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今天跟大家伙儿聊聊我最近搞的一个小玩意儿——cather，听着挺高级，就是个信息收集工具。

我是想在网上找点有用的信息，结果你猜怎么着？信息太多，眼花缭乱的，找半天也找不着重点。我就琢磨着，得整个工具，帮我把这些信息归归类，于是cather就这么诞生。

第一步，明确目标

我先想清楚我要干我是要收集某个行业的信息？还是要关注某个特定的话题？这一步很重要，目标明确，后面的路才好走。我这回主要是想收集一些关于人工智能的资料，所以目标就是“人工智能”。

第二步，选择关键词

这玩意儿就像钓鱼，你得知道鱼爱吃啥饵。我得找出那些和“人工智能”相关的关键词，比如“机器学习”、“深度学习”、“神经网络”等等。我列一个关键词清单，还用一些工具，比如百度指数、谷歌趋势这些，看看哪些关键词比较热门，搜索量大，说明大家比较关注。

第三步，开工

我用Python写个简单的爬虫，就是个小程序，让它去各大网站上按我给的关键词搜罗信息。这一步有点像啥？就像派一堆小蜜蜂出去采蜜，它们会按照我的指令，飞到各个花丛中（网站），把花蜜（信息）给我带回来。

• 我得告诉爬虫去哪些网站。我选一些比较权威的，信息比较靠谱的网站，比如知网、万方、还有一些行业资讯网站。
• 然后，我得教爬虫怎么识别有用的信息。这就需要用到一些技术手段，比如解析网页的HTML代码，提取出标题、正文、发布时间等等。
• 我得让爬虫把收集到的信息存起来。我选一个数据库，把这些信息分门别类地存储方便我以后查阅。

第四步，优化改进

程序写好，跑起来，但一开始肯定不完美。比如说，有时候会收集到一些重复的信息，或者是一些无关紧要的信息。这就需要我不断地调整、优化。就像训练一只小狗，一开始它可能不太听话，但你多教教它，它就慢慢学会。

第五步，成果展示

经过一段时间的努力，cather 终于可以稳定工作。它帮我收集大量关于人工智能的资料，而且都整理得井井有条。我现在想解点直接在数据库里一搜，各种信息就都出来，别提多方便！

总结一下

做这个cather，也没啥高深的技术，就是把一些简单的东西组合在一起，解决一个实际问题。我觉得，学习嘛最重要的就是动手实践，把学到的东西用起来，这样才能记得牢，理解得深。自己动手做出来的东西，用起来也特别顺手，特别有成就感！希望我的分享能给大家带来一点启发，也欢迎大家一起来交流，一起进步！