本文主要向大家介绍了机器学习入门之Google在线深度学习神器Colab，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

Colab是google最近推出的一项Python在线编程的免费服务, 有了它,不学Python编程的理由又少了一个

Colab环境已经集成了流行的深度学习框架Tensorflow,并附赠了一个虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存),如果在国内无法访问google的服务又不想科学上网, 可以考虑微软推出的 notebook

Colab的操作类似于jupyter notebook

Colab如同使用 Google 文档或表格一样存储在 Google云端硬盘中，并且可以共享

1. Colab 执行终端命令

google为我们提供的Colab服务绑定一个Ubuntu虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存), 我们只要在Colab中输入以!开头的终端命令即可

查看虚拟机硬盘容量!df -lh

40GB的硬盘

查看cpu配置!cat /proc/cpuinfo | grep model name

双核处理器

查看内存容量!cat /proc/meminfo | grep MemTotal

12.72GB内存

安装python依赖包

# 安装requests, 爬虫必备!pip install requests# 安装 lxml, 解析xpath语法!pip install lxml

安装 git

# 将获取的数据同步到github仓库!apt install git

2. 用Colab编写在线爬虫,并在线展示成果

在线编写豆瓣电影爬虫

!pip install lxmlimport osimport requestsfrom lxml import etree# 负责下载电影海报def download_img(db_id, title, img_addr, headers):

    # 如果不存在图片文件夹,则自动创建
    if os.path.exists("./Top250_movie_images/"):        pass
    else:
        os.makedirs("./Top250_movie_images/")    # 获取图片二进制数据
    image_data = requests.get(img_addr, headers=headers).content    # 设置海报存存储的路径和名称
    image_path = "./Top250_movie_images/" + db_id[0] + "_" + title[0] + '.jpg'
    # 存储海报图片
    with open(image_path, "wb+") as f:
        f.write(image_data)# 根据url获取数据,并打印到屏幕上,并保存为文件def get_movies_data(url, headers):

    # 获取页面的响应内容
    db_response = requests.get(url, headers=headers)    # 将获得的源码转换为etree
    db_reponse_etree = etree.HTML(db_response.content)    # 提取所有电影数据
    db_movie_items = db_reponse_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li/div[@class="item"]')    # 遍历电影数据列表, 
    for db_movie_item in db_movie_items:        # 这里用到了xpath的知识
        db_id = db_movie_item.xpath('div[@class="pic"]/em/text()') 
        db_title = db_movie_item.xpath('div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span[1]/text()')
        db_score = db_movie_item.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()')
        db_desc = db_movie_item.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span[@class="inq"]/text()')
        db_img_addr = db_movie_item.xpath('div[@class="pic"]/a/img/@src')
        print("编号:",db_id,"标题:",db_title, "评分:",db_score,"电影描述:", db_desc)        # a表示追加模式, b表示以二进制方式写入, + 表示如果文件不存在则自动创建
        with open("./douban_movie_top250.txt", "ab+") as f:
            tmp_data = "编号:"+str(db_id)+"标题:"+str(db_title)+"评分:"+str(db_score)+"电影描述:"+ str(db_desc)+"
"
            f.write(tmp_data.encode("utf-8"))

        db_img_addr = str(db_img_addr[0].replace("'", ""))
        download_img(db_id, db_title, db_img_addr, headers)def main():
    # 使用列表生成式,生成待爬取的页面url的列表
    urls = ["https://movie.douban.com/top250?start="+str(i*25) for i in range(10)]    # 设置请求头
    headers = {        # 设置用户代理头(为狼披上羊皮)
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36",
    }    # 为避免重复运行程序,造成内容重复,这里把上次的文件清除(可跳过)
    if os.path.isfile("./douban_movie_top250.txt"):
        os.remove("./douban_movie_top250.txt")    # 从列表取出url进行爬取
    for url in urls:
        get_movies_data(url, headers)if __name__ == '__main__':
    main()

展示图片

import osfrom IPython.display import display, Image, FileLink
names = [f for f in os.listdir('./Top250_movie_images/')]
display(FileLink("./douban_movie_top250.txt"))for name in names:
   display(Image('./Top250_movie_images/' + name))

3.在线机器学习,决策树案例 - 泰坦尼克乘客存活状况

机器学习决策树案例

4. 在线学习Python编程

推荐一: 菜鸟教程

用菜鸟的心态学习

推荐二: 廖雪峰的官方网站

廖雪峰

打开网页学编程

5.保存当前Colab文件

Colab文件和Google的在线文档一个性质,不需要保存!

6. 将当前的Colab转换为python标准文件,并保存到本地

保存到py

7. 共享Colab程序

Colab资源可以以链接方式共享给其他人, 其他人可以直接在线运行, 观看效果

共享Colab程序.png

小技巧:

如何获取在线环境的公网地址: Python3获取本机公网ip(爬虫法)

如何与在线环境进行文件互传: 通过Github仓库进行数据同步是不错的选择!

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！