送http請求返回json數據，但是不同的是，像模擬登錄首頁不同的是除了
# 發送form表單的那些東西後，知乎是拒絕了我的請求了，剛開始以為是headers上的攔截，往headers添加瀏覽器
# 訪問是的headers那些信息添加上，發現還是拒絕訪問。

#想了一下，應該是cookie原因。這個載入的請求和模擬登錄首頁不同
#所以補上其他的cookies信息，再次請求，請求成功。
for x in xrange(20,460,20):
n = n+20
b = b+20
dicc['offset'] = x
formdata = {'method':'next','params':'{"offset":20}','_xsrf':''}

#傳輸需要json串，和python的字典是有區別的，需要轉換
formdata['params'] = json.mps(dicc)
# print json.mps(dicc)
# print dicc

circle = requests.post("http://www.hu.com/node/ProfileFollowedQuestionsV2",
cookies=cookies,data=formdata,headers=headers)

#response內容 其實爬過一次之後就大同小異了。 都是
#問題返回的json串格式
# {"r":0,
# "msg": ["<div class=\"zm-profile-section-item zg-clear\">\n
# <span class=\"zm-profile-vote-count\">\n<div class=\"zm-profile-vote-num\">205K<\/div>\n
# <div class=\"zm-profile-vote-type\">\u6d4f\u89c8<\/div>\n
# <\/span>\n<div class=\"zm-profile-section-main\">\n
# <h2 class=\"zm-profile-question\">\n
# <a class=\"question_link\" target=\"_blank\" href=\"\/question\/21719532\">
# \u4ec0\u4e48\u4fc3\u4f7f\u4f60\u8d70\u4e0a\u72ec\u7acb\u5f00\u53d1\u8005\u4e4b\u8def\uff1f<\/a>\n
# <\/h2>\n<div class=\"meta zg-gray\">\n<a data-follow=\"q:link\" class=\"follow-link zg-unfollow meta-item\"
# href=\"javascript:;\" id=\"sfb-868760\">
# <i class=\"z-icon-follow\"><\/i>\u53d6\u6d88\u5173\u6ce8<\/a>\n<span class=\"zg-bull\">•<\/span>\n63 \u4e2a\u56de\u7b54\n<span class=\"zg-bull\">•<\/span>\n3589 \u4eba\u5173\u6ce8\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>",
# "<div class=\"zm-profile-section-item zg-clear\">\n
# <span class=\"zm-profile-vote-count\">\n
# <div class=\"zm-profile-vote-num\">157K<\/div>\n
# <div class=\"zm-profile-vote-type\">\u6d4f\u89c8<\/div>\n
# <\/span>\n<div class=\"zm-profile-section-main\">\n
# <h2 class=\"zm-profile-question\">\n
# <a class=\"question_link\" target=\"_blank\" href=\"\/question\/31764065\">
# \u672c\u79d1\u6e23\u6821\u7684\u5b66\u751f\u5982\u4f55\u8fdb\u5165\u7f8e\u5e1d\u725b\u6821\u8bfbPhD\uff1f<\/a>\n
# <\/h2>\n<div class=\"meta zg-gray\">\n
# <a data-follow=\"q:link\" class=\"follow-link zg-unfollow meta-item\" href=\"javascript:;\" id=\"sfb-4904877\">
# <i class=\"z-icon-follow\"><\/i>\u53d6\u6d88\u5173\u6ce8<\/a>\n<span class=\"zg-bull\">•
# <\/span>\n112 \u4e2a\u56de\u7b54\n<span class=\"zg-bull\">•<\/span>\n1582 \u4eba\u5173\u6ce8\n
# <\/div>\n<\/div>\n<\/div>"]}
# print circle.content

#同樣json串需要自己 轉換成字典後使用
jsondict = json.loads(circle.text)
msgstr = jsondict['msg']
# print len(msgstr)

#根據自己所需要的提取信息規則寫出正則表達式
pattern = 'question\/.*?/a>'
try:
for y in xrange(0,20):
wholequestion = find(pattern, msgstr[y])
pattern2 = '>.*?<'
finalquestion = find(pattern2, wholequestion).replace('>','')
print str(b+y)+" "+finalquestion

#當問題已經訪問完後再傳參數 拋出異常 此時退出循環
except Exception, e:
print "全部%s個問題" %(b+y)
break

⑵ python怎麼成為高手 知乎

python怎麼成為高手 知乎

我個人比較推崇limodou. 謙虛, 有實力, 愛分享, 這些標簽讓李大哥在Python界口碑一直很好, 另外, 他的ulipad, 一直是很多python初學者最喜歡用的編輯器. Uliweb也是很優秀的web框架 國內還有很多人,

lol怎麼成為高手？

一：知己知彼百戰百勝，先要知道所有英雄的技能出招套路， 才能做出相應的反擊，或者說躲開技能
二：多看大地圖看到有人消失了，如果是自己對線的就說mis，否則在沒有眼的情況下多多猥瑣（回家的第一件事情就是買眼其他都沒這個重要）
三：打游戲也是靠心理戰的，不要被對面的英雄勾引，比如，一個殘血的英雄上來故意和你打，明顯是有隊友在草叢等你過去。
四：多看看對面英雄玩的好的是怎麼玩的先學著，當自己有一定經驗的時候再想著改進
五：學會算傷害，大概自己一套傷害能照成多少傷害，加上追擊（自己腿長的時候）能帶走么？
如果不能帶走對面的傷害能帶走我么？還有兩個英雄換血的時候自己劃算么？
六：多多思考，不能因為被殺幾次就生氣，科學研究發怒會降低百分之四十的智商。
七：玩游戲就是比智商比猥瑣比計算比經驗光是學別人的做法你能成為高手，但是永遠無法超越你學的那個人，所以自己獨立思想是很重要的
八：看開點游戲就是游戲而已，生活中成為高手才是最重要的朋友

加我1909874734QQ，影流的一起好了，我技術還可以，一起練意識

CS怎麼成為高手

多多練習，意志頑強

DOTA怎麼成為高手？

練好基本功補刀（冰女 CM 練習中路補刀10分鍾內正反補失誤少於5個 你就可以不用練了）了解每一個英雄的技能（你要真吃苦就把數據也背下來吧） 熟知小技巧比如控制兵線 拉兵線換位等（有視頻教學 優酷土豆自己搜）
看大神rep用處其實不大 因為可能你們相差太大 不用去侍汪模仿 你去和比你實力高的大 不要高太多 打完每次看自己的REP 不僅看自己的失誤 也要看場上打的最好的怎麼打的 最主要是要看場上局勢比如說Gank的進攻
還有一點就是記住隨時關注小地圖 紅點只有4個的時候就要注意一點了 而只有三個的時候就要猥瑣了 只有兩個的時候直接縮塔下隨時准備撤退 或者直接回到安全的二塔
學會看F點 每兩分鍾刷一次
有了補刀就有了錢 經常看rep就容易有意識 關注小地圖不容易死 經常看F就會有爆發
有了錢 有了意識 又很少死 還有爆發 你如果還不能成為高手就該死了 當然 操作是練出來的 操作只說一點 學會使用改建 最方便的改建 技能我沒改過 但是物品欄我倒是從來都用改建的 還有一些繞樹林 吃樹過樹林的小技巧就需要自己去找了

先熟悉各路英雄的技能，然後熟悉各種准備的作用，然後的思考一個准備會給不同的英雄帶來什麼樣的不一樣和提高，然後就是針對敵我英雄的不同技能和優勢劣勢，出相應的裝備，來克制敵人，把自己的優勢發揮到極致。 當然，首先是自己的基礎，打錢的能力。 其次是自己的和隊友的團隊意識，不怕有神一樣的對手，就怕有豬一樣的隊友，這話在理。 dota 是個團隊游戲。一個人永遠拯救不了世界。 嘿嘿，加油啊~

CSOL怎麼成為高手

進入游戲時按esc找到設置 鍵盤鍵位 將跳躍空格備份為滑鼠上滾輪 蹲為下滾輪 這樣之後你去網路一下狗跳MCJ等身法 這樣每次團戰時食指按住滑鼠左邊中指放在滾輪上 無名指放在滑鼠右邊 多練習 有節奏感 這樣身法就成了 想練好AK AWP 前提是要有意識 每次游戲時 注意看雷達 哪裡死了隊友哪裡丟了包 之類 最最重要一點 滑鼠位置盡量放高在頭部的位置 這樣看見敵人就爆頭拉· 勸樓主創個小號 或到5173 買個180天的AWP 很便宜的 幾塊錢 在新手頻道里 玩團隊練練身法找找節奏 眼睛始終盯著屏幕 死了人就看看雷達 多培養培養意識 玩狙擊時盡量把滑鼠壓低一點 CS最碉堡之處在於AWP跳起來也打得准 樓主多練習 每天先玩幾局極限模式找找跳躍身法節奏 在去玩幾把團隊 多看看網上 SK 競技什老毀仔么的視頻 在手感上來的情況下玩幾把生化 注意 玩生化是為了培養你 爆頭的精準度 只打僵屍頭部 在以上情況下 在試試玩競技 一天也就4個多小時左右 樓主注意多鍛煉 祝樓主早日余脊成為高手~ 純手打！

勤練習，此外別無他法
打虛擬練實在不推薦，因為虛擬都是 *** 護甲的，而前期的虛擬反應超慢，打起來一點感覺都沒有，到了後期又跟開了掛似的……極限模式、生化大逃殺練跑步的有什麼用……
還是建議打團戰競技。新手的話打團戰，對自己的技術自信了就去競技。團戰競技的技能是CSOL等FPS游戲的基礎，沒了這些其他模式也玩不好
其他生化、災變模式主要靠好槍，不過同樣不能不練技術

csgo怎麼成為高手

打的時間久了強=就成高手了 但是不好好訓練拉槍 急停 各種身位等的話 你能成為高手 但是成不了大神

LOL怎麼成為高手

其實很多人到了這個層面都差不多是這個樣子了 包括我自己 我現在也是白4階段，一直打不上去，我鑽石的朋友都跟我說了很多 總結下來就這么幾點 我和你分享下
1：當你打到一個點 感覺不行的時候 選擇其他的位置去嘗試下，比方說你是打野位打到瓶頸了 你去嘗試打打中單上單 相信到了白金分段，不時關注其他路的走勢 應該是會判斷了。尤其是野區，白金段的打野 應該會懂得在什麼位置放眼了 那你打上單的時候就應該學會判斷是否去支援打野。也許你說上單 我去支援打野了 那兵線怎麼辦？如果少吃2波兵 但是你拿到一個人頭，我相信也不是很虧
2：打的時候不要想太多，除了計算傷害 和時間以外 別去想其他的東西，如果你還要想 我上了 是不是會被別人打死的話 那你心態上就輸對面了。
3：操作和意識這個東西是日積月累的。不要經常去打低分局 這樣會拉低你自己的水平，因為低端局對手出錯的幾率太多 但是高端局沒有那麼多的失誤 一旦失誤那都是致命的
4：學會判斷局勢，辦人時要選擇怎麼樣的陣容，是被針對 是否被針對，進入游戲後 開局怎麼打？後期什麼時候該開團 什麼時候該上 都要果斷。開團的時候注意提示下隊伍的人 否則出現斷層 就是團戰的失敗。
5：打的時候自己保持平穩心 不要因為前期被壓制 或者送了幾個頭就心浮氣躁。一旦這樣 你就輸了。
6：每打完一局 好好反思比賽的過程，什麼時候出錯了 什麼時候上的正好，然後想想 以後再遇到這樣的陣容時該怎麼打。
差不多這樣吧 我鑽石的朋友告訴我的。你可以參考下。

⑶ 如何使用python爬取知乎數據並做簡單分析

一、使用的技術棧：
爬蟲：python27 +requests+json+bs4+time
分析工具： ELK套件
開發工具：pycharm
數據成果簡單的可視化分析
1.性別分布
0 綠色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性別不確定
可見知乎的用戶男性頗多。
二、粉絲最多的top30
粉絲最多的前三十名：依次是張佳瑋、李開復、黃繼新等等，去知乎上查這些人，也差不多這個排名，說明爬取的數據具有一定的說服力。
三、寫文章最多的top30
四、爬蟲架構
爬蟲架構圖如下：
說明：
選擇一個活躍的用戶（比如李開復）的url作為入口url.並將已爬取的url存在set中。
抓取內容，並解析該用戶的關注的用戶的列表url，添加這些url到另一個set中，並用已爬取的url作為過濾。
解析該用戶的個人信息，並存取到本地磁碟。
logstash取實時的獲取本地磁碟的用戶數據，並給elsticsearchkibana和elasticsearch配合，將數據轉換成用戶友好的可視化圖形。
五、編碼
爬取一個url:
解析內容：
存本地文件：
代碼說明：
* 需要修改獲取requests請求頭的authorization。
* 需要修改你的文件存儲路徑。
源碼下載：點擊這里，記得star哦！https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何獲取authorization
打開chorme，打開https : // www. hu .com/，
登陸，首頁隨便找個用戶，進入他的個人主頁，F12(或滑鼠右鍵，點檢查)七、可改進的地方
可增加線程池，提高爬蟲效率
存儲url的時候我才用的set(),並且採用緩存策略，最多隻存2000個url，防止內存不夠，其實可以存在redis中。
存儲爬取後的用戶我說採取的是本地文件的方式，更好的方式應該是存在mongodb中。
對爬取的用戶應該有一個信息的過濾，比如用戶的粉絲數需要大與100或者參與話題數大於10等才存儲。防止抓取了過多的僵屍用戶。
八、關於ELK套件
關於elk的套件安裝就不討論了，具體見官網就行了。網站：https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下：
從爬取的用戶數據可分析的地方很多，比如地域、學歷、年齡等等，我就不一一列舉了。另外，我覺得爬蟲是一件非常有意思的事情，在這個內容消費升級的年代，如何在廣闊的互聯網的數據海洋中挖掘有價值的數據，是一件值得思考和需不斷踐行的事情。

⑷ 學python能幹嘛知乎

學python能幹嘛如下：

1、Python web開發。學完Python可以做web開發，因為現在中國學習Python的比較少，而招聘Python的卻非常的多。所以Python web是一個非常的選擇方向。

2、運維。很多人運維還沒有學習Python，但是Python給運維帶來的價值非常的大，很多時候我都覺得這些還沒有學習Python的人早晚都要被淘汰。

6、Python是依託人工智慧慢慢升溫的，但是Python不僅可以從事人工智慧方面的工作，同時可以從事全棧工程師、爬蟲、數據分析、機器學習、爬蟲等，需求量都是非常高的，所以對於學員來說，學習Python之後機會崗位是非常廣泛的。

⑸ 如何閱讀python官方文檔 知乎

直接在shell中輸入Python進入交互模式：
[root@bogon test]$ python
Python 2.7.5 (default, Nov 6 2016, 00:28:07)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-11)] on linux2
Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.

使用dir函數式可以查看對象的屬性，以dict類型為例，在命令窗口輸入 dir(dict) 即可查看dict的屬性，如下所示：
dir(dict)

查看對象的某個屬性還可以用help函數，使用方法如下所示：
help(dict.items)

利用__doc__方法(注意此處為雙下劃線)，如要查看dict的update方法：
print(dict.update.__doc__)

⑹ python好學嗎 知乎

首先，對於初學者來說學習Python是不錯的選擇，一方面Python語言的語法比較簡單易學，另一方面Python的實驗環境也比較容易搭建。
學習編程是一定需要老師的，我不信誰能無師自通把Python學得多好。至少著急就業的人肯定不會，沒人指導很難學成。那麼學習Python編程語言難嗎?其實學Python不難,比起C語言、C#、 C+ +和JAVA這些編程語言相對容易很多。學習Python編程語言，動手實踐是一件非常愉快的事情。
下面給新手學習Python一些建議：
1、先買一本自學用的Python書籍,不要看電子書。
2、對Python基礎數據類型有個了解。
3、學會各種類型的操作方法。
4、了解函數和類的概念。
5、動手實踐,找小項目練習。
如果你決定了要學習Python技術，就是為了以後能有個高薪工作，而且你對自己學習Python還很自信，建議參加專業的學習。因為你對於工作的迫切需求，你肯定不會像大學那樣貪玩不學習，你會極其認真。

⑺ 如何系統地自學Python_如何系統地自學Python知乎

學習可以按照以下路線進行：

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBSBlog實戰項目開發、緩存和隊賀攜畢列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、RestfulAPI等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實隱仔戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識禪芹別、無人機開發、無人駕駛等。

階段九：自動化運維&開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

⑻ 深度學習 python怎麼入門 知乎

自學深度學習是一個漫長而艱巨的過程。您需要有很強的線性代數和微積分背景，良好的Python編程技能，並扎實掌握數據科學、機器學習和數據工程。即便如此，在你開始將深度學習應用於現實世界的問題，並有可能找到一份深度學習工程師的工作之前，你可能需要一年多的學習和實踐。然而，知道從哪裡開始，對軟化學習曲線有很大幫助。如果我必須重新學習Python的深度學習，我會從Andrew Trask寫的Grokking deep learning開始。大多數關於深度學習的書籍都要求具備機器學習概念和演算法的基本知識。除了基本的數學和編程技能之外，Trask的書不需要任何先決條件就能教你深度學習的基礎知識。這本書不會讓你成為一個深度學習的向導(它也沒有做這樣的聲明)，但它會讓你走上一條道路，讓你更容易從更高級的書和課程中學習。用Python構建人工神經元
大多數深度學習書籍都是基於一些流行的Python庫，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《運用深度學習》（Grokking Deep Learning）通過從零開始、一行一行地構建內容來教你進行深度學習。

《運用深度學習》
你首先要開發一個人工神經元，這是深度學習的最基本元素。查斯克將帶領您了解線性變換的基本知識，這是由人工神經元完成的主要計算。然後用普通的Python代碼實現人工神經元，無需使用任何特殊的庫。
這不是進行深度學習的最有效方式，因為Python有許多庫，它們利用計算機的圖形卡和CPU的並行處理能力來加速計算。但是用普通的Python編寫一切對於學習深度學習的來龍去是非常好的。
在Grokking深度學習中，你的第一個人工神經元只接受一個輸入，將其乘以一個隨機權重，然後做出預測。然後測量預測誤差，並應用梯度下降法在正確的方向上調整神經元的權重。有了單個神經元、單個輸入和單個輸出，理解和實現這個概念變得非常容易。您將逐漸增加模型的復雜性，使用多個輸入維度、預測多個輸出、應用批處理學習、調整學習速率等等。
您將通過逐步添加和修改前面章節中編寫的Python代碼來實現每個新概念，逐步創建用於進行預測、計算錯誤、應用糾正等的函數列表。當您從標量計算轉移到向量計算時，您將從普通的Python操作轉移到Numpy，這是一個特別擅長並行計算的庫，在機器學習和深度學習社區中非常流行。
Python的深度神經網路
有了這些人造神經元的基本構造塊，你就可以開始創建深層神經網路，這基本上就是你將幾層人造神經元疊放在一起時得到的結果。
當您創建深度神經網路時，您將了解激活函數，並應用它們打破堆疊層的線性並創建分類輸出。同樣，您將在Numpy函數的幫助下自己實現所有功能。您還將學習計算梯度和傳播錯誤通過層傳播校正跨不同的神經元。

隨著您越來越熟悉深度學習的基礎知識，您將學習並實現更高級的概念。這本書的特點是一些流行的正規化技術，如早期停止和退出。您還將獲得自己版本的卷積神經網路(CNN)和循環神經網路(RNN)。
在本書結束時，您將把所有內容打包到一個完整的Python深度學習庫中，創建自己的層次結構類、激活函數和神經網路體系結構(在這一部分，您將需要面向對象的編程技能)。如果您已經使用過Keras和PyTorch等其他Python庫，那麼您會發現最終的體系結構非常熟悉。如果您沒有，您將在將來更容易地適應這些庫。
在整本書中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓勵你用心編寫自己的神經網路，而不是復制粘貼任何東西。
代碼庫有點麻煩
並不是所有關於Grokking深度學習的東西都是完美的。在之前的一篇文章中，我說過定義一本好書的主要內容之一就是代碼庫。在這方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度學習庫中，每一章都有豐富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一個學習Python機器學習和深度學習的優秀工具。然而，jupiter的優勢在於將代碼分解為幾個可以獨立執行和測試的小單元。Grokking深度學習的一些筆記本是由非常大的單元格組成的，其中包含大量未注釋的代碼。

這在後面的章節中會變得尤其困難，因為代碼會變得更長更復雜，在筆記本中尋找自己的方法會變得非常乏味。作為一個原則問題，教育材料的代碼應該被分解成小單元格，並在關鍵區域包含注釋。
此外，Trask在Python 2.7中編寫了這些代碼。雖然他已經確保了代碼在Python 3中也能順暢地工作，但它包含了已經被Python開發人員棄用的舊編碼技術(例如使用「for i in range(len(array))」範式在數組上迭代)。
更廣闊的人工智慧圖景
Trask已經完成了一項偉大的工作，它匯集了一本書，既可以為初學者，也可以為有經驗的Python深度學習開發人員填補他們的知識空白。
但正如泰溫·蘭尼斯特(Tywin Lannister)所說(每個工程師都會同意)，「每個任務都有一個工具，每個工具都有一個任務。」深度學習並不是一根可以解決所有人工智慧問題的魔杖。事實上，對於許多問題，更簡單的機器學習演算法，如線性回歸和決策樹，將表現得和深度學習一樣好，而對於其他問題，基於規則的技術，如正則表達式和幾個if-else子句，將優於兩者。

關鍵是，你需要一整套工具和技術來解決AI問題。希望Grokking深度學習能夠幫助你開始獲取這些工具。
你要去哪裡?我當然建議選擇一本關於Python深度學習的深度書籍，比如PyTorch的深度學習或Python的深度學習。你還應該加深你對其他機器學習演算法和技術的了解。我最喜歡的兩本書是《動手機器學習》和《Python機器學習》。
你也可以通過瀏覽機器學習和深度學習論壇，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智慧和深度學習Facebook組，或通過在Twitter上關注人工智慧研究人員來獲取大量知識。
AI的世界是巨大的，並且在快速擴張，還有很多東西需要學習。如果這是你關於深度學習的第一本書，那麼這是一個神奇旅程的開始。

⑼ Python爬取知乎與我所理解的爬蟲與反爬蟲

關於知乎驗證碼登陸的問題，用到了Python上一個重要的圖片處理庫PIL,如果不行，就把圖片存到本地，手動輸入。

通過對知乎登陸是的抓包，可以發現登陸知乎，需要post三個參數，一個是賬號，一個是密碼，一個是xrsf。
這個xrsf隱藏在表單裡面，每次登陸的時候，應該是伺服器隨機產生一個字元串。所有，要模擬登陸的時候，必須要拿到xrsf。

用chrome （或者火狐 httpfox 抓包分析）的結果：

所以，必須要拿到xsrf的數值，注意這是一個動態變化的參數，每次都不一樣。

拿到xsrf，下面就可以模擬登陸了。
使用requests庫的session對象，建立一個會話的好處是，可以把同一個用戶的不同請求聯系起來，直到會話結束都會自動處理cookies。

注意：cookies 是當前目錄的一個文件，這個文件保存了知乎的cookie，如果是第一個登陸，那麼當然是沒有這個文件的，不能通過cookie文件來登陸。必須要輸入密碼。

這是登陸的函數，通過login函數來登陸，post 自己的賬號，密碼和xrsf 到知乎登陸認證的頁面上去，然後得到cookie，將cookie保存到當前目錄下的文件裡面。下次登陸的時候，直接讀取這個cookie文件。

這是cookie文件的內容

以下是源碼：

運行結果：

https://github.com/zhaozhengcoder/Spider/tree/master/spider_hu

反爬蟲最基本的策略：

爬蟲策略：
這兩個都是在http協議的報文段的檢查，同樣爬蟲端可以很方便的設置這些欄位的值，來欺騙伺服器。

反爬蟲進階策略：
1.像知乎一樣，在登錄的表單裡面放入一個隱藏欄位，裡面會有一個隨機數，每次都不一樣，這樣除非你的爬蟲腳本能夠解析這個隨機數，否則下次爬的時候就不行了。
2.記錄訪問的ip，統計訪問次數，如果次數太高，可以認為這個ip有問題。

爬蟲進階策略：
1.像這篇文章提到的，爬蟲也可以先解析一下隱藏欄位的值，然後再進行模擬登錄。
2.爬蟲可以使用ip代理池的方式，來避免被發現。同時，也可以爬一會休息一會的方式來降低頻率。另外，伺服器根據ip訪問次數來進行反爬，再ipv6沒有全面普及的時代，這個策略會很容易造成誤傷。（這個是我個人的理解）。

通過Cookie限制進行反爬蟲：
和Headers校驗的反爬蟲機制類似，當用戶向目標網站發送請求時，會再請求數據中攜帶Cookie，網站通過校驗請求信息是否存在Cookie，以及校驗Cookie的值來判定發起訪問請求的到底是真實的用戶還是爬蟲，第一次打開網頁會生成一個隨機cookie，如果再次打開網頁這個Cookie不存在，那麼再次設置，第三次打開仍然不存在，這就非常有可能是爬蟲在工作了。

反爬蟲進進階策略：
1.數據投毒，伺服器在自己的頁面上放置很多隱藏的url，這些url存在於html文件文件裡面，但是通過css或者js使他們不會被顯示在用戶看到的頁面上面。（確保用戶點擊不到）。那麼，爬蟲在爬取網頁的時候，很用可能取訪問這個url，伺服器可以100%的認為這是爬蟲乾的，然後可以返回給他一些錯誤的數據，或者是拒絕響應。

爬蟲進進階策略：
1.各個網站雖然需要反爬蟲，但是不能夠把網路，谷歌這樣的搜索引擎的爬蟲給幹了（幹了的話，你的網站在網路都說搜不到！）。這樣爬蟲應該就可以冒充是網路的爬蟲去爬。（但是ip也許可能被識破，因為你的ip並不是網路的ip）

反爬蟲進進進階策略：
給個驗證碼，讓你輸入以後才能登錄，登錄之後，才能訪問。

爬蟲進進進階策略：
圖像識別，機器學習，識別驗證碼。不過這個應該比較難，或者說成本比較高。

參考資料：
廖雪峰的python教程
靜覓的python教程
requests庫官方文檔
segmentfault上面有一個人的關於知乎爬蟲的博客，找不到鏈接了

⑽ python怎麼成為高手 知乎

我個人比較推崇limodou. 謙虛, 有實力, 愛分享, 這些標簽讓李大哥在Python界口碑一直很好, 另外, 他的ulipad, 一直是很多python初學者最喜歡用的編輯器. Uliweb也是很優秀的web框架 國內還有很多人,