python转载

WechatSogou [1]- 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典。

DouBanSpider [2]- 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书,按评分排名依次存储,存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>1000的高分书籍;可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet ,采用User Agent伪装为浏览器进行爬取,并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为,避免爬虫被封。

zhihu_spider [3]- 知乎爬虫。此项目的功能是爬取知乎用户信息以及人际拓扑关系,爬虫框架使用scrapy,数据存储使用mongo

bilibili-user [4]- Bilibili用户爬虫。总数据数:20119918,抓取字段:用户id,昵称,性别,头像,等级,经验值,粉丝数,生日,地址,注册时间,签名,等级与经验值等。抓取之后生成B站用户数据报告。

SinaSpider [5]- 新浪微博爬虫。主要爬取新浪微博用户的个人信息、微博信息、粉丝和关注。代码获取新浪微博Cookie进行登录,可通过多账号登录来防止新浪的反扒。主要使用 scrapy 爬虫框架。

distribute_crawler [6]- 小说下载分布式爬虫。使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现,主要针对一个小说站点。

CnkiSpider [7]- 中国知网爬虫。设置检索条件后,执行src/CnkiSpider.py抓取数据,抓取数据存储在/data目录下,每个数据文件的第一行为字段名称。

LianJiaSpider [8]- 链家网爬虫。爬取北京地区链家历年二手房成交记录。涵盖链家爬虫一文的全部代码,包括链家模拟登录代码。

scrapy_jingdong [9]- 京东爬虫。基于scrapy的京东网站爬虫,保存格式为csv。

QQ-Groups-Spider [10]- QQ 群爬虫。批量抓取 QQ 群信息,包括群名称、群号、群人数、群主、群简介等内容,最终生成 XLS(X) / CSV 结果文件。

wooyun_public [11]-乌云爬虫。 乌云公开漏洞、知识库爬虫和搜索。全部公开漏洞的列表和每个漏洞的文本内容存在mongodb中,大概约2G内容;如果整站爬全部文本和图片作为离线查询,大概需要10G空间、2小时(10M电信带宽);爬取全部知识库,总共约500M空间。漏洞搜索使用了Flask作为web server,bootstrap作为前端。

QunarSpider [12]- 去哪儿网爬虫。 网络爬虫之Selenium使用代理登陆:爬取去哪儿网站,使用selenium模拟浏览器登陆,获取翻页操作。代理可以存入一个文件,程序读取并使用。支持多进程抓取。

findtrip [13]- 机票爬虫(去哪儿和携程网)。Findtrip是一个基于Scrapy的机票爬虫,目前整合了国内两大机票网站(去哪儿 + 携程)。

163spider [14] - 基于requests、MySQLdb、torndb的网易客户端内容爬虫

doubanspiders [15]- 豆瓣电影、书籍、小组、相册、东西等爬虫集

QQSpider [16]- QQ空间爬虫,包括日志、说说、个人信息等,一天可抓取 400 万条数据。

baidu-music-spider [17]- 百度mp3全站爬虫,使用redis支持断点续传。

tbcrawler [18]- 淘宝和天猫的爬虫,可以根据搜索关键词,物品id来抓去页面的信息,数据存储在mongodb。

stockholm [19]- 一个股票数据(沪深)爬虫和选股策略测试框架。根据选定的日期范围抓取所有沪深两市股票的行情数据。支持使用表达式定义选股策略。支持多线程处理。保存数据到JSON文件、CSV文件。

BaiduyunSpider[20]-百度云盘爬虫。

[1]: GitHub - Chyroc/WechatSogou: 基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口
[2]: GitHub - lanbing510/DouBanSpider: 豆瓣读书的爬虫
[3]: GitHub - LiuRoy/zhihu_spider: 知乎爬虫
[4]: GitHub - airingursb/bilibili-user: Bilibili用户爬虫
[5]: GitHub - LiuXingMing/SinaSpider: 新浪微博爬虫(Scrapy、Redis)
[6]: GitHub - gnemoug/distribute_crawler: 使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现
[7]: GitHub - yanzhou/CnkiSpider: 中国知网爬虫

[8]: GitHub - lanbing510/LianJiaSpider: 链家爬虫

[9]: GitHub - taizilongxu/scrapy_jingdong: 用scrapy写的京东爬虫

[10]: GitHub - caspartse/QQ-Groups-Spider: QQ Groups Spider(QQ 群爬虫)

[11]: GitHub - hanc00l/wooyun_public: 乌云公开漏洞、知识库爬虫和搜索 crawl and search for wooyun.org public bug(vulnerability) and drops

[12]: GitHub - lining0806/QunarSpider: 网络爬虫之Selenium使用代理登陆:爬取去哪儿网站

[13]: GitHub - fankcoder/findtrip: 机票爬虫(去哪儿和携程网)。flight tickets multiple webspider.(scrapy + selenium + phantomjs + mongodb)

[14]: GitHub - leyle/163spider: 爬取网易客户端内容的小爬虫。

[15]: GitHub - dontcontactme/doubanspiders: 豆瓣电影、书籍、小组、相册、东西等爬虫集 writen in Python

[16]: GitHub - LiuXingMing/QQSpider: QQ空间爬虫(日志、说说、个人信息)

[17]: GitHub - Shu-Ji/baidu-music-spider: 百度mp3全站爬虫

[18]: GitHub - pakoo/tbcrawler: 淘宝天猫 商品 爬虫

[19]: GitHub - benitoro/stockholm: 一个股票数据(沪深)爬虫和选股策略测试框架

[20]:GitHub - k1995/BaiduyunSpider: 爱百应,百度云网盘搜索引擎,爬虫+网站

### Python 实现人脸识别的转载教程或文章 以下是关于如何使用 Python 进行人脸识别的一些常见方法和技术细节: #### 使用 OpenCV 库实现基础人脸识别 OpenCV 是一个强大的计算机视觉库,支持多种编程语言,包括 Python。它提供了简单易用的功能来检测图像中的人脸位置[^2]。 ```python import cv2 # 加载图片并将其转换为灰度图 image = cv2.imread('example.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 初始化 Haar Cascade 分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 检测人脸 detected_faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 绘制矩形框标记每张检测到的脸部区域 for (x, y, w, h) in detected_faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) cv2.imshow('Detected Faces', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码展示了如何加载一张图片并通过 OpenCV 的 `CascadeClassifier` 来定位其中的人脸,并绘制边界框显示结果[^2]。 #### Django Web 应用人脸识别登录功能的设计思路 对于希望集成人脸识别作为身份验证手段的应用程序来说,Django 提供了一个灵活而安全的选择。通过结合前端摄像头捕获视频流以及后端服务器上的模型推理过程,可以构建一套完整的解决方案[^1]。 具体而言,在客户端部分可以通过 HTML5 Video API 获取实时影像数据传输给服务端;而后者的逻辑则主要依赖于像 dlib 或者 TensorFlow/Keras 构建更复杂的神经网络架构来进行精准匹配操作[^1]。 #### 更高级别的工具——Face Recognition Library 除了原始级别的特征提取外,“face_recognition”包进一步简化了整个流程,允许开发者仅需几行命令即可完成编码工作[^3]: ```python import face_recognition from PIL import Image, ImageDraw known_image = face_recognition.load_image_file("person1.jpg") unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown_person.jpg") biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0] results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding) print(f"Is the person known? {results}") ``` 此脚本会读取两张照片并将它们转化为数值向量表示形式以便比较相似程度从而判断是否属于同一个人物实例[^3]. --- ###
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