这是第一次参加百度的课程，跟着打卡营的方式，感觉实在是太棒了。学习效率有所提高，虽然之前接触过python语言，但是并没有大量的实践练习。因此，看到这个课程就很欣喜，觉得没有基础也可以参与，非常好，通过几次作业下来，让我了解了爬虫具体的实现过程，收获很大，感谢打卡营的各位老师！
day1
第一天主要是乘法表和文件的操作，乘法表不太难，但是文件这个地方就有点难了。需要遍历”Day1-homework”目录下文件；
找到文件名包含“2020”的文件。主要是通过调用了这个递归函数，实现的查找，这种方法需要熟悉。
def find_prefix_of_path(path, file_list):
files = os.listdir(path)
for file_name in files:
file_path = os.path.join(path, file_name)
if os.path.isdir(file_path):
find_prefix_of_path(file_path, result)
elif os.path.isfile(file_path) and u'2020' in file_name:
file_list.append(file_path)day2
这一天的课程老师主要讲了如何爬取网页上的数据，之前没有学过这个技术，通过学习，了解了是通过在网上找到html的代码，然后根据这个标签来进行爬取网页上面的内容。
爬虫的过程，就是模仿浏览器的行为，往目标站点发送请求，接收服务器的响应数据，提取需要的信息，并进行保存的过程。
Python为爬虫的实现提供了工具:requests模块、BeautifulSoup库。
爬虫的过程
1.发送请求（requests模块）
2.获取响应数据（服务器返回）
3.解析并提取数据（BeautifulSoup查找或者re正则）
4.保存数据
request模块：
requests是python实现的简单易用的HTTP库，官网地址：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
requests.get(url)可以发送一个http get请求，返回服务器响应内容。BeautifulSoup库：
BeautifulSoup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。网址：https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/
BeautifulSoup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是 lxml。
BeautifulSoup(markup, "html.parser")或者BeautifulSoup(markup, "lxml")，推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高。day3
主要学习数据的可视化，通过绘制柱状图和饼状图的方法，把数据可视化出来。
day4
学习图片分类，要求是五分类，但是需要自己提供数据集，然后上传到平台上使用。因此需要自己先爬取图片，而且要求图片的数量最好每个分类都大于50，不然分类效果不好。
具体的爬虫方法可以参考博
获取数据之后，进行模型训练的过程中，一定要注意路径的问题，弄了很久也没有弄好，最后请教同学之后按照他们的方法得以成功。需要分清楚路径问题。
day5
是个大作业，还需要跟着老师的讲解才能够完成。需要统计词频并可视化，然后绘制词云。
需要注意的是停用词表是自己找的，并不是已经给出的数据。我在绘制词云的时候，遇到了问题
cloud_mask = np.array(Image.open("image.jpg"))
#忽略显示的词
st=set(['怎么'])
#生成wordcloud对象
wc = WordCloud(background_color="white",
mask=cloud_mask,
max_words=300,
stopwords=st)
# 加载词频字典
wc.fit_words(word_f)
plt.axis("off")
plt.show()
wc.to_file("pic.png")在这个代码中，主要是cloud_mask，有了这个之后显示不出来云图，因此很着急，可能是我的图片没有找对。看了老师的视频，没有这个也可以，因此我把这个东西给去掉了就可以用了。
经过这次的学习，我收获了很多，也知道自己的不足有很多，今后需要更加努力的学习。在遇到问题的时候，不能着急，自己先尝试百度解决问题，一定要有耐心，如果实在不可以，再寻求他人的帮助，最后一定可以成功。
