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最近想学习一下python爬虫，所以目标定在豆瓣读书top250。结构简单，没有js加载的内容等，感觉比较适合入门新手来爬取。
首先看一下top250的网页结构，chrome浏览器，通过F12查看。
可以看到每本书的条目，对应的网页里是一个table的标签。继续点开箭头，可以看到一本书中具体的内容结构：
准备爬取的内容主要是书名、别名、信息、评分、人数、描述
以《追风筝的人》为例：
书名：追风筝的人
别名：The Kite Runner
信息：[美] 卡勒德·胡赛尼 / 李继宏 / 上海人民出版社 / 2006-5 / 29.00元
评分：8.8
人数：259215
描述：为你，千千万万遍
主要使用了三个python库，requests，lxml，BeautifulSoup
requests库主要是获取网页的内容和结构
lxml库用来解析网页
BeautifulSoup则是用来抽取网页中的文本信息
贴上代码：
#!/usr/bin/env pythonPytorch中CrossEntropyLoss()详解
交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子：在做分类训练的时候，如果一个样本属于第 K 类，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即 [0,0,1,0,….0,0] ，这个数组也就是样本的 Label，是神经网络最期望的输出结果。我们用交叉熵损失函数来衡量网络的实际输出与正确标签的差异，利用这种差异经过反向传播去更新网络参数。交叉熵：它主要刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。
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