博客Top100的“大人物”都是那些?python爬虫带你看!

听博客大佬说,每天坚持写博客是种什么体验? 相信大家都听过一句话,“自律使我自信”,阅读很容易,但每天坚持阅读20页,坚持十年以上呢? 健身也不难,但每天健身半小时,坚持十年以上呢? 写点东西很容易,但每天写作,坚持十年以上呢? 思考一件事很容易,但每天坚持反思自己的思维逻辑,坚持十年以上呢? …… 所有很容易的事,很简单的能力,加上一个时间轴,就会有巨大的威力。因为这些动作就会成为习惯,而习惯就会成为日常的一部分。 让我们一起听听坚持写作十一年的博客大佬怎么说吧~ 博客真的很好用!它不仅可以成为你的创意来源,而且如果你想成为一名独立开发者,它可能 阅读详情

使用优快云也快一年了,排名靠前的博主,我基本都看过他们的文章,有的通俗易懂,有的富含哲理,更多的是他们人生历练和各种经验之谈,我都很佩服他们,可以有这样的成就,是真的不容易,这篇文章,目的爬取博客排名Top100的各位大佬的一些基本资料,让我膜拜!

很多人学习python,不知道从何学起。
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文章目录

  • 爬虫思路:
  • 编写代码:
  • 初始化参数:爬取网址:分析json包:下载保存excel表格:全部代码:

 


爬虫思路:

  • 本次爬取网站: https://blog.youkuaiyun.com/rank/writing_rank

    是这个样子的, 我的目的就是获得每个用户组的一些基本信息, 然后保存到excel表格,用来做一些可视化表,刺激刺激我自己, 增加自己的学习动力。

我们扫描一下源代码, 不管搜索任何这张图上有的数据,你都会发现找不到,就像这样。


其实这个页面和今日头条是一样的, 都是采用Ajax的形式去加载,如果不知道Ajax是什么的,可以看我之前的博客: 今日头条分析Ajax 这样就能对Ajax有大概的了解了,在network中,通过下拉页面状态栏,会发现有很多网址是类似的,就像下面这样:


通过每一次下拉, 都会发现有刷出一个新的 weekList?******* 这样的, 查看一下这个连接的代码,发现就是一个json包, 而这个json包,就包括我们要的信息,要想得到这些数据,我们只要解析这个json包就行了,但是如果直接去请求这个网址,可能啥都得不到,还有一些参数没有携带,如图:

可以看到参数

url:  我们时请求这个url  不是最开始给的网址
useername:  这个是你自己的用户id  不带的话 就表示没登入 (不带也可以)
page:   页数 测试发现 这个只能显示Top100 也就最大10页
size:  大小  每次json包里面只包括 10 个大佬的数据
这里面只有page会发生变化, 所以我们只要一个循环,不断的去构造这个网址就行了。

接下来就是构造这个初始变量,然后去请求网址,分析json包就行了。


编写代码:

初始化参数:

    def __init__(self):
        self.ua = GetUserAgentCS()  # 这个是我自己编写的一个useragent的随机类 
                                    # 表示用fake_useragent 有的时候会断连 不稳定
        self.url = 'https://blog.youkuaiyun.com/api/WritingRank/weekList?'  # ajax 请求网址
        self.header = {
            'Referer': 'https://blog.youkuaiyun.com/qq_45906219',
            "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
            'User-Agent': self.ua.get_user()
        }
        # 配置保存表格的基本
        self.workbook = Workbook()
        self.sheet = self.workbook.active
        self.sheet.title = '优快云Top100信息'
        self.sheet['A1'] = '排名'
        self.sheet['B1'] = '用户名'
        self.sheet['C1'] = '用户头像'
        self.sheet['D1'] = '用户博客网址'
        self.sheet['E1'] = '粉丝数'
        self.sheet['F1'] = '点赞数'
        self.sheet['G1'] = '上周排名'
        self.sheet['H1'] = '博客等级'
        self.sheet['I1'] = '排名时间'

    def __params(self, offset):
        self.offset = offset
        """构造请求参数"""
        self.params = {
            "username": "qq_45906219",
            "page": str(self.offset),
            "size": "10"
        }

爬取网址:

    def spider(self):
        """
        构造 多页 爬取
        """
        for i in range(1, 11):
            self.__params(i)
            url = self.url + urlencode(self.params)
            r = requests.get(url, headers=self.header)
            if r.status_code == 200:
                r.encoding = r.apparent_encoding
                yield r.json()
            else:
                print('[info] request error ! the status_code is ' + r.status_code)
            time.sleep(0.5)

分析json包:

 def parse_json(self, r_json):
        """
        根据网站请求返回的json包 进行进一步分析
        """
        # 第一层
        first_data = r_json.get('data')
        if first_data:
            # 第二层
            list_data = first_data.get('list')
            if list_data:  # 判空
                for i in list_data:
                    rank = i.get("ranking")
                    head_image = i.get('avatar')
                    user_nickname = i.get('user_nickname')  # 用户名
                    username = i.get('username')  # 用户id
                    fans_num = i.get('fans_num')  # 粉丝
                    fav_num = i.get('fav_num')  # 获赞
                    last_rank = i.get('last_ranking')  # 上周排名
                    leave = i.get('profile_level').get('level')  # 博客等级
                    if rank and head_image and user_nickname and user_nickname and username and fans_num \
                            and fav_num and last_rank and leave:
                        # 这里保存数据 只是为了方便转换其他保存格式  仅仅是保存excel中用到列表
                        yield {
                            'rank': rank,
                            'user_nickname': user_nickname,
                            'head_image': head_image,
                            'username': 'https://blog.youkuaiyun.com/' + username,
                            'fans_num': fans_num,
                            'fav_num': fav_num,
                            'last_rank': last_rank,
                            'leave': leave
                        }

下载保存excel表格:

    def down(self, item):
        """保存至excel表格"""
        now_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())  #  时间
        leave_list = []
        for value in item.values():
            leave_list.append(value)
        leave_list.append(now_time)
        self.sheet.append(leave_list)

读后有收获,点赞,关注,加收藏,共勉!
点我,点我,点我呀!博主其他文章

全部代码:

# -*- coding :  utf-8 -*-
# @Time      :  2020/8/27  21:04
# @author    :  沙漏在下雨
# @Software  :  PyCharm
# @优快云      :  https://me.youkuaiyun.com/qq_45906219
from get_useragent import GetUserAgentCS
import requests
from urllib.parse import urlencode
import time
from openpyxl import Workbook


class 优快云Spider(object):
    """
     爬取csdn top 100 的各种信息
     url = 'https://blog.youkuaiyun.com/rank/writing_rank'
     ajax方式
    """

    def __init__(self):
        self.ua = GetUserAgentCS()
        self.url = 'https://blog.youkuaiyun.com/api/WritingRank/weekList?'  # ajax 请求网址
        self.header = {
            'Referer': 'https://blog.youkuaiyun.com/qq_45906219',
            "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
            'User-Agent': self.ua.get_user()
        }
        # 配置保存表格的基本
        self.workbook = Workbook()
        self.sheet = self.workbook.active
        self.sheet.title = '优快云Top100信息'
        self.sheet['A1'] = '排名'
        self.sheet['B1'] = '用户名'
        self.sheet['C1'] = '用户头像'
        self.sheet['D1'] = '用户博客网址'
        self.sheet['E1'] = '粉丝数'
        self.sheet['F1'] = '点赞数'
        self.sheet['G1'] = '上周排名'
        self.sheet['H1'] = '博客等级'
        self.sheet['I1'] = '排名时间'

    def __params(self, offset):
        self.offset = offset
        """构造请求参数"""
        self.params = {
            "username": "qq_45906219",
            "page": str(self.offset),
            "size": "10"
        }

    def spider(self):
        """
        构造 多页 爬取
        """
        for i in range(1, 11):
            self.__params(i)
            url = self.url + urlencode(self.params)
            r = requests.get(url, headers=self.header)
            if r.status_code == 200:
                r.encoding = r.apparent_encoding
                yield r.json()
            else:
                print('[info] request error ! the status_code is ' + r.status_code)
            time.sleep(0.5)

    def parse_json(self, r_json):
        """
        根据网站请求返回的json包 进行进一步分析
        """
        # 第一层
        first_data = r_json.get('data')
        if first_data:
            # 第二层
            list_data = first_data.get('list')
            if list_data:  # 判空
                for i in list_data:
                    rank = i.get("ranking")
                    head_image = i.get('avatar')
                    user_nickname = i.get('user_nickname')  # 用户名
                    username = i.get('username')  # 用户id
                    fans_num = i.get('fans_num')  # 粉丝
                    fav_num = i.get('fav_num')  # 获赞
                    last_rank = i.get('last_ranking')  # 上周排名
                    leave = i.get('profile_level').get('level')  # 博客等级
                    if rank and head_image and user_nickname and user_nickname and username and fans_num \
                            and fav_num and last_rank and leave:
                        # 这里保存数据 只是为了方便转换其他保存格式  仅仅是保存excel中用到列表
                        yield {
                            'rank': rank,
                            'user_nickname': user_nickname,
                            'head_image': head_image,
                            'username': 'https://blog.youkuaiyun.com/' + username,
                            'fans_num': fans_num,
                            'fav_num': fav_num,
                            'last_rank': last_rank,
                            'leave': leave
                        }

    def down(self, item):
        """保存至excel表格"""
        now_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())
        leave_list = []
        for value in item.values():
            leave_list.append(value)
        leave_list.append(now_time)
        self.sheet.append(leave_list)

    def main(self):
        """调用函数"""
        print('The spider is start!')
        for content in self.spider():
            for item in self.parse_json(content):
                self.down(item)

        self.workbook.save(filename='优快云Top100.xlsx')
        self.workbook.close()
        print('The 优快云Top100 spider is over!')


a = 优快云Spider()
a.main()

 

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

收集的一些大佬博客,和网站

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闲来无事搜了下优快云博客等级积分制度 自己关注的那个厉害的小姐姐发了那么多博文,那么多访问量排名也才590+ 那第一的大佬一定,,, 故去瞻仰了一番 即使近10年没有更新文章,依旧是第一名 厉害厉害 连接:https://blog.youkuaiyun.com/phphot 不知这位大佬现在高就何处了,, 应该也是计算机的人才了吧,,...

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BCXQ2020的博客 5314

python大牛的博客,没事多去看

传送们:http://blog.youkuaiyun.com/ithomer/article/details/8907268

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崔庆才的博客 点击打开链接

yewei11的专栏 2312

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摘要:ITWorld整理全球最杰出的14位程序员,包括Jon Skeet、Linus Torvalds、Jeff Dean等。一起来看下让我们膜拜的大神都有哪些? 近日,ITWorld整理全球最杰出的14位程序员,一起来看下让我们膜拜的这些大神都有哪些?(排名不分先后) 1. Jon Skeet 个人名望:程序技术问答网站Stack Overflow总排名第一的大神,每月的问答量保持

szu030606的专栏 3004
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