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非常适合新手的一个Python爬虫项目: 打造一个英文词汇量测试脚本!

最近朋友在苦学英文,但是又不知道自己学的怎么样了,直到有一天,他找到了扇贝网,里面有个“评估你的单词量”功能非常的好,就推荐给我了! 今天我们就用python做一个小的爬虫,然后自己写一个脚本来实现这个功能吧! 目标:打造一个英文词汇量测试脚本 url:扇贝网 工具:python3.6、pycharm、requests库 思路: 和网页一样,总共分三步: 先来看看网页中数据,用F12开发者工具抓包就可以 为了更好的演示,这里网页缩小了。 点击开始,在来看看出现了什么 这里我们抓到了一个包,这个json数据中包含了所有的类别或者说是级别,一共十大类,我们点击”响应”验证下 可以看到,显示内容在我们抓到的json数据中,但是0和1中的内容有的一样,有的不一样是什么鬼?不要急,我们先选择‘高考’,在抓下包看看 选择高考后,网页直接给出了第二步,50个单词选择,注意,先看下抓到的json数据的真实地址 还记得我们在第一步抓到的包吗?0里面就是这个真实地址最后的category的值,1里面是对应的显示在网页中的内容,好了,第二步的真实url也被我们找到规律了,那下来就是分析单词了,看看有什么规律...

关于深度学习,这里有一份入门公开课(文末福利)

​ 点击图片购书 参与文末话题讨论,每日赠送异步图书 ——异步小编 前不久,“逃犯看张学友演唱会被抓”的新闻让不少人都感慨,原来演唱会还能用来干这个!其实这都是AI面部识别技术的功劳,在支付、安防等领域,AI面部识别技术有着广泛的应用。在互联网金融信贷风险控制中,我们也会借助机器学习和统计分析的模型,对信贷申请者进行“AI面部识别”。即使一个微博、一条朋友圈这些看似平常的个人社交信息,经过AI模型计算后,也能帮助我们识别出那些可能的“逃犯”——信贷欺诈者。 本次公开课将从建模的角度,介绍互联网金融反欺诈模型的关键——如何从信贷申请数据中提取出有用的特征。实际的建模结果表明,信贷申请人的“社交网络”特征往往是最有效的。 1|分享嘉宾介绍我是谁?我为什么要开公开课 唐亘,数据科学家,《精通数据科学:从线性回归到深度学习》一书作者。热爱并积极参与Apache Spark、 scikit-learn等开源项目。作为讲师和技术顾问为多家机构(包括惠普,华为,复旦大学等)提供百余场技术培训。 在此之前,工作和研究集中于经济和量化金融,曾参与经合组织(OECD)的研究项目并发表论文,并担任英国在线出...

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