字体反爬,是一种利用 CSS 特性和浏览器渲染规则实现的反爬虫手段.其高明之处在于,就算借助(Selenium 套件.Puppeteer 和 Splash)等渲染工具也无法拿到真实的文字内容. 这种反爬虫手段通常被用来保护页面中的关键数据,例如影片票房.外卖平台的商家电话.汽车门户上的车型报价或者是电商平台上商品的属性和价格. 关于字体反爬虫的介绍.实现和原理可以参考书籍<Python3 反爬虫原理与绕过实战>,也可以通过搜索引擎查找资料,本篇文章不再赘述. 本篇文章要解决的问题,是如何让程序…

1 定义数据集导入函数 import numpy as np """ 函数说明:打开并解析文件,对数据进行分类:1 代表不喜欢,2 代表魅力一般,3 代表极具魅力 Parameters: filename - 文件名 Returns: returnMat - 特征矩阵 classLabelVector - 分类Label向量 """ def file2matrix(filename): # 打开文件 fr = open(filename) # 读…

目录 k近邻算法 一.k近邻算法学习目标 二.k近邻算法引入 三.k近邻算法详解 3.1 k近邻算法三要素 3.1.1 k值的选择 3.1.2 最近邻算法 3.1.3 距离度量的方式 3.1.4 分类决策规则 3.2 维数诅咒 四.k近邻算法的拓展 4.1 限定半径k近邻算法 4.2 最近质心算法 五.k近邻算法流程 5.1 输入 5.2 输出 5.3 流程 六.k近邻算法优缺点 6.1 优点 6.2 缺点 七.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.…

思想极度简单 应用数学知识少 效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 distances = [] for x_train in X_train: d=sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) distances.append(d) distances=[sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) for x_train in X_train] 可以说kNN是一个不需要训练过程的算法 K近邻算法是非常特殊的,可…

一. 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果 k-近邻算法的一般流程: 收集数据:可以使用爬虫进行数据的收集,也可以使用第三方提供的免费或收费的数据.一般来讲,数据放在txt文本文件中,按照一定的格式进行存储,便于解析及处理. 准备数据:使用Python解析.预处理数据. 分析数据:可以使用很多方法对数据进行分析,例如使用Matplotlib将数据可视化. 测试算法:计算错误率. 使用算法:错误率在可接受范围内,就可以运行k-近邻算法进行分类. 实战内容: 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己…

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时…

(一)K近邻算法基础 K近邻(KNN)算法优点 思想极度简单 应用数学知识少(近乎为0) 效果好 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 图解K近邻算法 上图是以往病人体内的肿瘤状况,红色是良性肿瘤.蓝色是恶性肿瘤.显然这与发现时间的早晚以及肿瘤大小有密不可分的关系,那么当再来一个病人,我怎么根据时间的早晚以及肿瘤大小推断出这个新的病人体内的肿瘤(图中的绿色)是良性的还是恶性的呢? k近邻的思想便可以在这里使用,我根据距离(至于距离是什么样的距离,我们后面会…

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…

说说这个网站 汽车之家,反爬神一般的存在,字体反爬的鼻祖网站,这个网站的开发团队,一定擅长前端吧,2019年4月19日开始写这篇博客,不保证这个代码可以存活到月底,希望后来爬虫coder,继续和汽车之间对抗. CSDN上关于汽车之家的反爬文章千千万万了,但是爬虫就是这点有意思,这一刻写完,下一刻还能不能用就不知道了,所以可以一直不断有人写下去.希望今天的博客能帮你学会一个反爬技巧. 今天要爬去的网页 https://car.autohome.com.cn/config/series/59.htm…

背景交代 在反爬圈子的一个大类,涉及的网站其实蛮多的,目前比较常被爬虫coder欺负的网站,猫眼影视,汽车之家,大众点评,58同城,天眼查......还是蛮多的,技术高手千千万,总有五花八门的反爬技术出现,对于爬虫coder来说,干!就完了,反正也996了~ 作为一个系列的文章,那免不了,依旧拿猫眼影视"学习"吧,为什么?因为它比较典型~ 猫眼影视 打开猫眼专业版,常规操作,谷歌浏览器,开发者工具,抓取DOM节点, https://piaofang.maoyan.com/?ver=no…