我在百度Python小白逆袭大神课程中“打怪”欢乐之旅

本文描述了作者在参加百度Python小白逆袭大神课程一些亲身经历，从开始的半信半疑，到最后坚定的革命信念，给没有参加过百度课程的同学一点参考，文中有高质量的数据分析、pyecharts动态图，深度学习相关代码分享，图文并茂保证不让你失望。

误打误撞点进了“百度飞桨小白逆袭大神课程”，加了学习微信群，感觉进了贼窝似的，哪里有这么好的事情，上课不收钱，还有奖品，我信你个鬼呀！！里面准是一群托，打算哄骗我让我报班学习的吧，告诉你们不会再上你们的当了，因为我是已经上过当了！！！

Day1：Python基础练习

居然能按时开课，群里同学叽叽喳喳，老师哔哩吧啦，班主任带货，一片繁荣景象！在我还没确认里面有什么阴谋诡计之前我是不会出声的。

不过学习我是认真的，走过路过不要错过，学一点是一点，毕竟人家是大厂。

作业一：输出 9*9 乘法口诀表(注意格式)。

来吧，先来给老师个下马威，别以为我读得书少，乘法口诀前几排我还是记得住的。

我也就用一行代码概括了，老师要惊呆了吧，后来发现好多同学就这么写的，老师估计看了也就这么噗嗤的一下吧。

def table():#在这里写下您的乘法口诀表代码吧！print('\n'.join(["\t".join([f'{i}*{j}={i * j:<2}' for i in range(1, j + 1)]) for j in range(1,10)]))#主要使用jion字符函数来连接列表里的元素，这样就不掉头发了！
if __name__ == '__main__':table()

- 作业二：查找特定名称文件

import os
#待搜索的目录路径
path = 'Day1-homework'
#待搜索的名称
filename = "2020"
#定义保存结果的数组
result = []
n = 1
def findfiles(path):global nfor item in os.listdir(path):if os.path.isdir(os.path.join(path, item)):findfiles(os.path.join(path, item))else:if filename in item:result.append('['+str(n)+','+"'"+os.path.join(path,item)+"'"+']')print('['+str(n)+','+"'"+os.path.join(path,item)+"'"+']')n += 1return result
if __name__ == '__main__':
findfiles(path)

没有太多亮点，里面有个套中套，所谓高大上的递归，也就这么肥事啦。后来知道用os.walk可以一步到位，你更值得拥有。

两题下来，还没玩够。
我给老师恶作剧一下，把作业空间里的txt都写上一句话！

import os
#待搜索的目录路径
path = os.getcwd()
#待搜索的名称
filename = "2020"
#定义保存结果的数组
n = 1
def findnwrite(path):global nfor item in os.listdir(path):if os.path.isdir(os.path.join(path, item)):findnwrite(os.path.join(path, item))else:if os.path.join(path,item).endswith('.txt'):with open (os.path.join(path,item),'a+') as f:f.write('人生苦短，我用python')n += 1          return n
findnwrite(path)

最后再补一刀：

改作业可能是个美女老师呢，我给她送一朵花，让她流下感动的泪水，或许还给加到101分呢。后来发现改作业都是男滴助教，白送了。。。。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
print('送给您一朵花花！')fig = plt.figure(figsize=(12, 9),dpi= 100)
ax = fig.gca(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(26))/26.0, np.arange(0, 555.5, 0.5)/555*16*np.pi-2*np.pi)
p = (np.pi/2)*np.exp(-t/(10*np.pi))
u = 1-(1-np.mod(3.16*t, 2*np.pi)/np.pi)**4/2
y = 2*(x**2-x)**2*np.sin(p)
r = u*(x*np.sin(p)+y*np.cos(p))
surf = ax.plot_surface(r*np.cos(t), r*np.sin(t), u*(x*np.cos(p)-y*np.sin(p)),rstride=1, cstride=1, cmap=cm.gist_rainbow_r, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

在这里插入图片描述

别问我为啥那么优秀，我是去抄的，但是避免被别人告我，我也是小改动了一下几个参数，不信你去搜，保证我们不一样。
在这里插入图片描述

Day2-《青春有你2》选手信息爬取

1.完成《青春有你2》选手图片爬取，将爬取图片进行保存，保证代码正常运行> 。
2.打印爬取的所有图片的绝对路径，以及爬取的图片总数，此部分已经给出代码。请在提交前，一定要保证有打印结果。

哎呀！这不是我喜欢的题目，听说前一阵子，有人玩爬虫把自己也搭进去了，这种鸡鸣狗盗的伎俩，我是抱有一定的态度的。（其实就没学过不懂，但是也要完成作业呀！）

def crawl_pic_urls():'''爬取每个选手的百度百科图片，并保存'''with open('work/'+ today + '.json', 'r', encoding='UTF-8') as file:json_array = json.loads(file.read())headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'}for star in json_array:name = star['name']link = star['link']#！！！请在以下完成对每个选手图片的爬取，将所有图片url存储在一个列表pic_urls中！！！r = requests.get(link,headers=headers)soup = BeautifulSoup(r.text,'lxml')get_url = 'https://baike.baidu.com' +soup.find_all('div',{'class':'summary-pic'})[0].find('a').get('href')r_1 = requests.get(get_url,headers=headers)soup_1 = BeautifulSoup(r_1.text,'lxml')pic_urls = []  get_img_list = soup_1.find_all('div',{'class':'pic-list'})[0].find_all('img')for pic in get_img_list:pic_url = pic.get('src')pic_urls.append(pic_url)    #！！！根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片，保存在以name命名的文件夹中！！！down_pic(name,pic_urls)

作业代码自己写的就这么多了，靓汤！（我不是抄的，我不是抄的，我不是抄的。。。。）

我承认目前爬虫这方面相对比较弱，有点怂，后面有需要可以深入学习一下。
要看小姐姐吗？在这里插入图片描述

Day3-《青春有你2》选手数据分析

要求：对《青春有你2》对选手体重分布进行可视化，绘制饼状图就是画个饼那么简单嘛！

给出了整理好的数据，表格里有选手的相关信息，身高、体重、星座等等，需要分析下然后作图。单纯完成作业是没问题，怎么才能玩出花来呢！？

体重分级关键代码

df['weight']=df.weight.str[0:2].astype("int") #体重转化为整型
bins=[0,45,50,55,100]
labels=['<= 45Kg','45~50Kg','50~55Kg','>55Kg']
df['level'] = pd.cut(df['weight'], bins, labels=labels) #定制分级函数
grouped=df['weight'].groupby(df['level']).count().reset_index()#生成统计数据框
grouped.sort_values(by='weight',ascending= False, inplace= True) #原位排序
grouped

精华所在：pd.cut(df['weight'], bins, labels=labels) ，pandas的cut函数，一招制敌完成重量分级，数据处理一共用了6行，到处闪亮着pandas 的光。
老师讲解的时候的用了一串判断呀，循环呀，我露出狡黠的一笑。不过这个函数真的好用，在很多分级的情景都可以用上，兄弟记得去查查资料继续学习一下，改变的一生可能就是这一句：）

- 出图
正正规规的样板作业，没毛病！

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(dpi=150)
explode=(0.1,0.1,0,0)
plt.pie(grouped.weight, explode=explode,labels=grouped.level,\
autopct='%1.1f%%',shadow=False, startangle=90,radius=1.5)
plt.axis('equal')
plt.legend(loc="upper right",fontsize=10,bbox_to_anchor=(1.1,1.05),borderaxespad=0.85)
plt.savefig("work/result/pie_result.jpg",dpi=200,bbox_inches='tight') 
plt.show()

在这里插入图片描述

还好吧，调整了一下，显示完成固定动作。

后面我开始给老师送买一送三啦！老师让我做体重，我把星座分布也做了，老师又要感动了吧，我这个勤奋好学的光辉形象，要在老师的心里扎根了。

星座分布图

constell=df['name'].groupby(df['constellation']).count().reset_index()
constell.sort_values(by='name',ascending= False, inplace= True)fig = plt.figure(dpi=150)
explode=(0.1,0.1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
plt.pie(constell.name, explode=explode,labels=constell.constellation,\
autopct='%1.1f%%',shadow=True, startangle=90,radius=1.5)
plt.axis('equal') 
plt.legend(loc="right",fontsize=10,bbox_to_anchor=(1.2,0.5),borderaxespad=0.55)
plt.savefig("work/result/pie_result1.jpg",dpi=200,bbox_inches='tight')  
plt.show()

星座分布图

没完还有，我把刚从隔壁疫情数据分析班学来的用pyecharts画的南丁格尔玫瑰风图的模板借了过来。美美哒！可是平台对动态图不友好，没显示出来，老师估计也没空看，3000人交作业，哪里忙得过来，大家可以造起来，饼图都适用，好看又不贵，带走！就是比较反人类，比较难懂，就改的Java的，什么是Java我也不懂，我听说的。

南丁格尔玫瑰风图

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.render import make_snapshot
from snapshot_selenium import snapshotdef p(grouped):v=grouped.level.tolist()d=[round(i/sum(grouped.weight)*100,2) for i in grouped.weight]c = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='900px', height='600px',theme=ThemeType.WHITE))
# 添加数据，设置饼图的半径，是否展示成南丁格尔图.add("", [list(z) for z in zip(v, d)],radius=["20%", "80%"],center=["50%", "60%"],rosetype="area" )# 设置全局配置项.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='《青春有你2》选手体重分布',pos_left='center'),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True,type_="scroll",pos_top= "20%",pos_right="52%",orient="vertical"))
# 设置系列配置项.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="inside", font_size=12,formatter="{c}%",font_style="italic",font_weight="bold", font_family="Microsoft YaHei" )))return c# 生成html文档p(grouped).render_notebook()

在这里插入图片描述
还有一张

更换了主题配色，感觉是不是有点Low呀，嗯是有点哈！继续晚上老师讲故事，班主任带货，我努力工作，玩得还行！**

Day4-《青春有你2》选手识别

使用经典的ResNet-50作为预训练模型识别分类青春有你小姐。

题材挺好的，我也是为了看小姐姐来的！

-划重点

那么我跟你说吧，这7天的课，最重要的就是这一节课，就是这里深度学习的启蒙课，实现了一个深度学习的流程。当下多少人被深度学习吸引住了，有报道说，计算机要产生自主意识了，我们看过的科幻片在慢慢的变成现实。—第四工业革命深度学习。

老师没有打算给我们讲原理，讲数学，把模块都准备好了，就是让我们爽快的体验一把。
但是没有！爽快之前要付出辛勤的劳动才能体验爽快，5位小姐姐的图片要自己找，训练集、测试集、验证集的列表文件要自己建，这都是工作量呀！

图片太少识别不准确，图片增强还么学，来不及了。上手段，其他工具完成了图片采集，我最终搜集了639张高清图片，有没比我多，有的话我们交流下，你是不是也是用我同款的工具。

这作业的另一难度在于材料的准备。封装好的迁移学习对训练集、测试集、验证集的列表文件要求比较高，一有点小问题，就是一长串的报错，急人呀！

不知道大家是怎么完成的，下面我们来看这一段

**“飞桨案例之海洋鱼类识别 ”**

里面有这么一段，完成的工作内容就产生训练集、测试集、验证集的列表文件，用的是纯纯的python代码，用循环、判断写入列表文件，长太感人了！感兴趣的感觉去学习下。

#总的图像数量
all_class_images = 0
#存放类别标签
class_label=0
# 设置要生成文件的路径
data_root_path="/home/aistudio/data/fish_image/fish_image"
#存储要写进test.txt和train.txt中的内容
trainer_list=[]
eval_list=[]
#读取每个类别，['fish_01', 'fish_02', 'fish_03']
for class_dir in class_dirs:  #每个类别的信息class_detail_list = {}eval_sum = 0trainer_sum = 0#统计每个类别有多少张图片class_sum = 0#获取类别路径path = data_root_path + "/" + class_dir# 获取所有图片img_paths = os.listdir(path)for img_path in img_paths:           # 遍历文件夹下的每个图片name_path = path + '/' + img_path     # 每张图片的路径if class_sum % 10 == 0:         # 每10张图片取一个做验证数据eval_sum += 1          # test_sum为测试数据的数目eval_list.append(name_path + "\t%d" % class_label + "\n")else:trainer_sum += 1trainer_list.append(name_path + "\t%d" % class_label + "\n")#trainer_sum测试数据的数目class_sum += 1                     #每类图片的数目all_class_images += 1                    #所有类图片的数目class_label += 1 # 说明的json文件的class_detail数据class_detail_list['class_name'] = class_dir       #类别名称，如jiangwenclass_detail_list['class_label'] = class_label          #类别标签class_detail_list['class_eval_images'] = eval_sum     #该类数据的测试集数目class_detail_list['class_trainer_images'] = trainer_sum #该类数据的训练集数目class_detail.append(class_detail_list) random.shuffle(eval_list)
with open(data_list_path + "eval.txt", 'a') as f:for eval_image in eval_list:f.write(eval_image)       random.shuffle(trainer_list)
with open(data_list_path + "train.txt", 'a') as f2:for train_image in trainer_list:f2.write(train_image)print ('生成数据列表完成！')

重点来了，这篇稿子最重要的部分有营养的地方来了！大家一定认真哈，不要开小差啦！

麻烦大了，是不是前面废话太多，以至于精彩部分，大家睡着了！！
我在百度平台公开了我这个项目，数据集都准备好，大家也可以直接去体验一把，开箱即可食用，记得点赞好评哦。有报错的地方，不用来找我，因为我也不懂，报错的都是迁移学习黑盒子里面的东西。

**《青春有你2》5位选手识别作业* 链接，难度初级

Step1、基础工作
加载数据文件
制作数据准备函数。
def data_list():name_dict = {'wangchengxuan':4,'anqi':3, 'xujiaqi':1, 'yushuxin':0, 'zhaoxiaotang':2}path="dataset/data" #图片所在文件夹address_list = []   #图片地址列表label_list = []     #标签列表for root, dirs, files in os.walk(path, topdown=False):for name in files:address = os.path.join(root, name) #获取图片路径address_list.append(address)label = address.split('/')[2]       #路径分割后，截取目录名即为标记名，开始的时候大脑里转的是map,lambda,还是apply！label_list.append(name_dict.get(label)) #截取目录名对应的标注return {'address':address_list,'label':label_list} #生成字典df = pd.DataFrame(data_list())     #代码只有一句，那么这是直插灵魂的一句。
df['address'] = df.address.str[8:] #按要求产生相对路径。
df_new=df.copy()                       #样品数据框随机打乱，按9：1比例生成 测试集，验证集，训练集列表文档。
df_new = df.sample(frac=1.0)           #打乱数据
df_validate = df_new.sample(frac=0.1)  #取同数量样本作为验证集
df_new.drop(index=df_validate.index,inplace=True) #去除测试集
df_test = df_new.sample(5)                          #随机抽取5样本作为测试集
df_train = df_new.drop(index=df_test.index)         #剩下的为训练集
len(df_train.index)### 生成数据列表文件
df_test['address'] = 'dataset/'+df_test['address']
df_test.to_csv('dataset/test_list.txt', sep=' ', index=0,header=0) #导出 验证集列表
df_validate.to_csv('dataset/validate_list.txt', sep=' ', index=0,header=0) #导出 验证集列表
df_train.to_csv('dataset/train_list.txt', sep=' ', index=0,header=0) #导出 训练集列表
#有种万箭齐发的感觉，所需要的材料已经准备完毕了，到此后面的工作已经可以自动继续运行了！

简单的说，列表–>字典–>DataFrame–>TXT。就是用前面提到的os.walk 生成图片路径列表，然后，根据文件夹名字映射标签，（映射没用上，一直想用映射），路径和标签组合成字典，然后潘大师（pandas）出场，做成了一个DataFrame.这样后面对图片路径的裁剪都变得很方便，更重要的是导出TXT 很方便。

思路非常清晰，一气呵成，打完收工！潘大师下次还用你！

你还在用遍历吗，你还在用循环吗，不行了，有计算机了，为什么要用按键的计算器呀！这一招可以普适分类图像分类任务的数据集列表的生成管理，真的好用，带一上一份吧，时候不早了，赶紧上路吧，如果没时间后面可以不看了，最精彩的已经讲完了。
代码最后跑起来是这样子：

在这里插入图片描述
Ai平台在GUP赋能下，跑起来是很爽的！在我脑海里的视觉效果是这样子的。项目链接在上面可以去感受体验！

自我感觉这么良好的作业，大家猜老师给我打多少分，101是不是也少了一点呀，这么革命性的创制，解放了多少劳动力呀！

答案：09（倒过来看），你在笑我装逼失败吧！估计是装逼太明显了，下次低调些了！

后面我哭着去找班主任理论去了。。。。然后再跟助教探讨了一番人生！

在这里插入图片描述

Day5-综合大作业

作业要求

第一步：爱奇艺《青春有你2》评论数据爬取(参考链接：https://www.iqiyi.com/v_19ryfkiv8w.html#curid=15068699100_9f9bab7e0d1e30c494622af777f4ba39)
爬取任意一期正片视频下评论评论条数不少于1000条
第二步：词频统计并可视化展示
数据预处理：清理清洗评论中特殊字符（如：@#￥%、emoji表情符）,清洗后结果存储为txt文档
中文分词：添加新增词（如：青你、奥利给、冲鸭），去除停用词（如：哦、因此、不然、也好、但是）统计top10高频词可视化展示高频词
第三步：绘制词云根据词频生成词云可选项-添加背景图片，根据背景图片轮廓生成词云
第四步：结合PaddleHub，对评论进行内容审核

Balabala

大作业也就这样啦，由些零散的技能组成的，老师大概想给我们营造期末考试的感觉！确实这么短时间里把这些东西串起来了是有点难度的。我也不打算给大家分享代码了，都是体力活，这就不展开了，反正是我弄到凌晨4点。

最后，青春有你评论词云图作品：
我放进去一朵花，它却给我一个球！生活常常都是这样子的！

在这里插入图片描述