1.微信读书电脑客户端 优化字体和阅读体验
2.python爬虫资源汇总:书单、微信网站博客、读书框架、源码工具、微信项目（附资源）
3.如何爬取公众号数据？网上10种方法分享及实践
4.从VVeboTableViewDemo到YYAsyncLayer（一）
5.20个Python3实战项目(附源码)，读书拿走就用

微信读书电脑客户端 优化字体和阅读体验

       微信读书终于推出了针对PC用户的源码上游棋牌源码特别版客户端，这个轻量级应用只有约5兆的微信体积。它的读书设计注重提升阅读体验，特别是源码对于字体的优化处理。令人惊喜的微信是，这个客户端隐藏着一些实用的读书小功能：只需轻轻点击标题栏下方的空白区域，即可实现全屏阅读模式，源码让你沉浸于书海之中。微信

       想要体验这个独特版本的读书微信读书，你可以选择从GitHub下载，源码这里提供源代码，直接下载安装。然而需要注意的是，由于使用的是开源框架Pake进行定制，GitHub可能会有下载限制。如果你遇到问题，还可以尝试从百度网盘获取，但请理解，由于网盘更新可能存在滞后，我们无法在这里保证每次的新功能优化都会及时同步到网盘版本。

       这款特别设计的微信读书电脑客户端，为你的阅读生活带来了便捷与舒适，无论是字体的清晰度还是操作的便捷性，都值得你试一试。网站源码制快来下载，享受你的专属阅读时光吧！

python爬虫资源汇总:书单、网站博客、框架、工具、项目（附资源）

       爬虫技术因其快速且高效的数据抓取能力，在互联网时代逐渐受到广泛关注，对于职场人而言，掌握爬虫技能无疑是提升竞争力的有效手段。随着爬虫技术的普及，网络资源日益丰富，但初学者往往难以筛选优质资源，容易走弯路。为此，我们精心整理了一份针对零基础同学的python爬虫资源汇总，旨在帮助大家系统学习爬虫知识，快速上手。

       以下是我们精选的python爬虫学习资源，包括书单、网站博客、框架、工具以及实战项目：

       必读书单

       学习python爬虫，以下8本书将是你的理想指南：

       《Python编程：从入门到实践》：豆瓣评分9.1，本书适合所有层次的读者，既介绍基础知识，又通过三个项目实践提升技能。

       《Python编程快速上手》：豆瓣评分9.0，php周易源码面向实践的指南，不仅讲解语言基础，还通过项目教会读者应用知识。

       《像计算机科学家一样思考Python》：豆瓣评分8.7，旨在培养读者以计算机科学家的角度理解Python编程。

       《“笨方法”学Python》：豆瓣评分7.9，适合通过核心概念学习Python的初学者。

       《Python Cookbook 中文版》：豆瓣评分9.2，覆盖常见问题的解决方案，包含大量实用代码示例。

       《流畅的python》：豆瓣评分9.4，深入解析语言设计细节，教你写出地道的Python代码。

       《深入浅出python》：豆瓣评分8.5，适合不想看枯燥教程的读者，内容轻松易懂。

       《python3 网络爬虫开发实战》：豆瓣评分9.0，全面介绍使用Python3进行网络爬虫开发的知识，从基础到实战。

       网站博客

       以下网站提供爬虫案例、技巧和最新资讯，是学习爬虫的宝贵资源：

       awesome-python-login-model：收集各大网站的登陆方式和爬虫程序，研究模拟登陆方式和爬虫技巧。

       《Python3网络爬虫与开发实战》作者博客：分享作者的爬虫案例和心得，内容丰富。

       Scraping.pro：专业的采集软件测评网站，提供国内外顶尖采集软件的测评文章。

       Kdnuggets：涵盖商业分析、摆家家源码大数据、数据挖掘、数据科学等，内容丰富多元。

       Octoparse：功能强大的免费采集软件博客，提供浅显易懂的采集教程。

       Big Data News：专注于大数据行业，包含网站采集的子栏目。

       Analytics Vidhya：专业数据采集网站，内容涵盖数据科学、机器学习、网站采集等。

       爬虫框架

       掌握以下爬虫框架，能够高效完成爬取任务：

       Scrapy：应用广泛，用于数据挖掘、信息处理或存储历史数据。

       pyspider：功能强大的网络爬虫系统，支持浏览器界面脚本编写。

       Crawley：高速爬取网站内容，支持关系和非关系数据库。

       Portia：可视化爬虫工具，无需编程知识即可爬取网站。

       Newspaper：用于提取新闻、文章和内容分析，支持多线程和多种语言。

       Beautiful Soup：从HTML或XML文件中提取数据的Python库。

       Grab：构建复杂网页抓取工具的Python框架。

       Cola：分布式爬虫框架，租房 源码 php易于使用。

       工具

       以下是爬虫过程中常用的工具，帮助你提高工作效率：

       HTTP代理工具集合：Fiddler、Charles、AnyProxy、mitmproxy等。

       Python爬虫工具汇总：在线资源提供广泛工具。

       blogs爬虫：爬取博客列表页。

       慕课网爬虫：爬取慕课网视频。

       知道创宇爬虫：特定题目爬取。

       爬虫：爱丝APP爬取。

       新浪爬虫：动态IP解决反爬虫，快速抓取内容。

       csdn爬虫：爬取CSDN博客文章。

       proxy爬虫：爬取代理IP并验证。

       乌云爬虫：公开漏洞、知识库爬虫和搜索。

       这份资源汇总将帮助你系统学习python爬虫，从基础知识到实战项目，全面提升你的爬虫技能。记得在微信公众号DC黑板报后台回复“爬虫书单”获取完整资源包。祝你学习进步，掌握python爬虫技术！

如何爬取公众号数据？网上种方法分享及实践

       在运营微信公众号时，快速批量抓取文章素材能显著提升效率。然而，由于微信公众号内容不允许被搜索引擎抓取，且采取了反爬虫策略，如IP封禁、验证码识别、链接过期等，实现批量抓取变得复杂。下文将分享种不同方法，帮助您获取公众号（企业号+服务号）数据。

       首先，使用Python爬虫或自动化测试工具可实现抓取。具体步骤包括：安装Python环境及库（如Requests、BeautifulSoup），发送HTTP请求获取目标网页源码，解析HTML提取内容，保存至本地文件或数据库。

       自动化测试工具同样能模拟用户操作，批量抓取公众号文字。操作流程：下载并安装工具（如Selenium），编写测试脚本模拟登录、进入主页、打开历史消息等，提取内容并保存。

       第三方工具如八爪鱼、后羿采集器等，提供傻瓜式操作，但多为商业软件且功能收费。它们的适用范围受限，八爪鱼仅支持搜狐微信公众号，企业号文章无法采集。

       搜狐微信搜索提供直接搜索功能，帮助找到文章或公众号，但存在收录不全问题。若想获取更多数据，还需结合其他方法。

       微信读书曾提供批量导出公众号文章的入口，但现已被关闭。此外，微信读书适用于免费阅读文章，无法直接用于批量抓取。

       Chrome插件如WeChat Article Batch Download和WeChat Helper，可在Chrome商店下载，帮助用户批量下载公众号文章，但功能可能受限。

       Fiddler网络调试工具可辅助抓取公众号文章链接，操作包括设置代理服务器、打开微信客户端，进入历史消息，使用浏览器访问网页版，查找并保存链接。

       OCR技术用于识别中的文字，可辅助抓取公众号文章。通过截图或屏幕录制，使用OCR工具识别文字内容，保存至本地文件或数据库。

       RSS订阅服务提供公众号文章更新通知，操作包括查找RSS Feed链接、订阅并设置更新频率，将文章保存至本地文件或数据库。

       IFTTT自动化工具可通过创建Applet，将RSS Feed和Google Drive连接，订阅公众号链接，设置保存路径和格式，实现自动保存至Google Drive。

       付费服务如淘宝、科技博主提供的公众号文章批量下载服务，可在特定情况下提供帮助，但需谨慎选择，确保合法合规。

       综上所述，尽管存在法律风险，合法合规地选择适合自身需求的方法，能有效提升公众号运营效率。在实施爬虫操作时，务必遵守相关法律法规，尊重他人权益。

从VVeboTableViewDemo到YYAsyncLayer（一）

        知道 VVeboTableViewDemo 其实很久了，一直想研究一下，最近终于有时间了，将 VVeboTableViewDemo 用Swift做了一遍（ VVeboTableViewDemo.swift ）,花了两个周对iOS优化的一系列文章通读了至少一遍，发现它们对优化的点总结的很散，而且大多不适合我这样的小菜。

列如这样的问题：

        首先看一下VVeboTableViewDemo的结构（由于我已经把它翻译成了Swift，我下面是用Swift版分析的，和原版的逻辑是一致的。）

        其中 DataPrenstenter 是我从 VVeboTableView 中抽离出来的，他其实就是读取数据的，你不用关心。

        以上这张图是 VVeboLabel 中所有的内容，高亮的那个方法是 VVeboLabel 的核心所在。

        这里属于Core Text技术，主要是对文本的特殊处理，采用了逐行绘制

        其余方法主要是对文本高亮和清除内容处理，不是重点，可以不关心。

        在 VVeboTableViewCell 中，高亮的方法为核心部分。其实同 VVeboLabel 的思想是一模一样的，就是将内容异步绘制在一张图上，然后显示出来，到达减少混合，以减小GPU压力。就不贴出源码，下面会放出Demo。

        这是一个设计很巧妙的类，在开始研究这个类的思路之前，我建议你看看这篇 文章 。当然如果你对 UIScrollView 足够熟悉，并且熟悉这个方法 func scrollViewWillEndDragging(_ scrollView: UIScrollView, withVelocity velocity: CGPoint, targetContentOffset: UnsafeMutablePointer<CGPoint>) ,那么对 VVeboTableView 的思路可以一目了然了。

        该方法从 iOS 5 引入，在 didEndDragging 前被调用，当 willEndDragging 方法中 velocity 为 CGPoin.zero （结束拖动时两个方向都没有速度）时， didEndDragging 中的 decelerate 为 false，即没有减速过程， willBeginDecelerating 和 didEndDecelerating 也就不会被调用。反之，当 velocity 不为 CGPoin.zero 时，scroll view 会以 velocity 为初速度，减速直到 targetContentOffset 。值得注意的是，这里的 targetContentOffset 是个指针，没错，你可以改变减速运动的目的地，这在一些效果的实现时十分有用。

        以上文字 来源

        微信读书的那种横滑居中效果，除了重写 UICollectionViewFlowLayout ，

        也通过控制targetContentOffset就可以实现

        图中高亮方法为核心部分

        cell绘制判断逻辑

        以上 VVeboTableViewDemo 源码已经全部解析完成了，那么你在惊叹作者巧妙思路的同时，肯定也很想知道这种技术的来源，和改进过程。(以下为个人猜想)

        通过本文，我觉得应该了解Core Text、Core Graphics、Hit-Test View、异步绘制这几项内容，你可以通过以下推荐的文章来掌握前三种技术，异步绘制在下一节YYAsyncLayer源码分析中，我相信你不知不觉就掌握了这项技术。

        最初来源

        这种技术的出现是为了减轻GPU的压力，因为图层的混合是GPU做的，而在这是CPU几乎是没事可做的，所以吧GPU的混合移到CPU的 func draw(_ rect: CGRect) 去完成需求。

        此技术的demo fastscrolling

        技术淘汰原因

        由于retina屏幕的出现,原来单位面积的像素增加，而CPU做的事情也变得多了起来，导致效率反而不及subViews方法。

        AsyncDisplayKit YYKit 等新技术出现

        我觉得VVeboTableViewDemo 的出现应该也是遵循以上过程的

        Core Text：

        Swift之CoreText排版神器

        官方文档

        Core Graphics：

        iOS绘图教程

        Swift之你应该懂点Core Graphics

        官方Demo

        官方Demo Swift版本

        Building Concurrent User Interfaces on iOS

        响应链

        iOS事件响应链中Hit-Test View的应用

        iOS 事件处理 | Hit-Testing

        异步绘制

        /ios-concurrency/

个Python3实战项目(附源码)，拿走就用

       理解编程并不仅仅是阅读代码，正如读书需要实践理解一样，只有通过动手实践，如修改代码、观察变化，才能真正掌握。以下是一些高效学习Python3源代码的步骤:

       首先，运行程序并观察其表现，理解其基本运行逻辑。

       接着，通过断点调试，跟踪源码执行流程，关注函数调用和堆栈结构。

       绘制类图和流程图，记录重要类及其关系，有助于后续理解和记忆。

       遇到不理解的部分，记录为问题，并尝试通过撰写笔记或文章来逐步解决。

       这个过程需要不断重复和实践，以巩固学习效果。

       对于Python3实战项目的爱好者，这里有个精心整理的项目源码，包括：

       AI智能联系人管理系统，能自动识别名片信息，也支持手动输入。

       Excel数据分析师，功能全面的工具。

       Word助手，提升文档处理效率。

       火车票分析助手，方便查询和分析。

       甜橙音乐网，通过命令启动，可在本地服务器浏览。

       微信机器人，包含笑话、天气和字符反串功能，需要微信公众号和内网穿透工具。

       智能停车场车牌识别计费系统，需联网并配置百度AI Key。

       毕业生信息审核系统，工资计算系统，以及轨道交通客流预测系统，深入数据分析。

       驾驶员疲劳检测系统，进销存管理系统，股票系统，全用Python实现，结构清晰。

       AI闲聊机器人对话系统，结合图灵和天气API。

       脉象识别系统，商品销售数据分析可视化（含爬虫）。

       天然气产气量预测，自动化高频基金交易，以及资产管理系统。

       动物机器人桌面控制系统，提供了丰富的实践机会。

       以上资源可供初学者和进阶者参考，无论做项目还是学术研究都非常实用。下载链接已打包好，希望能对你的学习之路有所帮助。