在省政协文史学习委员会“加强农村基本公共文化服务建设”专项检查深入的基层村庄，农家书店几乎是委员们必去的文化场所。 说实话，委员们听到的场面并没有想象中那么豁达。
渔家书店大多都有书店和书籍，但看书的人几乎没有。
委员丁梅仔细阅读了这些书。 比如村民比较喜欢看的养殖、种植实用技术，大部分都是10年前的版本。 阅读速度很快，这些还停留在10年前技术水平的书，我不能怪你不看。”
而在检查过程中，当地一些相关官员也确实透露了自己的内心感受，农家书店里的一些书籍是一些出版社常年滞销的书籍，无论是哪个领域的，都不是新书。加之互联网、手机已经走进农村千家万户，农民获取知识技术的渠道更加多元化，效果也更加及时便捷，这也造成了“对雨家书店的影响”。
农家书店应该做什么？
继续维持现状？ 这种文化所分配的闲置资源必然是一种浪费； 在监督检查中，农家书店对群众的文化宣传和引导作用仍然现实存在。 当前需要权衡和解决的问题其实是如何让农家书店“活起来”。
遗憾的是，在内蒙古自治区考察期间，委员们已经听到了这样的询问。
在锡林郭勒盟阿巴嘎旗勿里古台镇阿拉腾杭爱嘎查文化室里，一个小纸箱引起了委员们的注意。
“这个小包就是‘便携式联通数字加油站’，专门为地广人稀的地方服务。” 据介绍，移动数字加油站分为三个级别。 第一级设置在有互联网接入的乡镇，第二级设置在远离乡镇、没有互联网接入、牧民相对集中的聚居地，第三级设置在距离城镇较远、牧民相对集中的地区。牧民居住分散或不固定的边远聚居地。
每级数字加油站存储2~4T的数字资源，相当于一个大型图书馆。 信号覆盖范围内的牧民可以通过Wi-Fi，通过智能手机等终端设备在线访问加油站数字资源。
“内蒙古幅员辽阔，农牧民居住分散农家书屋网站程序，很难享受到纸质图书的好处。因此农家书屋网站程序，我们考虑利用无线Wi-Fi，让所有农牧民都能用手机下载所需的图书资源解决最难的问题。基本公共文化服务需求。” 内蒙古自治区文化和旅游厅副厅长李晓秋说。
有了这个小纸盒，牧民在手机上下载APP后，就可以在客户端下载视频、书籍等资源，使用起来非常方便。 目前已建成一流数字加油站242座、移动数字加油站1692座，服务面积超过60万平方公里，惠及超过300万农牧民。
这才是真正的“因地制宜”。
在对包括雨家书店在内的多家文化设施进行监督检查时，多位委员想说，文化服务必须考虑实际情况，文化设施的配置不能按标准建设。 了解需求、灵活服务需求是提高文化设施利用率的解决之道。
经过近一年半的时间，我发现明年写的帖子会更多地关注爬虫和数据分析，包括房价分析、峰会、就业等。
有兴趣的同学可以点击下面的文章链接。
很多同学会在公众号后台私信我，询问我是否可以分享爬虫的源码。
虽然在《》中我已经分享了这篇文章的源码。 MATLAB爬虫的使用原理基本相同，举一反三。
明天我们来说说，如何使用MATLAB进行爬虫。
01
为什么是爬行动物
其实对于爬虫来说，最重要的是，你为什么要做这个，你想了解什么，你想分享什么观点？
一个好的起点，强烈的好奇心小红书网站爬虫程序，比爬虫或者技术本身更有意义。
当我写《》这篇文章的时候，之前有很多中学生私信问我，他们即将毕业，他们非常喜欢MATLAB，他们想知道什么样的工作会用到MATLAB。
老实说，我只是一名汽车行业的工程师。 MATLAB 用途广泛，已渗透到各个行业。 对于土木、金融或者其他专业的中学生来说，如果我根据一个汽车行业从业者的经验来表达自己的观点，或多或少会变得非常不专业和不负责任。
为了在面对此类问题时不让自己难堪或者感到一点歉意，这也成为了我写这篇爬虫文章的出发点。
那么，你了解你的爬虫的出发点吗？
02
抓取什么信息
确定了爬虫的主题后，不要立即撸起袖子开始写代码，而是想一下如何分析这个主题，以及需要捕获哪些信息来完成这个分析。
在写“”帖子时，捕获的数据是数百万条信息，这与其他轻量级帖子完全不同。
如果数据很少，虽然期间发现所考虑的信息不健全，但如果想补充其他信息，可以再次爬到一边。 而当面对百万级别甚至更高级别的数据时，如果考虑不全面，爬取的数据不足以支撑分析论证，再次爬取所花费的时间将是原计划的数倍。
在爬取的过程中，时间的成本是非常无奈和头疼的，然后就是一个不得不面对的问题。
03
如何爬虫
一般来说，MATLAB爬虫的过程非常简单，包括两个步骤，即读取网页和抓取信息。
用于读取网页的函数是urlread或webread。 对这两个函数不熟悉的同学不妨通过帮助查看一下用法，然后用一个简单的URL将读取到的字符串与网页的源代码以及网页之间的关系进行比较。
关于捕获信息，考验的是规律性的运用。 正则化方法是我这三年做Simulink仿真最重要的技能。
关注我很久的同学，相信你们应该都看过我今年写的第一篇爬虫帖子，也是关于北京房价的。 帖子最后有当时写的源码。 代码太丑陋了，以至于我至今都无法对其进行审查。 因为当时规范法的适用只处于非常中等的水平。
我明年写的关于北京房价的爬虫帖子里，贴了一年前和一年后的代码对比图，比较精简。
正则化方法不仅适用于爬虫，也可用于普通的数据处理工作。 因此，对于平时不爬行的同学，我的建议是，无论你之前是否接触过正则法，先查看一下MATLAB Help中regexpi的用法和例子，并实践一下。
相信我，正则化是一门技能，其重要性不亚于Word、Excel等办公软件。
04
MATLAB爬虫需要注意的细节
在第二点中，我简单说了，当面对百万级甚至更高的数据时，爬虫之前要考虑清楚要爬取哪些信息。
同样，也需要考虑清楚如何承载这些数据。 如果所有信息都以单元格的形式放在Workspace中，对于显存来说将是一场灾难。 同时，在存储和读取mat格式文件的数据时，也会打破你的耐心。
在“”帖子中，我已经证明了对于相同的数据，单元格式比矩阵方法需要更多的显存和更长的处理时间。 在64位系统上，一个cell中的每个元素至少占用112个字节，也就是说，即使是空的，也占用那么多，所以每个cell中存储少量元素是负担不起的元素。
如何避免呢？
举个简单的例子，在《》帖子中，用户级别分为菜鸟、初级、中级等。 一般来说，类别总是有限的。 这样就可以定义两个变量，其中一个变量包含所有类别信息，并且可以以单元格格式存储。 另一个变量可以定义为第一个变量中每个用户的等级类别的索引。 最终将百万级用户级数据从原来的cell法完全转换为double法矩阵。
这是我在爬虫过程中学到的一些经验，希望能给同样对爬虫感兴趣的同学一些帮助。
05
网站有反爬虫机制，如何应对？
这个问题在爬取的过程中总是不可避免的。
大约一个月前，我想写一篇文章，我心里就想好了标题，叫《小红书，请把我的儿子还给我》。
没错，当时我就想抢小红书的内容。 因为那段时间，我发现儿子好像很安静。 一回到家，我就躺在椅子上玩手机，和我的交流越来越少。
而我，不耐烦地跺着脚。 我假装漫不经心地看了一眼，发现了巨大的三个红色大字“小红书”。
之后我想知道小红书是什么，上面写的是什么内容，是否会对我在小金库的文章造成损害。
于是，我开始爬小红书，操作猛如虎。 结果我的IP被小红书的反爬虫机制封禁了。 戏剧性的是，我的女儿因为这个而上不了小红书。 幸运的是。
上述看似笑话般的事情，却真实地发生在我身上。 虽然最后那篇文章我没有写完，但那段时间对我来说是快速成长的时期。 我在MATLAB中实现了如何替换IP来避开网站的反爬虫机制。
IP和端口的设置只能通过下面两行代码来实现。 这个方法是我google了很久才找到的。 国外网站找不到，国外好像很少有人用MATLAB来爬取或者设置IP。
com.mathworks.mlwidgets.html.HTMLPrefs.setProxyHost
com.mathworks.mlwidgets.html.HTMMPrefs.setProxyPort
了解如何在 MATLAB 中设置 IP 和端口后，剩下的唯一问题是有关 IP 代理池的问题。 网上好像能收到很多代理IP，但是这样的IP质量一般都不是很高，而且大多都是过期的。
在这里，我将介绍一种更可靠的付费IP代理，称为“蘑菇代理”。 我在知乎关于代理IP的帖子里找到了这个网站。 我亲自测试了一下，发现是有效的。
06
爬虫之后，如何分析数据？
在数据分析方面，我没有发言权，因为我不是数据分析专业人士。 不过，我很高兴在这段时间分享我在这方面的一些经验。
数据分析的美妙之处在于，在分析数据之前你永远不知道推论。
你无法想象几个工程师在吃早饭的时候争论北京的房价是涨还是跌，就像幼儿园的孩子争论孙悟空最好还是奥特曼最好一样。 甚至在爬北京楼市之前，我也不知道这一年到底是涨了还是跌了。 你们都是学者，可以用数据说话小红书网站爬虫程序，别争论了。
在数据分析的过程中，我最大的感受就是Excel真的太棒了。 在数据可视化方面，它比MATLAB领先好几条街。 我没用过其他软件，所以不要抱怨我知识匮乏。
在我看来，图表的重要性仅次于个人观点的推论。 很多人可能厌倦了用无数的文字来描述这个现象，因为一个简单明了的图表就足以解释这个现象。
以上就是我迄今为止的爬虫经历。 我相信在未来很长一段时间内我还会继续写爬虫帖子，因为我确实感受到了数据分析的兴奋，也非常期待自己在这方面的经历。 巨大的进步。
最后祝大家周日愉快！
沫沫姓名：打浦桥程序员
沫沫 ID：dpqcxy
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大浦桥程序员，
汽车行业的工程师，
我更喜欢用 MATLAB 看世界。
