Python黑马头条推荐系统

Python黑马头条推荐系统是建立在头条APP上的推荐系统，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系，通过机器学习推荐算法进行智能推荐。该系统主要应用于首页频道推荐文章相似结果。[2]深度学习在推荐系统中的应用得到了快速发展，它能够直接从内容中提取特征，具有强大的表征能力和抗噪能力，便于对海量数据进行统一处理。因此，深度学习在推荐系统中起到了推波助澜的作用。[1][3]

相关问题

使用python采集黑马头条的评论列表

在Python中采集黑马头条的评论列表，通常需要通过网络爬虫技术来实现。你可以使用一些流行的库，比如`requests`用于发送HTTP请求获取网页内容，`BeautifulSoup`或`lxml`解析HTML提取数据，以及`pandas`处理数据。以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装必要的库**：
如果还没有安装，可以使用pip安装：

   pip install requests beautifulsoup4 pandas

2. **发送GET请求**：
首先，你需要找到黑马头条评论页面的URL，并使用`requests.get()`函数获取页面源代码。

3. **解析HTML**：
使用BeautifulSoup解析HTML，找出包含评论列表的部分。例如，可能查找class或id为"comment-list"的元素。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "黑马头条的评论页面链接"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comments_list = soup.find('div', {'class': 'comment-list'})

4. **提取评论信息**：
解析评论列表中的每个评论，这可能包括评论内容、用户ID等。这通常涉及到查找嵌套的HTML元素并提取其文本内容。

5. **存储数据**：
将提取的数据放入`pandas` DataFrame中，方便后续处理和分析。

comments_data = []
for comment in comments_list.find_all('li'):  # 假设每个评论在li标签内
    data = {
        'content': comment.find('span', {'class': 'comment-content'}).text,
        'author': comment.find('a', {'class': 'comment-author'}).text
    }
    comments_data.append(data)

df_comments = pd.DataFrame(comments_data)

6. **保存数据**：
最后，可以将数据保存为CSV或Excel文件。

df_comments.to_csv('黑马头条评论.csv', index=False)

python爬虫实践项目：登录黑马头条后台管理系统

Python爬虫项目，特别是登录网站后台管理系统，通常涉及到网络请求、模拟登录、处理 cookies 或 session、解析 HTML 等技术。以登录黑马头条后台管理系统为例，这是一个简要的步骤说明：

1. **准备工具**：使用 Python 的 requests 库发送 HTTP 请求，BeautifulSoup 或 lxml 进行 HTML 解析，以及可能的 Selenium（如果网站有复杂的动态元素）。

2. **分析目标网站**：
- **URL 结构**：首先查看登录页面的 URL，了解登录接口和可能的验证参数。
- **登录表单**：分析登录表单字段，如用户名（username）、密码（password），可能还有验证码或token。

3. **模拟登录过程**：
- **构造登录数据**：准备登录信息，确保包含正确的用户名、密码（注意加密和安全问题）。
- **发送 POST 请求**：使用 `requests.post()` 发送登录请求，携带登录数据。
- **处理响应**：检查登录是否成功，可能是根据返回的状态码、cookies 或 session 值判断。

4. **存储和管理会话**：
- 如果网站设置了 session 或 cookies，需要在后续请求中带上它们。
- 可能需要使用 `requests.Session()` 来管理这些会话属性。

5. **权限控制和反爬机制**：
- 登录成功后，可以开始抓取后台管理页面的数据，同样需要分析 HTML 结构，定位需要的信息。