今天给各位带来一个良心公众号:高级农民工。
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作者苏克 2017 年硕士毕业于四川大学,工作一年后家人患重病辞职,边照料边自学转行 Python。同期开始运营他的公众号,写了上百篇原创。公众号文章主要分三个方向:Python 爬虫 & 数据分析系列、每周分享系列和机器学习系列。里面有非常多干货,今天节选部分分享与你。
「Python 爬虫 & 数据分析」系列
Python 爬虫 & 数据分析系列最早开始写,基本都是他从零基础入门 Python 的学习笔记。由于是学习笔记,所以写地很详细,对新手很友好。他的文章并不是自嗨型的,除了自己没人看得懂的那种,而是认真看就一定会有所收获的。
爬虫系列他爬取并分析了十多个网站:
每个爬虫实战都运用了不同的爬虫知识,由浅入深,层层递进:
爬虫实战
爬虫入门第一课:多种方法爬取猫眼 TOP100 电影
10 行代码爬取全国所有 A 股/港股上市公司信息
爬取世界大学排行榜,纵览中国大学十年排行变迁
分析 AJAX 批量下载澎湃网信息图
Selenium 爬取百万行东方财富网财务报表
模拟登陆爬取 IT 桔子网
pyspider 爬取实战:抓取分析虎嗅网 5 万篇文章
Scrapy 爬取实战:抓取豌豆荚全网7万款 App
Python 爬取分析维基百科 1983-2018 春晚
Python 分析漫威 DC 英雄综合实力,这人秒杀灭霸
...
另外写了些适合初学者的资源总结性文章:
资源文章
入门必看|大佬们推荐的 Python 书单汇总
中英字幕 | 最棒的 Python 学习视频送你
说我是怎么从 Excel 表哥转到 Python 的
机器学习入门 | 刷新你三观的高数和线代教程
(在高级农民工公众号回复:Python入门可得到以上资料)
还写了些实用有趣的文章:
Python 神工具包!翻译、文字识别、语音转文字统统搞定
我用 pyhton 做了款可开淘宝店赚钱的工具
3 行代码 5 秒抠图的 AI 神器,根本无需 PS
你绝没用过的一款高逼格空间可视化工具
六维图见过么?Python 画出来了
一个超有意思的 Python 综合能力测试网站
...
在 3 月份,他把这一系列文章作了升级完善,出了一门只需要 19.9 元的《Python 入门爬虫和数据分析实战》专栏课:
一门只要 19.9 元的爬虫数据分析专栏课(可点击)
在这里面可以学到,快速爬取百万行上市公司财务报表:
批量抓取图片:
爬取整个网站的 App 信息:
绘制一些好看的图:
这个课程目前已有 1000+ 人购买,感兴趣的话可以加他微信 qqguai001 入手。
「每周分享」系列
第二个系列是「每周分享」,顾名思义,就是会在每个周末分享一篇 实用效率工具神器 方面的文章,很多都是平时用得到的干货。至今写了 33 期,相当受欢迎。大概是全网技术公众号里仅有他公众号才有的特色栏目。
都有哪些干货呢?
比如最早写的篇介绍一款手机桌面神器阅读量 10W+ 文章:
∞ 一掏出手机,就暴露了程序猿身份
比如资源搜索传输:
我珍藏很久的网盘资源搜索网站和下载神器
还在用网盘给别人分享文件?
比如阅读新闻:
安卓最强阅读器推荐给你
一个聚合全网热点信息的神网站
有了它,你手机上的很多 App 都可以卸了
比如资源下载:
一款快如闪电、跑满带宽的最新网盘下载神器
快速批量下载 B 站视频
还在用百度下载软件?
关于写作:
程序员是如何在 5 分钟内搞定公众号排版的
这个 GitHub 库能拯救你的文章排版
这几点都做不好,还写公众号?
精挑细选的 PPT 模板:
福利 | 国外最牛逼的一套 PPT 作品送给你
福利 | 史上第 2 畅销的 PPT 作品送你
还有一些有趣又有用的文章:
你根本不会用百度
朋友圈的一些高级玩法
两个神网站保护你的隐私
扔掉你的鼠标
在高级农民工公众号后台「每周分享」 菜单中可得到上面提到的各种神器、App、资源文件。
「机器学习」系列
第三个是他最近在更新的「机器学习」系列。网上有很多机器学习的教程,不可否认有一些很好的,但是适合零基础的教程少之又少。教程要么讲原理公式,枯燥难懂;要么是简单调包,毫无营养。大多都属于「一看就会,一做就废」的类型。
他认为,最适合零基础新手的教程应该是:用实际的生活场景引入算法,中间辅以少量的公式和概念,最后用 Python 手写实现,整个过程尽量用通俗易懂的大白话。
基于此,他以讲故事的形式,更新了一系列通俗易懂的机器学习教程:
Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法
可能是关于 kNN 算法最详细的入门总结
Python 手写线性回归算法
把数据集划分成训练集和测试集
kNN 模型分类效果的好坏怎么判断?
鸢尾花和手写数字识别分类问题实战
怎么快速找到效果更好的kNN 模型?
使用网格搜索 GridSearchCV 调参
数据归一化 Feature Scaling
kNN 解决回归问题:预测波士顿的房价
以场景故事切入 kNN 算法
限于篇幅,他还有很多不错的文章,现在关注他,还有机会添加他的个人微信号,进行一对一的交流,坑位有限(微信号有五千人的限制),大家抓紧啦。
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