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用Python开源机器人和5美元,我在Instagram上搞到了2500个真粉儿

我的服务器有出现一些小问题,而且Instagram也改变了网站的布局,导致我的脚本程序无法正常工作,所以我需要解决这个问题,导致我的程序有些天没有运行了。...在第三个月里每天增长的粉丝量 从上图里我们可以看到每天新增的粉丝量从32个降到20个。一段时间我的脚本出了点问题,我的新增粉丝量就变少了。...Technical Issues技术问题 使用像Selenium这样的GUI测试工具的问题是,如果网站(就我而言是Instagram)在HTML布局方面更改某些内容,我必须改变脚本,并更新从页面中选择的元素...我得到的是这个问题: 在陈述了我对这个话题的看法之后,(同一个人给我写了这封电子邮件: ,我是那个在InstaPy提出上从糟糕的github问题的人。...总结 在写这篇文章的时候,我有2,800个粉丝。我打算继续运行我的脚本,直到我在Instagram上被禁止或上升到最高的高度。 不,说真的,我真的有兴趣看看这可以走多远。

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    图形验证码识别技术

    https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Compiling Pycharm激活码教程使用更多解释请见:https://vrg123.com 或者在ubuntu...下通过以下命令进行安装: sudo apt install tesseract-ocr Mac系统: 用Homebrew即可方便安装: brew install tesseract 设置环境变量: 安装完成后...如果不想写入文件直接想显示在终端,那么不要加文件名就可以了。 在代码中使用tesseract识别图像: 在Python代码中操作tesseract。需要安装一个库,叫做pytesseract。...如果没有安装,通过pip的方式安装: pip install PIL 使用pytesseract将图片上的文字转换为文本文字的示例代码如下: # 导入pytesseract库 import pytesseract...(image) print(text) 用pytesseract处理拉勾网图形验证码: import pytesseract from urllib import request from PIL import

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    教程 | Adrian小哥教程:如何使用Tesseract和OpenCV执行OCR和文本识别

    Tesseract 纳入深度学习模型来进一步提升 OCR 准确率只是时间问题,事实上,这个时间已经到来。 Tesseract (v4) 最新版本支持基于深度学习的 OCR,准确率显著提高。...在 Ubuntu 上安装 Tesseract 4 在 Ubuntu 上安装 Tesseract 4 的具体命令因你使用的 Ubuntu 版本而异(Ubuntu 18.04、Ubuntu 17.04 或更早版本...你可使用 lsb_release 命令检查 Ubuntu 版本: ? 如上所示,我的机器上运行的是 Ubuntu 18.04,不过你在继续操作之前需要先检查自己的 Ubuntu 版本。...),大大简化了在 Ubuntu 旧版本上安装 Tesseract 4 的过程。...如上所示,我访问了一个叫做 cv 的 Python 虚拟环境(cv 是「计算机视觉」的缩写),你也可以用其他名字命名虚拟环境。

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    如何利用pytesseract库识别图形验证码 【python爬虫入门进阶】(15)

    linux下安装 安装tesseract 在Ubuntu系统中可以通过apt包管理工具进行安装 sudo apt install tesseract-ocr 安装完成之后就已经配置好了环境变量。...在命令行中使用tesseract 安装好tesseract库之后,我们就可以在命令行中使用tesseract库了。这里我找了两个图片进行测试。 纯英文识别 这里我在国外技术网上上截取了一个图片。...在输入命令时需要指定语言是:chi_sim。同样的,这里我也截取了一个中文图片。将该图片命名为:csdn.png。...PIL库的详细使用方法参见此文 ❤️【Python从入门到精通】(二十六)用Python的PIL库(Pillow)处理图像真的得心应手❤️。...不过需要注意的是,针对有干扰线的图形验证码,比如下面这种。 tesseract 是无能为力的,即不能识别包含干扰线的图形验证码。

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    关于在ubuntu上源码安装TensorFLow-1.7.0-cuda9.1-cudnn7.1.2过程中问题解决方案

    因此,这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程,讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题,最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0...很无奈啊,有新的当然用新的,但这也导致了不兼容的问题,到目前为止,官网编译好的安装包并不支持cuda9.1,因此我们需要自己进行编译。 也就是我们选择第二条路,源码安装的方法。...其中我遇到的问题是bazel编译工具版本问题,现在从ppa上apt-get进行下载都是0.12.0 stable版本,用这个版本对TensorFlow进行编译时会出现编译错误的,换成0.11.1版本就好了...遇到的问题 我安装上面的教程上面的步骤编译好TensorFlow包之后,编译成功了,使用我的cuda9.1和cudnn7.1.2,但是在安装我编译好的whl之后还是不能用。...,这个问题与你的编译文件无关,你系统是cuda9.1你安装的TensorFlow是cuda9.1,但上面的问题还是出现,那么说明你在安装cuda9.1的时候有一些配置文件没有正确进行配置,也就是一些文件找不到

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    关于在ubuntu上源码安装TensorFLow-1.7.0-cuda9.1-cudnn7.1.2过程中问题解决方案

    因此,这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程,讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题,最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0...很无奈啊,有新的当然用新的,但这也导致了不兼容的问题,到目前为止,官网编译好的安装包并不支持cuda9.1,因此我们需要自己进行编译。 也就是我们选择第二条路,源码安装的方法。...其中我遇到的问题是bazel编译工具版本问题,现在从ppa上apt-get进行下载都是0.12.0 stable版本,用这个版本对TensorFlow进行编译时会出现编译错误的,换成0.11.1版本就好了...遇到的问题 我安装上面的教程上面的步骤编译好TensorFlow包之后,编译成功了,使用我的cuda9.1和cudnn7.1.2,但是在安装我编译好的whl之后还是不能用。...,这个问题与你的编译文件无关,你系统是cuda9.1你安装的TensorFlow是cuda9.1,但上面的问题还是出现,那么说明你在安装cuda9.1的时候有一些配置文件没有正确进行配置,也就是一些文件找不到

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    大数据基础学习四:伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤及需要注意的问题

    Ubuntu 上的安装流程完整步骤、易错点分析及需要注意的问题(以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例),本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。...---- 一、创建 Ubuntu 用户 这里不做详细叙述,请参考我之前的帖子,Ubuntu 添加和删除用户具体步骤以及可能报的错误(以 ubuntu-18.04.3 为例)。...4.1、hadoop 下载 在 Linux 系统/Ubuntu 上打开自带火狐浏览器,输入地址 hadoop.apache.org,打开 hadoop 的页面,点击 Download 进行下载,如下图所示...include:对外提供的编程酷头文件(具体动态库和静态库在lib目录中),这些头文件均是用c++定义的,通常用于c++程序访问hdfs或者编写mapreduce程序。...---- 我是白鹿,一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益,欢迎大家的一键三连!若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方,感谢大家的支持!

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    python文字图像识别tesseract

    官方文档:https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Installation.html 根据官方介绍我们需要知道: 有两个部分需要安装,引擎本身和语言的训练数据。...pwd=mwj6 提取码:mwj6 3、配置环境变量 如果你用的是默认地址,C:\Program Files\Tesseract-OCR,把它加到环境变量中即可 我的电脑(此电脑) -> 右键点击属性...此处有十几句脏话..... 冷静下来,是我能力不足,是我不会训练模型,是我不应该只会捡现成用。 过了几分钟,脏话....... 模型训练 可以在网上自己搜资料,参考资料里面我也放了一篇。...:偶尔会出现部分内容丢失的情况 「CnOCR」 优点:支持训练自己的模型,执行速度快,识别效果也不错 缺点:训练比PaddleOCR麻烦,极少更新维护 已有代码 虽然失败了,但是相关代码还是放出来,给有需要的小伙伴使用...# 1、加载并预处理图像 image = cv2.imread('imgs\csdn_homepage.png') # 替换为你的图像文件路径,注意文件名不能有中文 # 根据图像的复杂性,还可以在预处理步骤中使用额外的图像处理技术

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    python3 for win10X64

    其实也不算自己写的,在网上东找找西找找,合一块问题就解决了。 和谐社会的程序猿不都这样么。。 ? 上正菜。...我是在pycharm中练习的,代码如下: from PIL import Image import pytesseract img = Image.open() text = pytesseract.p_w_picpath_to_string...M D 找不到指定文件,到这里我也不懂,继续百度。然后找到的文章说要更改 pytesseract.py这个文件的一些配置(第二个安装的模块)。...因为这里面配置有一些相关于tesseract-ocr(即第三个安装的程序) 更改如下: 在pycharm中如图打开pytesseract.py: ?...在右边打开的窗口找到:tesseract_cmd 这行代码: 这一行注释掉:因为pytesseract.py文件内默认的tesseract-ocr的主程序环境变量不知道怎么变的,到了windows 下面就不能运行

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    Python 实现识别弱图片验证码

    验证码的形式有多种,最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码,滑动验证码等。图片验证码越来越高级,识别难度也大幅提高,就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。...图片的处理,我采用 Python 标准图像处理库 PIL。图片分割,我暂时采用谷歌开源库 Tesseract-OCR。字符识别则使用 pytesseract 库。...我们可以在 GitHub 上找到该库并下载。我是下载最新的 4.0 版本。...pip install pytesseract # 如果出现因下载失败导致安装不上的情况,建议使用代理 pip --proxy http://代理ip:端口 install pytesseract 4...对于阈值的选取,我采用比较暴力的做法,直接使用 0 和 255 的平均值。 4.3 识别 经过上述处理,图片验证码中的字符已经变成很清晰了。 最后一步是直接用 pytesseract 库识别。

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    【问题笔记】在NVIDIA Tesla V100上用非tensor core测试,半精度并不如单精度,是真的么?

    有同学问:NVIDIA手册上说Tesla P100用sp做半精度,理论计算能力是单精度的一倍,我在Tesla V100上用非tensor core测试,半精度并不如单精度。...对于这个问题我们好好唠唠: 备注/经验分享: Tesla V100的半精度有两部分。 一部分是通用的,另外一部分是专用的。 通用的是SP,用户可以自行写代码进行任何涉及半精度的数据类型的运算。...GP100只有通用的200%的FP16) ?...所以建议在通用计算的时候,总是使用half2类型。 需要注意的是,如果能利用库建议利用,cublas之类的很多计算可以上半精度的。...大家也可以参考我们在论坛上的一个帖子: 一个寄存器能不能被两个half占用,比如__half a[2]={0, 0}是不是占一个寄存器 (点击阅读原文,访问这个帖子)

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    Python识别验证码的另一种花样玩法

    pytesseract 来进行验证码识别,它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ,所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。...pillow 中文文档 pillow 的缘由:由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性...32 位系统 pip install PIL 64 位系统 pip install pillow 安装 Tesseract-OCR 在使用 pytesseract 之前,必须安装 tesseract-ocr...详细代码如下: 那么我们的运行结果是这样的: bremove-logo3.gif 总结 经过这么一些折腾,我们总算是看到了我们想要的结果,但是我很遗憾地告诉你,pytesseract 还是无法识别处理过的图片...不过好在 pytesseract 提供了自定义训练功能,来提高识别能力(也可以自建神经网络进行识别) 我有一个微信公众号,经常会分享一些python技术相关的干货;如果你喜欢我的分享,可以用微信搜索“python

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    使用一行Python代码从图像读取文本

    get命令: sudo apt-get update sudo apt-get install tesseract-ocr sudo apt-get install libtesseract-dev 我用的是...在Linux机器上,我不需要这样做,但在Windows上是必需的。默认情况下,它安装Program Files。 如果你做的一切正确,执行这些代码应该不会产生任何错误: ?...我找到了一些免版税的图片,里面有一些文字,第一个是这样的: ? 它应该是简单的一个,有可能Tesseract会读那些蓝色的“对象”作为括号。让我们看看会发生什么: ? 我的猜测是正确的。...不过,这不是一个问题,你可以使用一些Python技巧轻松地解决这些问题。 下一个可能更棘手: ? 我希望它不会检测到硬币上的“B”: ? 看起来效果很好。 现在轮到你把它应用到你自己的问题上了。...在引擎盖后面发生的事情一开始可能看起来像一个黑盒子,但我鼓励你进一步研究,如果这是你感兴趣的领域。 我并不是说PyTesseract每次都能很好地工作,但是我发现即使在一些比较复杂的图像上它也足够好。

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