学习深度学习是否要先学习机器学习？工程师的路径选择策略
计算机视觉农民工:
深度学习是机器学习的一个分支，能否直接采用深度学习，那还得视情况而定
Python爬虫入门教程！手把手教会你爬取网页数据
北风之神c:
总结的很全面的爬虫，写得赞，博主用心了。
此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/zh-cn/latest/articles/c8.html ，
只需要@boost一行代码，加到任意新/旧爬虫项目就又强又自由又简单。
funboost 分布式函数调度框架，定位于调度用户的任何函数，只要用户在函数里面写爬虫代码，就可以分布式调度爬虫，
此框架如果用于爬虫，不管从任何方面比较可以领先scrapy 20年，也比任意写的爬虫框架领先10年。
普通爬虫框架一般就设计为url请求调度框架，url怎么请求都是被框内置架束缚死了，
所以有些奇葩独特的想法在那种框架里面难以实现，用户需要非常之精通框架本身然后改造框架才能达到随心所欲的驾驭的目的。
普通的爬虫框架与用户手写requests 请求解析存储，在流程逻辑上是严重互斥的，要改造成使用那种框架改造需要大改特改。
而此框架是函数调度框架，函数里面用户可以随意写一切任意自由想法，天生不会有任何束缚。
与用户使用别的爬虫框架或者无框架用户手写多线程爬虫相比， funboost都代码更少更强更简单更自由。
pip install boost_spider (powerd by funboost ，boost_spider比funboost增加了更加专门的针对爬虫请求和解析和存储）
https://github.com/ydf0509/boost_spider
依托于funboost的强大可视化管理，不登录机器可以轻松掌控分布式大规模爬虫运行状态，一目了然。
可视化截图： https://funboost.readthedocs.io/zh-cn/latest/articles/c13.html
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K.traffic:
[code=python]
import requests
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 的方法
url = "https://www.luogu.com.cn/"
cookies = "__client_id=02aa6cf408c26c9ec19bb4eca67a06dc5258e75e; _uid=730947"
user = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36"
header = {"User-Agent": user, "Cookie": cookies}
res = requests.get(url, headers = header)
html_doc = res.text
soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser') # 这里一定要指定解析器，可以使用默认的 html，也可以使用 lxml。
print(res)
print(type(res))
print(type(html_doc))
print(html_doc)
print(soup.prettify()) # 按照标准的缩进格式输出获取的 soup 内容。
print(soup.title) # 获取文档的 title
print(soup.title.name) # 获取 title 的 name 属性
print(soup.title.string) # 获取 title 的内容
print(soup.p) # 获取文档中第一个 p 节点
buttons = soup.find_all('button') # 获取第一个 p 节点的 class 内容
button = buttons[1]
# print(soup.find_all('a')) # 获取文档中所有的 a 节点，返回一个 list
# print(soup.find_all('span', attrs={'style': "
[/code]
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2401_85919062:
求大佬合作，需要资料
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九江吴彦祖:
我也一样
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