机械狗的机器学习入门——菜市场。2019/3/31
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机械狗的机器学习入门——菜市场。2019/3/31相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
做一盘好的菜，食材的选用非常重要，接下来我来学习如何在菜市场买菜。
因为有一定的Python基础，所以使用Python作为工具。Python有很多好用的工具，最常见的获取数据的方法就是requests库。
import requests
requests库有很多用法，获取数据常用的是
requests.get(url)
这样就可以获取指定网页的数据了
import requests r = requests.get(r‘http://www.baidu.com‘) print(r.text)
这段代码的结果为：
<!DOCTYPE html>
<!--STATUS OK--><html> <head><meta http-equiv=content-type content=text/html;charset=utf-8><meta http-equiv=X-UA-Compatible content=IE=Edge><meta content=always name=referrer><link rel.......
可以看到确实是返回数据了。那么我们现在已经学会了最简单的如何在菜市场买菜。买菜的高级形态就是爬虫，一个好的爬虫就相当于是蔬菜批发商，他们从农民那买大量的菜，再以更高的价格分销出去。因为我们的目的是学习机器学习，所以就不打算当经销商了，我们只需要获取自己想要的数据就足够享用了。
我使用的书里提供了一个获取经典机器学习数据集iris.data的url，我们直接使用requests.get()方法获取就行了。不在买菜上花太多的时间。
直接获取一个经典的机器学习数据集：
import requests r = requests.get(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data‘) print(r.text)
此段代码的运行结果为
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa.......
我们可以对这些数据进行处理来达到快速入门的目的。
这就是去菜市场简单的买个菜的全过程，当然通过这点小伎俩获取的数据在实际上用途不是很大，但是因为网页千变万化，反爬虫措施越来越完善，我们的重点不是爬虫，所以以后实战的时候遇到爬虫问题再根据问题具体解决。
以上是关于机械狗的机器学习入门——菜市场。2019/3/31的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章