基础阶段：掌握requests发请求，BeautifulSoup/XPath解析数据（案例1-6）；反爬阶段：学会User-Agent、代理、Cookie的使用（案例7-9）；效率阶段：用aiohttp做异步爬虫（案例10）；进阶阶段：用Scrapy-Redis做分布式爬虫。新手建议先从豆瓣、知乎这类反爬宽松的网站练手，别一开始就爬电商、金融类网站（反爬严格，容易违法）。如果遇到“解析失败”“IP

基础阶段：掌握requests发请求，BeautifulSoup/XPath解析数据（案例1-6）；反爬阶段：学会User-Agent、代理、Cookie的使用（案例7-9）；效率阶段：用aiohttp做异步爬虫（案例10）；进阶阶段：用Scrapy-Redis做分布式爬虫。新手建议先从豆瓣、知乎这类反爬宽松的网站练手，别一开始就爬电商、金融类网站（反爬严格，容易违法）。如果遇到“解析失败”“IP

JS加密：逆向算法，复现参数；滑块验证：模拟真人轨迹，别太规律；指纹识别：修改或替换浏览器指纹，避免被标记；最后用代理+延迟+Cookie池做组合防御。现在我用这套方法爬过电商、自媒体、招聘等平台，除了极少数用AI风控的网站（比如支付宝），90%的网站都能突破。如果你们遇到“JS混淆看不懂”“滑块一直失败”等问题，评论区留具体场景，我会用实战经验帮你拆解！

User-Agent中间件Win64;# 代理中间件import random import redis from scrapy import signals # User-Agent中间件 class RandomUserAgentMiddleware : USER_AGENTS = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64;

User-Agent中间件Win64;# 代理中间件import random import redis from scrapy import signals # User-Agent中间件 class RandomUserAgentMiddleware : USER_AGENTS = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64;

本文介绍了PyTorch代码优化的系统方法，从基础规范到高级技巧，帮助开发者提升深度学习项目的效率。首先强调遵循Python编码规范（PEP 8）和类型注解的重要性，确保代码可读性和可维护性。中级部分探讨设备管理（CPU/GPU）、DataLoader优化和梯度累积等性能提升技巧。高级技巧包括混合精度训练、计算图优化和数据集子集使用。最后，专家级建议涉及模块化封装和模型版本管理，以增强代码可扩展性

从阿西莫夫的《基地》系列小说中的心理史学到现代人工智能的实际应用，科技的进步正在逐步让我们实现社会预测的梦想。深度学习作为AI的一项核心技术，在图像、语音、文本等领域表现出色，其强大的数据处理和模式识别能力让我们能从大规模的社会数据中发现隐含的规律。未来的社会模型将不仅仅是技术的创新，更需要跨学科的合作和深思熟虑的伦理框架。在不久的将来，AI可能不再是单纯的工具，而是成为我们理解和预测社会、决策和

本文介绍了如何利用Pyecharts绘制A股行业热力图，直观展示行业涨跌趋势。通过Tushare获取行业分类数据并清洗后，使用Pyecharts的HeatMap功能生成交互式热力图，X轴为行业名称，Y轴为涨跌幅，颜色深浅反映涨跌幅度。该可视化方法能帮助投资者快速识别表现优异或存在风险的行业，优化投资决策。文章还探讨了热力图的优化方法，如调整颜色映射、添加交互功能等，并展望了结合机器学习预测行业趋势

本文介绍了两种Python抓取微博数据的方法：1）通过分析XHR接口使用Requests获取JSON数据，需处理Cookie和反爬；2）使用Selenium模拟浏览器操作抓取页面内容。文章对比了三种抓取方式的优缺点，推荐API接口或Selenium方案，并详细说明了环境准备、Cookie获取、代码实现步骤及注意事项。数据目标包括微博内容、用户、发布时间和链接，最终可导出为CSV文件。两种方法各具特

本文介绍了基于Python的京东商品评论爬取与情感分析全流程。通过requests库抓取京东商品评论API数据，利用SnowNLP进行情感分析，将评论分类为正面、负面和中性。文章详细展示了数据预处理、情感评分、可视化分析（词云、情感分布图）以及自动化监控的实现方法，并提供了优化建议如代理池、模型训练和交互式图表。该方案能帮助商家分析产品口碑、识别潜在问题，并支持自动化舆情监控与提醒。