看漫画学python(看漫画学Python)
Python漫画爬虫两弹
其实从接触python到现在已经快大半年了，中间看过不少的视频，也跟着别人的教程写过不少东西，但是到现在还感觉没有入门。其实中间也明白是为什么，就好比小学生上课一样，上课认真听，认真做笔记，可是下了课之后就从来不看笔记，也从来不写作业。上课一听就懂，自己一写啥都不会，我相信很多人跟我现在是一样的感觉，所以现在创建这个作业集，一来是想鞭策自己真真正正的写点东西，二来也是希望广大的读者老师能够给我批改批改作业，大家相互学习共同进步。
好了，现在开始进入正题。
但是我在这里还是遇到了一个小问题。比如说
上一步呢我们获取了所有漫画的url保存在了一个list当中，现在我们挨个请求comic_list中的url。
通过观察网页我们发现我们可以从网页上直接看到漫画一共有多少页（page_num），也就是多少张图片。
（上一章下一章点开之后会发现跳到了另外一部漫画，所有我们不用在意，这里的一部漫画很短）
正则是用来提取数字。
然后我们一页一页的点击观察url的变化会发现除了第一页的url就是漫画的url外，其他从第二页一直到最后的url都是有规律的
找到规律这就简单了，跟先前构造漫画url差不多。我们构造构造除了第一页外的其他页数的url
保存漫画分两步，首先是创建文件夹，其次是保存。
打开风之动漫拉到最下面我们可以看到在网站的最下面有一个 网站地图
获取漫画每一话的标题和对应的url，保存到字典 comic_chapter_url_dict 中
最难的部分来了。
首先 通过F12 我们可以看到图片的链接在一个 id="mhpic" 的img标签中
最后希望能够帮助那些比我还小白的小白，也希望各位大神看过之后能够指点一二，不胜感激。
两个爬虫的 GitHub地址
女生什么年龄适合结婚生孩子？
女性最适合生育的年龄是在23-30周岁这一时期，因为在这个时候卵子的质量是比较高的。如果怀孕分娩，分娩的风险相对会小一些，对于胎儿的生长发育也是比较好的，发生畸形的可能性就比较低。
但是，如果早于20岁怀孕生子，胎儿与发育中的母亲会争夺营养，对于母亲的健康和胎儿的发育都是不好的。随着年龄的增长，卵泡在卵巢中的积聚时间过长，致使染色体发生老化，出现衰退，年龄越大出现畸形的风险就会增多。所以如果存在高龄妊娠的情况，一定要定期进行产检。一个女性生育力变化，23岁到30岁是黄金生育年龄，此后生育力开始下降，到35岁后极速下降，特别是40岁后。身体其他机能好不代表卵巢功能好、卵子好，说得难听点的就是：皮肤嫩得跟剥了壳的鸡蛋一样，和卵巢功能好不好没有任何关系。不要觉得自己可以再等一等，年龄是女性生育的一大鸿沟，无论是自然备孕还是准备试管，我们都是建越早越好。现在不着急觉得可以等一等，等到想要生育的时候身体已经不允许了。
20多岁
好处：
1.流产机率少，只有2-3%。
2.有关母婴健康的顾虑少，患妊娠综合症如高血压的机会也较少，婴儿畸形概率少。二十多岁女性生产先天痴呆婴儿的几率也低，大约是1/1500。
3.精力充沛，全天候护理婴儿的能力较强。如果是二十出头就生孩子，将来要再生孩子，母亲一般也没有问题。
4.如果事业上不太成功，当全职妈妈的决心比较容易下；如果打算孩子上学后才出去工作，工作面也比较广，不必考虑年纪问题。
坏处：
1.如果工龄短，则享受不到产后福利；或许根本就在上学，没有收入。
2.如果刚刚参加工作，经济上没有保障。
30多岁
好处：
1.产后并发症和产后身体恢复，与20多岁没太大差别。
2.工作稳定，有些成绩，比较容易得到完全的产后福利。
3.经济上比较宽裕，支付得起育儿费用。
坏处：
1.35岁以后生育能力急速下滑，流产机率高，达4-5%。
2.30多岁的畸形儿生育较高。
3.35岁以上早产情况较多。容易产生高血压、妊娠糖尿病和其它并发症。
40多岁
好处：
1.是真正想要孩子的时候，并且是多年期盼的结果。
2.40多岁的女人已是年长而聪慧，而且多半不是初为人母，有带孩子的经验。
3.年纪大些的女人无论是经济上，还是心理上都比较可靠，夫妻关系也比较稳定。
4.很多女人在40多岁时已经完成了职业上的心愿，不会认为孩子是事业的障碍。
坏处：
1.40岁以后。流产的危险高达13-15%。
2.遗传缺陷的概率更高。
3.生孩子的欲望锐减，除非你非常健康同时非常想生育孩子。
编辑于 2021-10-08 · 著作权归作者所有
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展
Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？
????随着时代的发展，掌握一门技术已经是大势所趋了，同样的，计算机行业的欣欣向荣，很多小伙伴都想去尝试一下，于是就从学习Python开始了。
? ? ? ?作为一个有相关经验的大学生，下面我为每一个渴望得到回答的你整理了学习Python的步骤流程与推荐的书目↓（思维导图）
??【入门扫盲篇の一】
? ? ? ? ? ?《看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用》
? ? ? ? ? 可以不夸张地讲,只要会电脑开关机的小伙伴就能看懂，适合培养学python的兴趣,主要通过三个漫画人物的简单对话，把复杂python问题通俗易懂地解释，内容包括python基础知识和库的使用方法，也有专门章节提供应用实例和同步练习题。我觉得这个书的益处就在于“通俗易懂”，不会给小白的感觉就是“天书”一样，不断的提升了对学习python的兴趣~~~
??【入门扫盲篇の二】
? ? ? ? ?《对比 Excel,轻松学习Python数据分析》
? ? ? ? 我结合我自身的经历，讲述一下这本书的最大特点:集 Excel、 python、数据分析于一体。换句话说，就是对有Excel基础的人来说,不直接学python代码,而是通过对比 Excel的功能操作去学python,大大降低了学习门槛,对代码的畏难情绪也会降低很多，非常适合入门选手。这本书书呢，主要是运用于那个数据的处理分析方面的，也是一个研究的方向，感兴趣的小白可以入手了解一下~~~~
??【入门扫盲篇の三】
? ? ? ? ?《Python编程:从入门到实践》
? ? ? ? ?这本书呢，能让你快速掌握编程基础知识，写出可以解决实际问题的代码。这本书从最基础的定义开始讲起，重要概念都独立成章节,每个方法附有清晰的说明和实际案例讲解。这本书和别的编程教学书籍不太一样,这本书运用了很多身边的例子，大幅度的增强了学习的实践性~~~~~接下来呢，就到了我们的“行内人”级别了，再推荐一些进阶型的书籍↓
?? ? 【进阶入行篇の一】
? ? ? ? ?《利用Python进行数据分析》
? ? ? ? ? 这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。还有大量的实践案例,用Python3个库numpy（数组)、pandas(数据分析)、matplotlib(绘图)应对一般的数据分析完全够用。我当时学习时候，直接学的是这本书，感觉还不错，挺到位的~~~~
?? ? ? 【行内学习篇の一】
? ? ? ? ? 《Python核心编程》
? ? ? ? ?这本书呢，能坚持看到这本书的话，基本上Python已经不在话下了，里面会讲解一些通用应用的东西，比如正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、GUI编程等等，这里面可以培养良好的编程习惯~~~
???最后呢，学习Python还是要一定认真的，都是需要去研读上面的每一本书才能成功的，不要永远都是翻开第一页在那里耍手机，天道酬勤，Python要注重实践性，多去敲一下代码才能够熟能生巧~~~~~
? ? ? ??希望以上的回答能够帮到每个渴望得到回答的你~~~
看漫画学python笔记-第一章 油箱加满！准备出发
本章内容为大概了解。
安装后，可以查看帮助文件：
Python 解释器的打开方式：
Python Shell的打开方式：
学了b站的黑马Python从零基础到精通课程,可以达到什么水平?
视情况而定。
看你个人的接受能力，如果学习能力高，就可以达到很高水平，反之则不然。
bilibili（哔哩哔哩，又称：B站）是一个中国年轻世代高度聚集的文化社区和视频平台。该网站于2009年6月创建，其前身是视频分享网站Mikufans。bilibili早期是一个ACG（动画、漫画、游戏）内容创作与分享的视频网站，现已发展成涵盖7000多个兴趣圈层的多元文化社区。2022年3月3日，哔哩哔哩公布了截至2021年12月31日的第四季度和全年未经审计的财务报告。财报显示，2021财年B站总营收达193.8亿元人民币，同比增长62%。其中第四季度营收同比增长51%，达57.8亿元人民币。
有哪些 Python 经典书籍
《深度学习入门》（[ 日］ 斋藤康毅）电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
链接:
?pwd=bhct 提取码: bhct?
书名：深度学习入门
作者：[ 日］ 斋藤康毅
译者：陆宇杰
豆瓣评分：9.4
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2018-7
页数：285
内容简介：本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
作者简介：
斋藤康毅
东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
译者简介：
陆宇杰
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。