1 BeautifulSoup概述 beautifulSoup是勇python语言编写的一个HTML/XML的解析器,它可以很好地处理不规范标记并将其生成剖析树(parse tree): 它提供简单而又常见的导航(navigating),搜索及修改剖析树,此可以大大节省编程时间 2 BeautifulSoup安装 2.1 安装 pip install beautifuilsoup4 当安装不成功时,首先查看windows的命令提示符是否是以管理员身份打开的. 然后再检查其他因素 2.2 使用 f…

被用来检索\替换那些符合某个模式(规则)的文本,对于文本过滤或规则匹配,最强大的就是正则表达式,是python爬虫里必不可少的神兵利器. 1 正则表达式re基本规则 [0-9] 任意一个数字,等价\d [a-z] 任意一个小写字母 [A-Z]任意一个大写字母 [^0-9] 匹配非数字,等价\D \w 等价[a-z0-9_],字母数字下划线 \W 等价对\w取非 . 任意字符 [] 匹配内部任意字符或子表达式 [^] 对字符集合取非 * 匹配前面的字符或者子表达式0次或多次 + 匹配前一个字符至少…

抓取万水书苑网页中所有<a>标签中的超链接井显示. import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.wsbookshow.com/' html = requests.get(url) html.encoding="gbk" sp=BeautifulSoup(html.text,"html.parser") links=sp.find_all(["a",&q…

前言 前面我简单介绍了Python的Hello World.看到有人问我搞搞Python的Web,一时兴起,就来试试看. 第一篇 VS2013中Python学习笔记[环境搭建] 简单介绍Python环境的搭建过程,以及Hello World的实现. 第二篇 VS2013中Python学习笔记[基础入门] 我简单学习使用了Python的几个基础的知识点. 第一个Web页面 第一步:首先打开VS2013开发工具 ,新建项目,选择Django Project模版. 修改项目名称,可以查看到项目的文件结…

近期在玩树莓派,前面写过一篇在树莓派上使用1602液晶显示屏,那么可以显示后最重要的就是显示什么的问题了. 最easy想到的就是显示时间啊,CPU利用率啊.IP地址之类的.那么我认为呢,假设可以显示当前时间.温度也是甚好的.作为一个桌面小时钟还是非常精致的. 1. 眼下有哪些工具 眼下比較好用的应该是 weather-util, 之前我获取天气信息一般都是通过它. 使用起来也非常easy: (1) Debian/Ubuntu 用户使用 sudo apt-get install weather-u…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…