简单的字母验证码跟复杂的点选啥的都可以自己训练模型来识别，不过一般得标注训练集，自己标注费时费力，可以花钱找人标注，想省事就直接接入第三方。

用 future，内部轮询获取结果

爬虫做多了，不会点逆向跟深度学习，真心搞不动

@julyclyde 确实是业余的，可以指点一下吗

@PureWhite 好吧 知道了 谢谢回复

@PureWhite 当然 Google 过了，有人说这是 Werkzeug 旧版本的 bug，需要更新到最新版本。然而我更新了，并没有用 。另外我在 Ubuntu 上用 python3.5 和 3.6 都试过了，没问题。

@menc @afpro 用 embedding 层的话是先将训练集的句子中单词转换成一个个 id，相当于 ont-hot 编码，并且初始化一个词向量矩阵，再输入 embedding 层的吧。