开篇语 本篇文章适用人群 >有一点点语法基础，至少知道Python这个东西，如果有其他方面语言的基础那也凑合 >会一点点Linux系统的操作，最好是ubuntu >有爬虫兴趣的啊，这可是好东西啊！！ 温馨提示：非此道用户，食用起来可能会有点不适，请谅解 正文 Python爬虫简介（来源于维基百科）： 网络爬虫始于一张被称作种子的统一资源地址（URLs）列表。当网络爬虫访问这些统一资源定位器时，它们会甄别出页面上所有的超链接，并将它们写入一张＂待访列表＂，即所谓＂爬行疆域＂（crawl frontier）。
專 欄 ❈ 罗罗攀，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 折腾了几天，终于完成了第一个web开发项目，其中乐趣多
折腾了几天，终于完成了第一个web开发项目，其中乐趣多多，坑也是巨多，听我娓娓道来之前，按例给大家上网站链接：
语法测试 Posted September 30, 2016 标题 markdown # 我是H1标题 ## 我是H2标题 ### 我是H3标题 #### 我是H4标题 ##### 我是H5标题 我是H1标题 我是H2标题 我是H3标题 我是H4标题 我是H5标题 片段 markdown 这是第一篇日记， 仅仅为了测试. 这是第一篇日记， 仅仅为了测试. 列表 markdown - 文本1 - 文本2 - 文本3 文本1 文本2 文本3 markdown 1. 文本1 2. 文本2 3. 文本3 文本1 文
我在简书写了很多文章，考虑到文章的安全性，我希望定期备份下载我的文章，那么该怎么做呢？
我是一名学生，目前大三，就读于一个不知名的成都某高校。和大多数人一样，不喜欢自己的专业，所以我选择另谋出路，于是找到了数据分许这个方向，从零开始自学，尽管不知道结果会如何，但我还是会一直学下去。如果我考研的话，应该会选择数据科学或者数据挖掘方向。为什么说如果呢？因为我现在还没有想好，只是留给我考虑的时间也并不多了。 其实我大二的时候就想创建一个公众号了，由于种种原因，这个想法被搁浅了。到了今年9月，我才重新拾起这个想法，斟酌再三，于是有了这个公众号。我公众号是9月17日注册的，在
和大家分享下之前用python的第三方库PIL库进行多图拼接制作的一些漂亮的照片墙成果图。
此博客为静态博客， 直接对 markdown 文件生成的 html 静态文件。 请参考 script 目录的脚本。
API.png 首先我做这个项目的目的是朴素的： 熟悉golang 语法 通过这个项目呢，大家可以分析任意网站， 任意解析网站形成自己的API。 这个项目受项目：zhihu-go 影响。阅读完该项目的源码后，我立刻觉得，在掌握了 golang 基础语法之后，我可以写出一个类似的项目。尽管原项目因为知乎的改版而导致现在不能运行了，但就基本思想还是可以借鉴的。 1. 『简书API : jianshu 基于 golang （1）』
截止前天，来简书正好一个月。20170730 注册了账号，当晚发布处女作《爬取张佳玮138w+知乎关注者：数据可视化》，从而开启了《python爬虫和数据可视化》系列的写作。
说来也巧，之前有一次无意间留意到简书好像没有做文章总阅读量的统计（准确的说法应该叫展示），刚好最近有时间，趁这个机会就用Python写了这么个功能，既是学习也是练手。
0x00 前言 社交关系数据已经准备就绪，PageRank算法的原理和实现我们也已经大致掌握，下面就可以在此基础上做一些有意思的事情了。 本篇会在前面抓取的500w简书的粉丝数据上，使用 PageRa
在2016年10月底，我建立了“分享与成长群”，每人在每月都要输出一篇原创文章，一开始人数不多，汇总成PDF的工作量并不大，但现在人数已经超过70人了，该写个程序来解决这种重复性的工作了。 最终问题描
简书上有个“简书交友”专题，经常会有人写些自己的情况、贴贴自己的照片然后投稿到这一专题，有介绍的比较详细的比如下图所示（侵删），较为规整和全面；
很多人来简书写作，或长或久，可能无法准确量化自己取得的进步，或者无法定位自己在几十万乃至更多的写作者中所处的位子，比如：有多少人粉丝数、喜欢数比你多？万粉大小V的有多少人？老是看到的“签约作者”这一群体有多少人？他们用了多久取得现在的成绩......
前面两篇安装完成了爬虫所需要的环境和工具，也踩了几个坑之后，今天开始写代码，开始写python第一个项目，把自己的简书简书主页文章信息爬取下来。
在本专栏或文集中，我曾多次使用ECharts绘制图表、进行可视化，也渐渐积累了30多个实例，本文对此前用过的所有图表和代码进行整理并分享，以给想绘制精美图表的人一点绵薄的帮助。其中全部实例已上传ECharts3官网的个人主页，如果觉得网页上一个个代码查看太麻烦，可以看评论区，去某号后台自取，全部代码和原图轻松到手，妈妈再也不用担心你的图丑破天际了，（逃）。
0x00 前言 上一篇文章已经写了一部分数据获取和爬虫的内容，这篇文章我们一起来实现一个网络爬虫，用这个小爬虫来爬取500w的简书的粉丝关系对。 1. 两个小问题 为什么要爬关系对数据呢，爬些文字数据岂不更好？ 为什么要爬关系对数据？因为居士最近正在搞和社交关系相关的项目，需要对大量的关系数据做处理，而且要用到 LPA 、 PageRank 这些算法，写博客本来就需要为自己学习和工作来服务，为了加深自己的理解，因此前几篇博客都和关系数据相关。后续当需要文本数据的时候，会有专门的文章。 为什么要爬简书数据呢？
昨天安稳的开始了Python数据分析的学习，向右奔跑前辈问我有没有兴趣搞下简书用户的爬取和数据分析，像我这种爱好学习（不行，让我吐一下），当然是答应了。说实话，这个实战对我来说，难度很大：
很多时候我们做 Python 爬虫时或者自动化测试时需要用到 selenium 库，我们经常会卡在登录的时候，登录验证码是最头疼的事情，特别是如今的文字验证码和图形验证码。文字和图形验证码还加了干扰线，本文就来讲讲怎么绕过登录页面。
数每次调用输出会自增 1 使用 JavaScript的匿名函数： var f = (function(){ var i = 0 return function(){ return i++ } })() 还有一种写法有点像 python的装饰器： function count(){ var i = 0 count = function(){ return i++ } return i++ } 两种方法都可以实现功能，不过
最近粉丝涨的飞快，已突破3500大关，虽然比起大咖来说，是微乎其微，但看过我简书风云榜的都知道，3500粉丝也能排上前200名（虽然只爬取了20多万的数据）。 但随着粉丝的增长，也担心粉丝的质量问题，我发现许多粉丝都是没有发表任何文字的，我把这些用户定义为非活跃用户（这样太过偏激），今天就已作者本人的粉丝和向右奔跑前辈的粉丝做比较，看下敌我差距~ 爬虫分析及代码 简书的原因，这里只能爬取粉丝的前100页，一页就是9个粉丝，总共只能爬取900个粉丝，爬取的字段也是很简单： 粉丝id 关注量 粉丝量 文章数（
1. Jupyter Notebook 编程环境功能支持markdown编辑模式。
词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
就是以上红色框内文章的标签，和这个标题对应的url链接。当然首页还包括其他数据，如文章作者，文章评论数，点赞数。这些在一起，称为结构化数据。我们先从简单的做起，先体验一下Python之简单，之快捷。
简书是个学习的好网站， 我大多只关注首页上的人们文章， 但是最近因为忙错过了很多首页上的文章，所以有了想法把每天的热门top生成mobi推送到kindle。这样在地铁上也能快速翻完.
照片元信息 我们平时拍摄的图片,不仅包含了可见的像素信息,还包含了我们看不到的隐藏信息(元信息),而这些元信息,往往会不经意间泄露我们的隐私. ---- 我们先来看看平时我们拍摄的照片里面，到底藏了哪些信息； (1) iPhone6s照片元信息的提取: iPhone6s 运行脚本 手机拍摄的照片,元信息非常丰富,包含了光圈/快门等拍摄参数,也包含了拍摄时间,拍摄地点等个人隐私信息,所以不要轻易将未经处理的原图发送给他人,尤其不要随意上传原图! (2) 佳能70D拍摄照片元信息的提取:
核心知识： 再次强化开发步骤和知识 简易的HTML和CSS语法 数据库操作 模板的使用 1: 目标 先显示最终效果图：这是个包含背景颜色的网页，不是水印。 1465024645455.png Wech
简书天然支持Markdown格式, 而Github仓库中的README.md也天然支持Markdown格式 简书后台支持一键下载所有写过的Markdown的文章, Github提供了脚本创建仓库的Ap
对应的github主页是 https://github.com/Dukunbioinfo/pipeline-for-lncRNAs
好久没有录制实战教程视频，大邓就在圣诞节后直接上干货。 之前写过一期【视频教程-用python批量抓取简书用户信息】的文章，是自己造的轮子，今天我趁着刚入门scrapy和xpath，操刀重写这个任务。 一、实战项目简介递归 我们要大批量获取简书网站上的用户数据，最直接的办法是给一个初识的用户url，从这个用户的关注的和粉丝中再抽取url，循环往复，周而复始。这其实就是递归。 数据项 获取到的url，我们需要对其进行请求，解析出想要的数据 昵称-nickname 关注数-followed 粉丝数- fol
2018余额已不到两天，2018初的flag完成了几个？今天我利用Python爬虫和数据分析技术，分析我的2018年文章分享情况。
图片发自简书App python -m http.server 如果你的计算机上已经安装了python3，运行上面的命令后，python会在当前命令行模式所在的目录下，启动一个运行于8000端口的http服务，哈哈，以后可以和Apache说拜拜了～ npm也可以安装类似的服务: sudo npm install --global http-server, 开启服务hs --open或http-server
Livy Session 详解（上） - 简书 一文主要介绍了 session 整体的启动流程并详细分析了 client 端（livy server 端）是如何启动 driver 以及建立连接的。本文将进一步分析 session server 端（即 driver 内部）是如何启动、初始化的以及执行代码片段的。
前段时间, 写了一篇从Github下载开源电子书, 收到很多赞, 有朋友问我, 如何写自己的开源电子书? 我在这里就详细的写一写... 前期准备: 申请一个自己的github账户 了解Markdown
1、requests 带headers import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { ’ User-Agent ’:’ Mozilla/5 . 0 (Windows NT 6 .1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrorne/53.0.2785 . 143 Safari/537.36 ’ } res = requests.get ( ’ http : //bj . xiaozhu .com/ ’, headers=headers) print (res .text) soup= BeautifulSoup(res.text,’ html.parser ’) print(soup.prettify()) 2、beautifulsoup的4种解析库
0 前言 我在简书关注的一位大佬发了一篇文章，文章大意是一个简书用户假意约稿，其实是想让别人关注微信公众号，大佬写代码去爬取该用户的动态，发现该用户真的是在骗人。 具体细节请看文章：https://www.jianshu.com/p/35a85ee14f7b 我把大佬的代码复制到本地运行，发现没有把第一页的动态保存下来，于是添加了一点点代码把代码完善了一下。 1 环境说明 Win10 系统下 Python3，编译器是 Pycharm，需要安装 requests、lxml这两个包。 这里只介绍 Pycha
爬虫专题已建立一周有余，做为管理员，也不能白占着位置不干活，今天通过爬虫得到的用户信息和收录文章信息，给大家分析下爬虫专题的优势与不足。 用户信息表 创建者 爬虫专题的创建者为向右奔跑，他同时也是@I
上篇使用python分析微信好友 - 简书 https://www.jianshu.com/p/c7f1b400d20a python爬虫： 数据保存后用R语言作图分析
版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/79286298
这段时间在简书发的文章可能会有点偏学习笔记了，因为笔者准备跟着一个热门github项目—— Python-100-Days，在github已经标星73.8k，绝对是值得一看的热门项目。
折腾了许久，觉得还是要记录点什么，不管是给有兴趣的小伙伴做参考，还是加深自己的学习理解，都是有一定裨益的。
一 人工智能时代的来临，随着互联网数据越来越开放，越来越丰富。基于大数据来做的事也越来越多。数据分析服务、互联网金融、数据建模、医疗病例分析、自然语言处理、信息聚类，这些都是大数据的应用场景，而大数据
之前在《如何开始写你的第一个python脚本——简单爬虫入门！》中给大家分享了一下写一个爬虫脚本的基本步骤，今天继续分享给大家在初期遇到的一个很烦人的问题——反爬及处理办法！
在设置中找到 Tools > Python Integrated Tools 下拉选择Docstring format为Google
本篇介绍用Python+Selenium 自动发布简书文章，一些必要的前置准备说明在上篇文章里面有提到，这里就不再重复了。
链接地址: https://fangyuanxiaozhan.com (欢迎访问, 哈哈!)
过了春节，才算是真正的过年！今天是腊月初一，离过年的日子越来越近了，在这个特殊（今天是我小侄子的一周岁生日）的日子里，盘点一下即将结束的2017年，为的就是在即将到来的2018，能够有所为，有所不为。
很多读者在学习了 Python 之后都想做一些爬虫程序，去网上采集数据或完成一些自动化操作。因此，我们也制作了一套爬虫实战课程，目前正在最后的完善中，很快将和各位见面。 等不及的朋友，可以先来看看这个类似于 bs4 的网页分析模块——PyQuery。 如果说到 jQuery，熟悉前端的同学肯定不陌生，它可以简单优雅地对 html 文件进行定位、选择、移动等操作。而本文的主角 pyquery，支持以 jquery 的方式对 html 进行操作。因此非常适合有前端或 js 基础的同学使用。 废话不多说，一边看文
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