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Julia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。自动秒收录源码申请快来下载，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，没有源码驱动移植面向实践的指南，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、量比公式vol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，1688源码交易网站易于使用。

       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。