大家好，今天小编来为大家解答python 连接谷歌浏览器这个问题，python访问谷歌很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. Python爬虫是什么
2. 如何线上部署用python基于dlib写的人脸识别算法
3. python本地配置Google Earth Engine
4. 学Python有前途么

一、Python爬虫是什么

为自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页。

网络爬虫为一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。

1、由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。

2、按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。

3、文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能。

参考资料来源：百度百科-网络爬虫

二、如何线上部署用python基于dlib写的人脸识别算法

python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记

Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等。

Dlib同时还包含了大量的图形模型算法。

最重要的是Dlib的文档和例子都非常详细。

这篇博客所述的人脸标记的算法也是来自Dlib库，Dlib实现了One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法

这篇论文非常出名，在谷歌上打上One Millisecond就会自动补全，是CVPR 2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文。毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况，论文本身的算法十分复杂，感兴趣的同学可以下载看看。

Dlib实现了这篇最新论文的算法，所以Dlib的人脸标记算法是十分先进的，而且Dlib自带的人脸检测库也很准确，我们项目受到硬件所限，摄像头拍摄到的画面比较模糊，而在这种情况下之前尝试了几个人脸库，识别率都非常的低，而Dlib的效果简直出乎意料。

相对于C++我还是比较喜欢使用python，同时Dlib也是支持python的，只是在配置的时候碰了不少钉子，网上大部分的Dlib资料都是针对于C++的，我好不容易才配置好了python的dlib，这里分享给大家：

因为是用python去开发计算机视觉方面的东西，python的这些科学计算库是必不可少的，这里我把常用的科学计算库的安装也涵盖在内了，已经安装过这些库的同学就可以忽略了。

大家都知道Ubuntu是自带python2.7的，而且很多Ubuntu系统软件都是基于python2.7的，有一次我系统的python版本乱了，我脑残的想把python2.7卸载了重装，然后……好像是提醒我要卸载几千个软件来着，没看好直接回车了，等我反应过来Ctrl+ C的时候系统已经没了一半了…

所以我发现想要搞崩系统，这句话比rm-rf还给力…

sudo apt-get remove python2.71

首先安装两个python第三方库的下载安装工具,ubuntu14.04好像是预装了easy_install

sudo apt-get install python-pip1

sudo apt-get install python-setuptools1

有时候系统环境复杂了，安装的时候会安装到别的python版本上，这就麻烦了，所以还是谨慎一点测试一下，这里安装一个我之前在博客中提到的可以模拟浏览器的第三方python库测试一下。

在终端输入python进入python shell

进入python shell后import一下刚安装的mechanize

没有报错，就是安装成功了，如果说没有找到，那可能就是安装到别的python版本的路径了。

没有报错的话，说明PIL已经被预装过了

首先需要安装python-dev才可以编译之后的扩展库

sudo apt-get install python-dev1

之后就可以用easy-install安装numpy了

这里有时候用easy-install安装numpy下载的时候会卡住，那就只能用 apt-get来安装了：

不推荐这样安装的原因就是系统环境或者说python版本多了之后，直接apt-get安装numpy很有可能不知道装到哪个版本去了，然后就很麻烦了，我有好几次遇到这个问题,不知道是运气问题还是什么，所以风险还是很大的，所以还是尽量用easy-install来安装。

下面的安装过程同理，我就从简写了，大家自己每步别忘了测试一下

sudo apt-get install python-scipy1

sudo apt-get install python-matplotlib1

我当时安装dlib的过程简直太艰辛，网上各种说不知道怎么配，配不好，我基本把stackoverflow上的方法试了个遍，才最终成功编译出来并且导入，不过听说18.18更新之后有了setup.py,那真是极好的，18.18我没有亲自配过也不能乱说，这里给大家分享我配置18.17的过程吧：

1.首先必须安装libboost，不然是不能使用.so库的

sudo apt-get install libboost-python-dev cmake1

2.到Dlib的官网上下载dlib，会下载下来一个压缩包，里面有C++版的dlib库以及例子文档，Python dlib库的代码例子等等

我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我这里下载：

之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake

cd to dlib-18.17/python_examples

./compile_dlib_python_module.bat 123

之后会得到一个dlib.so，复制到dist-packages目录下即可使用

这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：

将.so复制到dist-packages目录下

sudo cp dlib.so/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1

最新的dlib18.18好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装18.18，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～

有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下

sudo apt-get install python-skimage1

环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序

dlib-18.17/python_examples/face_detector.py源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:#./face_detector.py../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients(HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the train_object_detector.py example# program.### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python 2.7 on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run compile_dlib_python_module.bat. This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install-U scikit-image# Or downloaded from. import sys

detector= dlib.get_frontal_face_detector()

print("a");for f in sys.argv[1:]:

print("Processing file:{}".format(f))

# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image

# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more

print("Number of faces detected:{}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):

print("Detection{}: Left:{} Top:{} Right:{} Bottom:{}".format(

i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

dlib.hit_enter_to_continue()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different orientations.if(len(sys.argv[1:])> 0):

dets, scores, idx= detector.run(img, 1) for i, d in enumerate(dets):

print("Detection{}, score:{}, face_type:{}".format(

d, scores[i], idx[i]))123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081

我把源代码精简了一下，加了一下注释： face_detector0.1.py

#-*- coding: utf-8-*-import sys

from skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector= dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的图片窗口win= dlib.image_window()#sys.argv[]是用来获取命令行参数的，sys.argv[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in sys.argv[1:]:#输出目前处理的图片地址

print("Processing file:{}".format(f))#使用skimage的io读取图片

img= io.imread(f)#使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果

dets= detector(img, 1)#dets的元素个数即为脸的个数

print("Number of faces detected:{}".format(len(dets)))#使用enumerate函数遍历序列中的元素以及它们的下标

#left：人脸左边距离图片左边界的距离；right：人脸右边距离图片左边界的距离

#top：人脸上边距离图片上边界的距离；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离

print("Detection{}: Left:{} Top:{} Right:{} Bottom:{}"

.format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))#也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度

dets, scores, idx= detector.run(img, 1)

print("Detection{}, dets{},score:{}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))

#绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)

win.add_overlay(dets)#等待点击

dlib.hit_enter_to_continue()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950

分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：

运行的时候把图片文件路径加到后面就好了

python face_detector0.1.py./data/3.jpg12

这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多

人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。

除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：

这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。

dlib-18.17/python_examples/face_landmark_detection.py源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients(HOG) feature combined with a linear

三、python本地配置Google Earth Engine

1、在配置Google Earth Engine(GEE)的本地环境时，可能会出现一些常见的问题。下面是一些建议来解决你遇到的问题：

2、代理设置：如果你使用了代理，可能会导致登录验证失败。可以尝试关闭代理并重新运行"earthengine authenticate"命令，看看是否能够成功验证。

3、浏览器设置：确保你使用的浏览器没有被设置为自动使用代理。有时候，浏览器的代理设置会干扰 GEE的账户验证过程。你可以在浏览器设置中检查这一点，并将其设置为“不使用代理”。

4、账户权限：检查一下你的 Google账户是否具有访问 Earth Engine的权限。确保你已经正确订阅了 Google Earth Engine并拥有合适的许可证。

5、安全软件与防火墙：在某些情况下，安全软件或防火墙可能会干扰 GEE的网络连接。你可以尝试暂时关闭它们，并重新进行账户验证。

6、更新 Earth Engine Python库：确保你使用的是最新版本的 Earth Engine Python库。你可以通过 pip来更新该库：

7、如果你仍然遇到问题，建议向 Google Earth Engine官方论坛或帮助中心寻求支持和解决方案，他们会更了解特定的技术细节，并提供更具体的帮助。

四、学Python有前途么

Python（英语发音：/ˈpaɪθən/）,是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。

速度快：Python的底层是用 C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C写的，运行速度非常快。

免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。

解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。

在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。

丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。

在精通C的前提下，学会应用python很有好处；可你要是只会python而对C一无所知，那当真没多大用处。要知道，python的应用需要安装python平台，而python平台的扩展模块几乎都是用C来实现的…………因为python比较容易，如果是刚接触编程，可以通过python来入门，以后在学C等等，可这样就算你会python后，学C还是有难度。如果你先学会C，那再学python就是信手拈来般简单。

关于python 连接谷歌浏览器，python访问谷歌的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。