20 Jan

简单的迅雷VIP账号获取器(Python)

在Windows工作的时候,经常会用迅雷下载东西,如果速度慢或者没资源,尤其是一些比较冷门的视频,迅雷的VIP会员服务总能够帮上大忙。后来无意间发现了有个“迅雷VIP账号获取器”的软件,可以获取一些临时的VIP账号供使用,这可是个好东西,因为开通迅雷会员虽然不贵,但是我又不经常下载,所以老感觉有点浪费,而有了这个之后,我随时下点东西都可以免费用了。

最近转移到了Mac上,而Mac也有迅雷,但那个账号获取器是exe的,不能在Mac运行。本以为获取器的构造会很复杂,谁知道,经过抓包研究,发现那个账号获取器的原理极其简单,说白了,就是一个简单的爬虫,以下这两个网站提供账号,它就到相应的抓取账号而已:
http://yunbo.xinjipin.com/
简单的迅雷VIP账号获取器.pnghttp://www.fenxs.com

据此,我也用Python简单写了一个,主要是方便我在Mac使用。读者如果有需要,也可以下载使用,代码兼容2.x和3.x的版本。主要的库是requests和re,pandas和sys的使用只不过是为了更加人性化。本来想用Tkinter写一个简单的GUI的,但是想想看,还是没必要了~~

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18 Jan

当大数据进入厨房:让大数据教你做菜!

说在前面

美食(图片来源于互联网).jpg在空间侧边栏的笔者的自我介绍中,有一行是“厨房爱好者”,虽然笔者不怎么会做菜,但确实,厨房是我的一个爱好。当然,笔者的爱好很多,数学、物理、天文、计算机等,都喜欢,都想学,弄到多而不精。在之前的文章中也已经提到过,数据挖掘也是我的一个爱好,而当数据挖掘跟厨房这两个爱好相遇了,会有什么有趣的结果吗?

笔者正是做了这样一个事情:从美食中国的家常菜目录下面,写了个简单的爬虫,抓取了一批菜谱数据下来,进行简单的数据分析。(在此对美食中国表示衷心感谢。选择美食中国的原因是它的数据比较规范。)数据分析在我目前公司的高性能服务器做,分析起来特别舒服~~

这里共收集了18209个菜谱,共包含了9700种食材(包括主料、辅料、调料,部分可能由于命名不规范等原因会重复)。当然,这个数据量相对于很多领域的大数据标准来说,实在不值一提。但是在大数据极少涉及的厨房,应该算是比较多的了。

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6 Dec

人生苦短,我用Python!

Python数据分析与挖掘实战.png暑假的时候,应泰迪公司之约,我为他们的书《MATLAB数据挖掘与挖掘实战》编写了姊妹版:《Python数据挖掘与挖掘实战》(还有一个姊妹版是R语言的),主要的工作内容就是编写Python的介绍,以及把书上的MATLAB代码翻译为Python版本的。我欣然接受了,一来可以兼职赚点零花钱,二来可以系统地训练一下自身的Python编程,再则,还可以体验一次MATLAB、R、Python的大PK。现在书本已经正式发行,亚马逊当当京东、淘宝都可以找到,我也很荣幸被列为作者之一,于是这便算是我出版的第一本书了。

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13 Nov

ARXIV数学论文分布:偏微分方程最热门!

笔者成功地保研到了中山大学的基础数学专业,这个专业自然是比较理论性的,虽然如此,我还会保持着我对数据分析、计算机等方面的兴趣。这几天兴致来了,想做一下结合我的专业跟数据挖掘相结合的研究,所以就爬取了ARXIV上面近五年(2010年到2014年)的数学论文(包含的数据有:标题、分类、年份、月份),想对这几年来数学的“行情”做一下简单的分析。个人认为,ARVIX作为目前全球最大的论文预印本的电子数据库,对它的数据进行分析,所得到的结论是能够具有一定的代表性的。

当然,本文只是用来练手爬虫和基本数据分析的文章,并没有挖掘出特别有价值的信息。文末附录了笔者爬取到的数据,供有兴趣的读者进一步分析研究。

整体情况

这五年来,ARXIV的数学论文总数为135009篇,平均每年27000篇,或者每天74篇。

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26 Oct

新词发现的信息熵方法与实现

在本博客的前面文章中,已经简单提到过中文文本处理与挖掘的问题了,中文数据挖掘与英语同类问题中最大的差别是,中文没有空格,如果要较好地完成语言任务,首先得分词。目前流行的分词方法都是基于词库的,然而重要的问题就来了:词库哪里来?人工可以把一些常用的词语收集到词库中,然而这却应付不了层出不穷的新词,尤其是网络新词等——而这往往是语言任务的关键地方。因此,中文语言处理很核心的一个任务就是完善新词发现算法。

新词发现说的就是不加入任何先验素材,直接从大规模的语料库中,自动发现可能成词的语言片段。前两天我去小虾的公司膜拜,并且试着加入了他们的一个开发项目中,主要任务就是网络文章处理。因此,补习了一下新词发现的算法知识,参考了Matrix67.com的文章《互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘》,尤其是里边的信息熵思想,并且根据他的思路,用Python写了个简单的脚本。

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21 Oct

把Python脚本放到手机上定时运行

毫无疑问,数据是数据分析的基础,而对于我等平民来说,获取大量数据的方式自然是通过爬虫采集,而对于笔者来说,写爬虫最自然的方式就是用Python写了。短短几行代码,就可以完成一个实用的爬虫,多清爽。(请参考:《记录一次爬取淘宝/天猫评论数据的过程》

爬虫要住在哪里?

接下来的一个问题是,这个爬虫放到哪里运行?为了爬取每天更新的数据,往往需要每天都要运行一次爬虫,特别地,是在某个点定时运行。这样的话,老挂在自己的电脑运行是不大现实,因为自己的电脑总有关机的时候。也许有读者会想到放在云服务器里边,这是个方法,但是需要额外的成本。受到小虾大神的启发,我开始想把它放到路由器里边运行,某些比较好的路由器是可以外接U盘,且可以刷open-wrt系统的(一个Linux内核的路由器系统,可以像普通Linux那样装Python)。这对我来说是一种很吸引人的做法,但是我对Linux环境下的编译并不熟悉,尤其是路由器环境下的操作;另外路由器配置很低,一般都只是16M闪存、64M内存,如果没有耐心,那么是很难受得了的。

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4 Aug

文本情感分类(二):深度学习模型

语言处理.png
《文本情感分类(一):传统模型》一文中,笔者简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。传统的思路简单易懂,而且稳定性也比较强,然而存在着两个难以克服的局限性:一、精度问题,传统思路差强人意,当然一般的应用已经足够了,但是要进一步提高精度,却缺乏比较好的方法;二、背景知识问题,传统思路需要事先提取好情感词典,而这一步骤,往往需要人工操作才能保证准确率,换句话说,做这个事情的人,不仅仅要是数据挖掘专家,还需要语言学家,这个背景知识依赖性问题会阻碍着自然语言处理的进步。

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15 Jul

漫话模型|模型与选芒果

很多人觉得“模型”、“大数据”、“机器学习”这些字眼很高大很神秘,事实上,它跟我们生活中选水果差不了多少。本文用了几千字,来试图教会大家怎么选芒果...

模型的比喻

芒果.jpg假如我要从一批芒果中,找出好吃的那个来。而我不能直接切开芒果尝尝,所以我只能观察芒果,能观察到的量有颜色、表面的气味、大小等等,这些就是我们能够收集到的信息(特征)。

生活中还要很多这样的例子,比如买火柴(可能年轻的城里人还没见过火柴?),如何判断一盒火柴的质量?难道要每根火柴都划划,看看着不着火?显然不行,我们最多也只能划几根,全部划了,火柴也不成火柴了。当然,我们还能看看火柴的样子,闻闻火柴的气味,这些动作是可以接受的。

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