百度飞桨PaddlePaddle深度学习心得分享
能参加到这次的百度飞桨七日“Python小白逆袭大神”打卡营是一次偶然的了解得知的这个机会，之前因为课程和基础不够扎实参加到AI实战营没有顺利跟完全程，这一次很开心可以顺利跟上并且结营。下面的内容就简要的总结一下这几天的学习内容和踩过的小坑吧。
本次课程的课程目标：
1.掌握Python的基础语言、进阶知识和常用的深度学习库，能够利用Python爬取数据并进行可视化分析
2.掌握人工智能基础知识、应用，体验人工智能的前沿技术
3.了解飞桨平台及百度AI技术、应用，掌握AI Studio的使用方法
第一天的学习是对于python语言和人工智能的一个简单介绍，这部分对于没有什么基础的小白来说还是很友好，实验上应该也比较简单，没有遇到什么大问题，就直接上代码：
输出 9*9 乘法口诀表：
def table():
for i in range(1,10):
for j in range(1,i+1):
print("{}*{}={:2} ".format(j,i,i*j), end='')
print('')
if __name__ == '__main__':
table()
#导入OS模块
import os
#待搜索的目录路径
path = "Day1-homework"
#待搜索的名称
filename = "2020"
#定义保存结果的数组
result = []
def findfiles(path):
#在这里写下您的查找文件代码吧！
global index
li=os.listdir(path)
for p in li:
tempPathName=p
pathname=os.path.join(path,p)
if os.path.isdir(pathname):
findfiles(pathname)
elif os.path.isfile(pathname):
if(tempPathName.find(filename)!=-1):
index=0
index=index+1
result=[]
result.append(index)
result.append(pathname)
if(len(result)>0):
print(result)
if __name__ == '__main__':
findfiles(path)
Day2-Python进阶
python进阶学习和深度学习实践
这次实践使用Python来爬取百度百科中《青春有你2》所有参赛选手的信息，对于小白来说可以上手稍微有一点点难度，但跟着课程老师的思路和讲解还是可以克服困难的
爬虫的过程：
1.发送请求（requests模块）
2.获取响应数据（服务器返回）
3.解析并提取数据（BeautifulSoup查找或者re正则）
4.保存数据
一、爬取百度百科中《青春有你2》中所有参赛选手信息，返回页面数据
import json
import re
import requests
import datetime
from bs4 import BeautifulSoup
import os
#获取当天的日期,并进行格式化,用于后面文件命名，格式:20200420
today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')
def crawl_wiki_data():
"""
爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息，返回html
"""
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}
url='https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季'
try:
response = requests.get(url,headers=headers)
print(response.status_code)
#将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串
soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
#返回的是class为table-view log-set-param的所有标签
tables = soup.find_all('table',{'class':'table-view log-set-param'})
crawl_table_title = "参赛学员"
for table in tables:
#对当前节点前面的标签和字符串进行查找
table_titles = table.find_previous('div').find_all('h3')
for title in table_titles:
if(crawl_table_title in title):
return table
except Exception as e:
print(e)
二、对爬取的页面数据进行解析，并保存为JSON文件
def parse_wiki_data(table_html):
'''
从百度百科返回的html中解析得到选手信息，以当前日期作为文件名，存JSON文件,保存到work目录下
'''
bs = BeautifulSoup(str(table_html),'lxml')
all_trs = bs.find_all('tr')
error_list = ['\'','\"']
stars = []
for tr in all_trs[1:]:
all_tds = tr.find_all('td')
star = {}
#姓名
star["name"]=all_tds[0].text
#个人百度百科链接
star["link"]= 'https://baike.baidu.com' + all_tds[0].find('a').get('href')
#籍贯
star["zone"]=all_tds[1].text
#星座
star["constellation"]=all_tds[2].text
#身高
star["height"]=all_tds[3].text
#体重
star["weight"]= all_tds[4].text
#花语,去除掉花语中的单引号或双引号
flower_word = all_tds[5].text
for c in flower_word:
if c in error_list:
flower_word=flower_word.replace(c,'')
star["flower_word"]=flower_word
#公司
if not all_tds[6].find('a') is None:
star["company"]= all_tds[6].find('a').text
else:
star["company"]= all_tds[6].text
stars.append(star)
json_data = json.loads(str(stars).replace("\'","\""))
with open('work/' + today + '.json', 'w', encoding='UTF-8') as f:
json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False)
三、爬取每个选手的百度百科图片，并进行保存
def crawl_pic_urls():
'''
爬取每个选手的百度百科图片，并保存
'''
with open('work/'+ today + '.json', 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_array = json.loads(file.read())
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}
count=0
pic_urls=[]
for star in json_array:
name = star['name']
link = star['link']
#！！！请在以下完成对每个选手图片的爬取，将所有图片url存储在一个列表pic_urls中！！！
response=requests.get(link,headers=headers)
soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml')
tables=soup.find_all('div',{'class':'summary-pic'})
for table in tables:
aHref=table.a['href']
album_url="https://baike.baidu.com"+aHref
response=requests.get(album_url,headers=headers)
soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml')
pic_list_div=soup.find('div',{'class':'pic-list'})
albumTmages=pic_list_div.find_all('img')
for album_image in albumTmages:
album_image_url=album_image["src"]
pic_urls.append(album_image_url)
count=count+1
print(count)
#！！！根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片，保存在以name命名的文件夹中！！！
down_pic(name,pic_urls)
def down_pic(name,pic_urls):
'''
根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片，保存在以name命名的文件夹中,
'''
path = 'work/'+'pics/'+name+'/'
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
for i, pic_url in enumerate(pic_urls):
try:
pic = requests.get(pic_url, timeout=15)
string = str(i + 1) + '.jpg'
with open(path+string, 'wb') as f:
f.write(pic.content)
print('成功下载第%s张图片: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
except Exception as e:
print('下载第%s张图片时失败: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
print(e)
continue
四、打印爬取的所有图片的路径
def show_pic_path(path):
'''
遍历所爬取的每张图片，并打印所有图片的绝对路径
'''
pic_num = 0
for (dirpath,dirnames,filenames) in os.walk(path):
for filename in filenames:
pic_num += 1
print("第%d张照片：%s" % (pic_num,os.path.join(dirpath,filename)))
print("共爬取《青春有你2》选手的%d照片" % pic_num)
In[61]
if __name__ == '__main__':
#爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息，返回html
html = crawl_wiki_data()
#解析html,得到选手信息，保存为json文件
parse_wiki_data(html)
#从每个选手的百度百科页面上爬取图片,并保存
crawl_pic_urls()
#打印所爬取的选手图片路径
show_pic_path('/home/aistudio/work/pics/')
print("所有信息爬取完成！")
Day3-人工智能常用Python库
深度学习常用Python库介绍
这个模块利用了python对day2的数据进行绘制饼图和柱状图，我觉得特别实用也是能感受到python方便之处的一个重要方面
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import json
import matplotlib.font_manager as font_manager
%matplotlib inline
with open('data/data31557/20200422.json', 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_array = json.loads(file.read())
weight_list= []
for star in json_array:
weight = star['weight'].strip('kg')
weight_list.append(weight)
# print(len(weight_list))
# print(weight_list)
weight_label = ['55kg']
count_list = [0,0,0,0]
for weight in weight_list:
weight=float(weight)
if weight 45 and weight 50 and weight 55:
count_list[3]=count_list[3]+1
continue
print(weight_label)
print(count_list)
plt.figure(figsize=(20,15))
explode = (0, 0.1, 0, 0)
plt.pie(x=count_list ,explode=explode, labels=weight_label,autopct='%1.1f%%', shadow=False, startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.legend()
plt.title("The percentage of weight",fontsize = 24)
plt.savefig('/home/aistudio/work/result/pie_result.jpg')
plt.show()
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作者：熊和敲不完的代码
