Cookie和Session 为了获取我们自己的提交记录，我们首先要进行登录的操作。但我们都知道HTTP是一种无状态的协议，它的每个请求都是独立的。无论是GET还是POST请求，都包含了处理当前这一条请求的所有信息，但它并不会涉及到状态的变化。因此，为了在无状态的HTTP协议上维护一个持久的状态，引入了Cookie和Session的概念，两者都是为了辨识用户相关信息而储存在内存或硬盘上的加密数据。
Cookie是由客户端浏览器维护的。客户端浏览器会在需要时把Cookie保存在内存中，当其再次向该域名相关的网站发出request时，浏览器会把url和Cookie一起作为request的一部分发送给服务器。服务器通过解析该Cookie来确认用户的状态，并对Cookie的内容作出相应的修改。一般来说，如果不设置过期时间，非持久Cookie会保存在内存中，浏览器关闭后就被删除了。
Session是由服务器维护的。当客户端第一次向服务器发出request后，服务器会为该客户端创建一个Session。当该客户端再次访问服务器时，服务器会根据该Session来获取相关信息。一般来说，服务器会为Seesion设置一个失效时间，当距离接收到客户端上一次发送request的时间超过这个失效时间后，服务器会主动删除Session。
两种方法都可以用来维护登录的状态。为了简便起见，本项目目前使用Session作为维护登录状态的方法。
获取数据 分析 首先我们进入登录页面，打开开发者工具，勾选Preserve log。为了知道在登录时浏览器向服务器提交了哪些数据，我们可以先输入一个错误的用户名和密码，便于抓包。
通过分析"login/“这条request，我们可以知道我们所需要的一些关键信息，例如headers中的user-agent和referer，表单数据（form data）中的csrfmiddlewaretoken，login和password。显然，user-agent和referer我们可以直接复制下来，login和password是我们填写的用户名和密码。还有一个很陌生的csrfmiddlewaretoken。这是CSRF的中间件token，CSRF是Cross-Site Request Forgery，相关知识可以查询跨站请求伪造的维基百科。那么现在我们就要分析这个token是从何而来。
获取csrfmiddlewaretoken 我们将刚才获取到的csrfmiddlewaretoken复制下来，在开发者工具中使用搜索功能，可以发现这个csrfmiddlewaretoken出现在了登录之前的一些request对应的response中。例如在刚才打开登录页面，发送GET请求时，response的headers的set-cookie中出现了"csrftoken=…“，而这里csrftoken的值与我们需要在登录表单中提交的值完全相同。因此，我们可以通过获取刚才的response中的Cookies来获取csrfmiddlewaretoken的值。
首先我们通过发送GET请求来分析一下Cookies的构成
login_url = "https://leetcode.com/accounts/login/" session = requests.session() result = session.get(login_url) print(result) print(type(result.cookies)) for cookie in result.cookies: print(type(cookie)) print(cookie) 得到的结果是
<Response [200]> 状态码200，表示请求成功 <class 'requests.cookies.RequestsCookieJar'> cookies的类型是CookieJar <class 'http.cookiejar.Cookie'> 第一条cookie的类型是Cookie <Cookie__cfduid=d3e02d4309b848f9369e21671fabbce571548041181 for .leetcode.com/> 第一条cookie的信息 <class 'http.cookiejar.Cookie'> 第二条cookie的类型是Cookie <Cookie csrftoken=13mQWE9tYN6g2IrlKY8oMLRc4VhVNoet4j328YdDapW2WC2nf93y5iCuzorovTDl for leetcode.com/> 第二条cookie的信息，也就是我们所需要的csrftoken 这样一来我们便获取到了在提交表单信息时所需要的csrfmiddlewaretoken，之后我们便可以开始着手写登录的相关代码了。顺便一提，在使用Django进行后端开发的时候自动生成的csrf token的键也叫csrfmiddlewaretoken，不知道LeetCode是不是用Django作为后端开发框架的。
实现 首先我们需要在爬虫开始运行之前获取登录信息，将Session作为类的成员变量保存下来，方便在获取submissions时使用。同时我们需要在与爬虫文件相同的目录下新建config.json，将自己的用户名和密码保存在该json文件里，这样就能顺利登陆了。
def start_requests(self): self.Login() # 登录 questionset_url = "https://leetcode.com/api/problems/all/" yield scrapy.Request(url=questionset_url, callback=self.ParseQuestionSet) def Login(self): login_url = "https://leetcode....
C++智能指针（1.5）：move语义 move语义 定义 右值引用（Rvalue Referene）是 C++ 11中引入的新特性，它实现了转移语义（Move Sementics）和精确传递（Perfect Forwarding），其主要目的有
消除两个对象交互时不必要的对象拷贝，节省运算存储资源，提高效率。 能够更简洁明确地定义泛型函数。 实现 move 语义的实现非常简单，它将传入的参数 _Tp&& __t 使用静态类型转换 static_cast<_Up&&>(__t) 转变成了成了对应类型的右值，也就是说使用 move 语义之后，编译器窃取（一般会在移动构造函数和移动赋值操作符里将原有对象指向 nullptr）了原有对象的右值，并延长了这个右值的生命周期并将其用来赋值给其他的对象，而没有对右值做任何拷贝操作。
template <class _Tp> typename remove_reference<_Tp>::type&& move(_Tp&& __t) _NOEXCEPT { typedef typename remove_reference<_Tp>::type _Up; return static_cast<_Up&&>(__t); } 测试 定义一个 Object 类和一个 MoveObject 函数使用 move 语义返回一个 Object 的类对象，可以看到在 MoveObject 函数返回右值后，obj 对象调用了移动构造函数。
class Object { public: Object() { std::cout << "Construct" << std::endl; } Object(const Object &other) { std::cout << "Copy" << std::endl; } Object(Object &&other) noexcept { std::cout << "Move" << std::endl; } ~Object() { std::cout << "Destruct" << std::endl; } void Print() { std::cout << "Print" << std::endl; } }; Object MoveObject() { Object obj; return move(obj); } int main() { Object obj = MoveObject(); return 0; } /* output: Construct Move Destruct Destruct */ 返回值优化（RVO，Return value optimisation） 返回值优化是一种编译器优化技术，允许编译器在调用点（call site）直接构造函数的返回值。...
C++智能指针（1）：auto_ptr 分析 C++ 中经常会出现因为没有 delete 指针而造成的内存泄漏，例如有一个 Object 类
class Object { public: Object() { std::cout << "Construct" << std::endl; } Object(const Object &other) { std::cout << "Copy" << std::endl; } Object(Object &&other) noexcept { std::cout << "Move" << std::endl; } ~Object() { std::cout << "Destruct" << std::endl; } void Print() { std::cout << "Print" << std::endl; } }; 创建一个指向 Object 类型的指针
int main() { Object *o = new Object(); o->Print(); return 0; } /* output: Construct Print */ 我们没有进行delete o的操作，导致o没有被正确地析构，造成了内存泄漏。作为对比，创建一个Obj类型的对象...
创建爬虫 在新建好项目后，用PyCharm或其他IDE打开该项目。进入该项目文件夹，使用genspider命令新建一个爬虫：
cd scrapy_project scrapy genspider QuestionSetSpider leetcode.com 其中QuestionSetSpider是爬虫的名字，leetcode.com是我们打算爬取的网站的域名。
新建好爬虫之后可以看到在项目的spiders文件夹下新增了一个名为 QuestionSetSpider.py的文件，这就是我们刚才新建的爬虫文件。这个爬虫文件会自动生成以下代码
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class QuestionSetSpider(scrapy.Spider): name = 'QuestionSetSpider' allowed_domains = ['leetcode.com'] start_urls = ['http://leetcode.com/'] def parse(self, response): pass QuestionSetSpider类继承自scrapy.Spider，也就是scrapy框架中所有爬虫的基类； self.name属性是该爬虫的名字，在该爬虫文件的外部可以通过这个属性获取当前爬虫； self.allowed_domains是当前爬虫文件可以访问的域名列表，如果在爬取页面时进入了一个该域名以外的url会抛出错误； self.start_urls是一个url列表，基类中定义了start_requests函数，它会遍历self.start_urls，并对每一个url调用scrapy.Request(url, dont_filter=True)，为了实现爬取题目的需求，我们需要重写self.start_urls函数 获取题目详细信息 分析 LeetCode使用了GraphQL进行数据的查询和传输，大部分页面都是通过JS渲染生成的动态页面，所以无法直接从页面上获取标签，即使使用提供JavaScript渲染服务的库（例如Splash）也无法获取全部的数据，所以只能通过发送请求来获取数据。
为了爬取题目的详细信息，我们首先要从题目列表进入每个题目对应的链接。
首先打开leetcode的problem列表，按F12打开Chrome的开发者工具，进入Network标签栏，勾选上Preserve log，刷新该页面。
可以看到，网页向 https://leetcode.com/api/problems/all/ 发送了一个名为"all/“的GET类型的Request，这就是获取所有题目链接和相关信息的请求。如果此时已经安装了Toggle JavaScript插件，我们可以直接右键点击“Open in new tab”，查看该请求返回的Response。
更方便的方法是使用postman向服务器发送一个相同的Request，并将其保存下来，这样如果我们下次需要查看相应的Response的时候就不需要再使用开发者工具了。
返回的Response是一个json对象，其中的"stat_status_pairs"键所对应的值是所有包含题目信息的list，而列表中的[“stat”][“question__title_slug”]就是题目所在的页面。以Largest Perimeter Triangle为例，将其title_slug拼接到https://leetcode.com/problems/ 后，进入页面https://leetcode.com/problems/largest-perimeter-triangle/ 。同样地，打开开发者工具，刷新页面，可以看到服务器返回了很多项graphql的查询数据，通过查看Request Payload可以找到其中operationName为"questionData"的一项，这就是当前题目的详细信息。
将Payload复制粘贴到postman的Body中，在Headers中设置Content-Type为application/json，发送请求，可以看到返回的是一个json对象，包含了该题目所对应的所有信息。
接下来我们就可以对该题目的信息进行处理了。
实现 为了获取题目列表的json对象，我们需要先重写start_requests函数。
def start_requests(self): self.Login() # 用户登录，后续会用到 questionset_url = "https://leetcode.com/api/problems/all/" yield scrapy....
在Google Cloud Platform上运行Jupyter Notebook 简介 本文取材自 Amulya Aankul 发布在 Medium 的 Running Jupyter Notebook on Google Cloud Platform in 15 min，主要介绍如何在Google Cloud Platform上搭建服务器，并在服务器上安装和运行Jupyter Notebook。
服务器搭建 创建账号 首先在Google Cloud Platform上创建一个账号。
创建新项目 点击左上角"Google Cloud Platform"右边的三个点，点击"NEW PROJECT"创建新项目。
创建虚拟机 进入刚才创建的项目，从左侧边栏点击 Compute Engine -> VM instances 进入虚拟机页面。点击Create创建一个新的虚拟机实例（VM instance）
)
根据需求填写和选择 Name, Region, Zone, Machine Type和Boot Disk。在 Firewall 选项中选中 Allow HTTP traffic 和 Allow HTTPS traffic, 在下方的 Disks 选项卡中取消勾选 Delete boot disk when instance is deleted。最后点击 Create，虚拟机实例就创建好了。...