KNN 算法 及其用 KNN 解决 字体 反 爬 关于 KNN 算法 概要简介原理 KNN 算法 Python 实现 KNN 解决 字体 反 爬 web-font介绍例子最后 关于 KNN 算法 K最近邻( kNN ，k-NearestNeighbor)分类 算法 是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN 算法 的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个...

环境：Windows7 + Python 3.6+Pycharm2017 目标： 猫眼 电影票房、汽车之家 字体 反 爬 的处理 —全部文章： 京东 爬虫 、链家 爬虫 、美团 爬虫 、微信公众号 爬虫 、 字体 反 爬 、Django笔记、阿里云部署、vi\vim入门---- 前言： 字体 反 爬 ，也是一种常见的 反 爬 技术，例如 猫眼 电影票房，汽车之家，天眼查等网站。这些网站采用了自定义的 字体 文件，在浏览器上正常显示，但是 爬虫 抓取下来的数据要...

【为什么学 爬虫 ？】        1、 爬虫 入手容易，但是深入较难，如何写出高效率的 爬虫 ，如何写出灵活性高可扩展的 爬虫 都是一项技术活。另外在 爬虫 过程中，经常容易遇到被 反 爬虫 ，比如 字体 反 爬 、IP识别、验证码等，如何层层攻克难点拿到想要的数据，这门课程，你都能学到！        2、如果是作为一个其他行业的开发者，比如app开发，web开发，学习 爬虫 能让你加强对技术的认知，能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的 爬虫 程序，无论大小，总体来说可以分成三个步骤，分别是：网络请求：模拟浏览器的行为从网上抓取数据。数据解析：将请求下来的数据进行过滤，提取我们想要的数据。数据存储：将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解，带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外，因为 爬虫 的多样性，在 爬 取的过程中可能会发生被 反 爬 、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高 爬虫 程序的灵活性，分别是： 爬虫 进阶：包括IP代理，多线程 爬虫 ，图形验证码识别、JS加密解密、 动态 网页 爬虫 、 字体 反 爬 识别等。Scrapy和分布式 爬虫 ：Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式 爬虫 等。通过 爬虫 进阶的知识点我们能应付大量的 反 爬 网站，而Scrapy框架作为一个专业的 爬虫 框架， 使用 他可以快速提高我们编写 爬虫 程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求，我们可以用分布式 爬虫 让多台机器帮助你快速 爬 取数据。 从基础 爬虫 到商业化应用 爬虫 ，本套课程满足您的所有需求！【课程服务】 专属付费社群+定期答疑

这几天 爬 取58租房信息的时候意外发现了它是一个 字体 反 爬 的网站，所谓的 字体 反 爬 就是网站将一些关键字替换为网站自己的 字体 ，这样在网页上 字体 会正常显示，但是当 爬 取下来的时候，经过 字体 加密的字符都是乱码的，根本无法查看 如图所示: 　为了能够更加清除的知道什么是 字体 反 爬 ，我们直接上图看一下。 　大家看一下，很明显的就能发现我们正常浏览能够看到数据，但是当我们打开Elements面板定位到对应元素上时发现竟然不是我们在页面上看到的数据，而是一些特殊的符号。我们按Ctrl+F直接看看页面源码， 　　是不是很奇怪，竟然是一些编码。这个就是 字体 反 爬 ，这里的 字体 都是自定义的 字体 ，在CSS3之前.........

好的，我可以帮你回答这个问题。 KNN 算法 是一种简单的机器学习 算法 ，可以用于分类和回归问题。下面是手写数字识别的 KNN 算法 的 Python 实现： 首先，我们需要导入必要的 Python 库： ``` python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 接下来，我们需要定义一个函数来计算两个向量之间的欧几里得距离： ``` python def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) 然后，我们需要定义一个 KNN 分类器类： ``` python class KNN : def __init__(self, k=3): self.k = k def fit(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X): y_pred = [self._predict(x) for x in X] return np.array(y_pred) def _predict(self, x): distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train] k_indices = np.argsort(distances)[:self.k] k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices] most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1) return most_common[0][0] 在这个 KNN 类中，我们有三个方法： - `__init__`：初始化 KNN 分类器，指定 K 的值。 - `fit`：将训练数据和标签保存到分类器中，以便后续预测 使用 。 - `predict`：对测试数据进行预测。 - `_predict`：对单个测试数据进行预测。 最后，我们可以 使用 MNIST 数据集进行测试： ``` python from mnist import MNIST mndata = MNIST('./mnist/') X_train, y_train = map(np.array, mndata.load_training()) X_test, y_test = map(np.array, mndata.load_testing()) knn = KNN (k=3) knn .fit(X_train, y_train) y_pred = knn .predict(X_test) accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test) print("Accuracy:", accuracy) 这个步骤可能需要一些时间来运行，因为 MNIST 数据集中有很多图像。最后，我们可以得出预测的准确性。