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1. 缘起
开头那句话是的，人家平台总要有个口号。下面这句话是我的，我也一直有个口号：
我有两个爱好，一个是传统文application化，一个是高新技术。
没错，我一直探索用高新技术来激活传统文化，用传统文化来滋appstore养高新技术。
这不，我打算写一个基于TensorFlow的自动对春联的程序。经过尝试，目前已经完成了。
Input是人工输入的上联，Output是机器自动给出的下联。
Input: <start> 神 州 万 里 春 光 美 <end> [2, 61, 27, 26, 43, 4, 20, 78, 3]
Output:<start> 祖 国 两 制 好 事 兴 <end> [2, 138, 11, 120, 428, 73, 64, 46, 3]
Input: <start> 爆 竹 迎 新 春 <end> [2, 167, 108, 23, 9, 4, 3]
Output: <start> 瑞 雪 兆 丰 年 <end> [2, 92, 90, 290, 30, 8, 3]
Input: <start> 金 牛 送 寒 去 <end> [2, 63, 137, 183, 302, 101, 3]
Output: <start> 玉 鼠 喜 春 来 <end> [2, 126, 312, 17, 4, 26, 3]
Input: <start> 锦 绣 花 似 锦 <end> [2, 68, 117, 8, 185, 68, 3]
Output: <start> 缤 纷 春 如 风 <end> [2, 1651, 744, 4, 140, 7, 3]
Input: <start> 春 风 送 暖 山 河 好 <end> [2, 4, 5, 183, 60, 7, 71, 45, 3]
Output: <start> 瑞 雪 迎 春 世 纪 新 <end> [2, 92, 90, 27, 4, 36, 99, 5, 3]
Input: <start> 百 花 争 艳 春 风 得 意 <end> [2, 48, 8, 164, 76, 4, 5, 197, 50, 3]
Output: <start> 万 马 奔 腾 喜 气 福 多 <end> [2, 6, 28, 167, 58, 17, 33, 15, 113, 3]
2. 实现
人工智能的背后是分页大量分页符的作用是什么数据的训练，而仅仅这些训练数据就让人很为难：找不到啊。
网数据库设计络上有一appreciate个开源的对对联项目，里面有一个70万条的对联数据集，项目地址如下：GitHub – wb14123/couplet-dataset: Dataset for couplets. 70万条对联数据数据库原理及应用库。
但是，我并不满意，因为我要的是春联，不是对联。
对联虽然包含了春联，但是春联是带有民俗气息的，里面充满了喜庆祥和的application味道。
于是我在网络上找到了apple苹果官网一个春联网站 ww数据库查询语句w.duiduilian.com/chunlian/ ，里面的内容质量不错。于是，我就写了个爬虫程序去采集数据。
2.1 分析元素
打开网址，浏览器按F12分析网页。
分析可见，我们关注的主体内容都在<div class="content_zw"></div>之间，而且分页符的作用是什么一幅对联用<p></p&数据库系统gt;包裹，上下联用，分割。
这是极其标准的数据爬取的素材案例，或许这就是为了教学而设计的。
如果我们要获取春联内容的话，只需要通人工智能专业过人工智能的利与弊网址加载下来ht人工智能ml代码，然后取出正文部分，然后分页符怎么显示出来通过<p>标签分组，每副春联通过逗号“，”分上下联，最后存APP入文件就行了。
开干。
2.2 取出正文
首先加载网址，取出我们关注的正文。
importrequests
importre
# 模拟浏览器发送http请求
response = requests.get(url)
# 设置编码方式
response.encoding='gbk'
# 获取整个网页html
html = response.text
# 根据标签分析，从html中获取正文
allText = re.findall(r'<div class="content_zw">.*?</div>', html, re.S)[0]
print(url+"\n allText:"+allText)
其中值得一讲的就是re是正则表达式的支持库，上面的re.findall就是从html文本中找到所tensorflow版本对应有形状类似于<diappearancev class=分页符怎么显示出来"content_zw">乱七八糟什么内容都行</div>的内容。因为可能会找到多个，但是此处场景只有一个，所以取第一个[0]就是我们想要的。
这样，我们就拿到了如下内容：
<div class="content_zw">
<p>春来眼际，喜上眉梢</p>
<p>春光普照，福气长临</p>
<p>春和景明，物阜年丰</p>
<p>春降大地，福满人间</p>
<p>春明花艳，民富国强</p>
……
</div>
2.3 拆出对联
从目标html文本中，选出数据库设计对联。
text = "<div class='content_zw'><p>春来眼际，喜上眉梢</p><p>春光普照，福气长临</p></div>"
couplets = re.findall(r'<p>(.*?)</p>',text)
print(couplets) # ['春来眼际，喜上眉梢', '春光普照，福气长临']
for couplet in couplets:
cs = couplet.split("，")
print("上联：",cs[0], "，下联：",cs[1])
# 上联： 春来眼际 ，下联： 喜上眉梢 上联： 春光普照 ，下联： 福气长临
这人工智能专业里面依然用到了re.findall。这个方法是爬虫程序中很常用的方法。所谓爬取分页符快捷键数据，其实就是拿到全量文本，然后撕下来你感兴趣的一段文本。如何来撕，就靠re配合一系列规则来实现。
re.findall(r'<p>数据库系统工程师(.*?)</p>',text)指的是从text中，选取出<p>乱七八糟什么内容都行</p>形状的括号内的内容。这里值得一说的是，它只要（）里面的内容。
举个例子：
text = "<p>春来眼际，喜上眉梢</p>"
text_r1 = re.findall(r'<p>(.*?)</p>',text)[0]
print(text_r1) # 春来眼际，喜上眉梢
text_r2 = re.findall(r'<p>.*?</p>',text)[0]
print(text_r2) # <p>春来眼际，喜上眉梢</p>
看上面的两个列子，就可以理解带不带括号的区别了。
获取到了couplets其实是一个数组分页符['春来眼际，喜上眉梢', '春光普照，福气长临']。然后，再循环这个数组，通过s分页符快捷键plitappstore("，")tensorflow版本对应拆分出上下联。这apple苹果官网样你就有了上下联的春联，然后你就可以为所欲为了。
2.4 还有分页
上面只是说了一个url页面。分页符
但是，实际上，有好多并列的页面。
第一个入口页面我们可以手动输进去，但是其他页面你得自动一些了吧。
下面是分页部分的html代码分析：
我们F12调试可以看到，分页部分和春联内容一样，也在div.contenttensorflow手写数字识别_zw内部，它的整体标签是<div id="page数据库s"></d数据库原理及应用iv>人工智能电影包裹的。
<div id="pages">
<a class="a1" href="https://juejin.im/chunlian/4zi.html">上一页</a>
<span>1</span>
<a href="https://juejin.im/chunlian/4zi_2.html">2</a>
<a href="https://juejin.im/chunlian/4zi_3.html">3</a>
……
<a href="https://juejin.im/chunlian/4zi_8.html">8</a>
<a class="a1" href="https://juejin.im/chunlian/4zi_2.html">下一页</a>
</div>
其中a标签里面的href就是相对路径的url连接，我们尝试取一下。
# 获取分页相关的网页html
pages = re.findall(r'<div id="pages">.*?</div>', allText, re.S)[0]
page_list = re.findall(r'href="https://juejin.im/chunlian/(.*?)">(.*?)<',pages)
page_urls = []
for page in page_list:
if page[1] != '下一页':
page_url="https://www.duiduilian.com/chunlian/%s" % page[0]
page_urls.append(page_url)
# page_urls 就是所有链接
相信通过之前的说明，这里大多数代码你已经能看明白数据库设计了。这和获取p标签里的对联很像，区别就是这里面有2个()。我们打印一下匹配出来的page_list：
page_list: [('4zi.html', '上一页'), ('4zi_2.html', '2'), ('4zi_3.html', '3')
, ('4zi_4.html', '4'), ('4zi_5.html', '5'), ('4zi_6.html', '6')
, ('4zi_7.html', '7'), ('4zi_8.html', '8'), ('4zi_2.html', '下一页')]
原approach来，
re.findall(r'href="https://juejin.im/chunl人工智能论文ian/(.*?)">(.*?)<',pages)意思就是，要取2处地方，分数据库查询语句别是……/chunlian/(这个位置1)">(这个位置2)<……。
除了“下一个”按钮之外，其他的<a>链接正好就是1~8页的完整地址，这样我们就全获取到了。
2.5 全部代码
好了，分页也搞定了，那所有链接就有了，每一个链接如何撕下来春联句子也就有了，下面是全部代码。
import requests
import re
def getContent(url):
response = requests.get(url)
response.encoding='gbk'
html = response.text
allText = re.findall(r'<div class="content_zw">.*?</div>', html, re.S)[0]
return allText
def getPageUrl(allText):
pages = re.findall(r'<div id="pages">.*?</div>', allText, re.S)[0]
page_list = re.findall(r'href="https://juejin.im/chunlian/(.*?)">(.*?)<',pages)
page_urls = []
for page in page_list:
if page[1] != '下一页':
page_url="https://www.duiduilian.com/chunlian/%s" % page[0]
print("page_url:",page_url)
page_urls.append(page_url)
return page_urls
def do(url, file_name):
c_text = getContent(url)
pages = getPageUrl(c_text)
f = open(file_name,'w')
for page_url in pages:
page_text = getContent(page_url)
page_couplets = re.findall(r'<p>(.*?)</p>',page_text)
str = '\n'.join(page_couplets)+'\n'
f.write(str)
f.close()
url = 'https://www.duiduilian.com/chunlian/4zi.html'
file_name = 'blog4.txt'
do(url, file_name)
我故意省掉了注释，因为人工智能论文我想说，其实这个tensorflow版本对应功能只有30行代码。
最终，它把获取到的数据存到名字为blog4.txt文件中了。
这是4字的春联，还有5字的，6字分页符的，7字的，可以如法炮制。
3. 理想和现实
看完上面的内容，你可以去吃饭了，因为你人工智能电影已经掌握了温室大棚里的生存技能。
吃完饭后，我告诉你，上面30行代码的实现，其实是理想情况，现实是不可能是这样的。
实际上还有很多异常情况。
比如，下面这个，春联正文的<p>标签分页符怎么删除里面有我们想要的，也有我们不想要的，都拿过来肯apple定用不了。
再看下面这个，春联正文里就没有人工智能换脸鞠婧祎郑爽<p>标签，那你想办法吧。
再看下面appearance这个，当分页过多时，出现了省略号，人工智能al女神古力娜扎有些页码的链接就不全了，有些数据就取不tensorflow安装到了。
最后，再看下面这个，分页是列表形状的，你还用人工智能概念股原来的方法就无法适配了。数据库技术
是吧，教程和实战还是有区别的。
教程，越干净越好，要用最短的距离来讲述一个知识点，干扰项越少越好。
实战，越真实越好，要用最全面的考tensorflow是干什么的虑来设计一项人工智能论文功能，异常项越多越好。
我这篇文章就是讲一些片面知识点的教程，主要目的是做科普工作。不足之处，还希望大家海涵。
下一篇，咱们讲一下，如何利用300行代码实现对春联的tensorflow模型优化训练和预测。
