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前言由于网站注册入口容易被黑客攻击，存在如下安全问题：暴力破解密码，造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞所以大部分网站及App都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案，但在机器学习能力提

链家是一个专业提供二手房源、楼盘等信息的网站，需要二手房的朋友，链家可是个首选的资源平台。今天我们将使用HWebkit库编写一个爬虫程序，然后使用Haskell语言来采集链家平台的相关图片，快来学习一下吧。```haskellimportNetwork.HTTP.Webkit--定义代理主机和端口proxyHost::Str

importpandasaspdimportrequestsfrombs4importBeautifulSoup#获取数据的函数defget_data(page):url=f"https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg{page}/"res=requests.get(url=url).textreturnres#处理页面数据的函数defprocess_page(page):

因为详细的数据分析在之前的文章中已经做过，而且这次重新爬取数据主要也是为了比较一下广州二手房市场的一些新变化，所以完整且详细的分析就不再重复了，有兴趣的读者可以翻开之前的文章。不过我利用这些新数据确实看到了一些有趣的变化。这篇文章将会零碎的分享这些新发现。天河

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之前刷视频，不是经常有凭一张照片，找到所在的地理位置。这个技术有没有市场呢？还是纯粹好玩而已  比如这张照片，假如有链家，罗森，益丰的连锁店的地址数据库，找到相邻的就能定