什么是机器人？

机器人是指能够进行自主学习、自主思考和自主执行任务的程序，通常被用来自动化处理各种重复性、繁琐性的任务。一组完整的机器人攻略通常包含以下步骤：

步骤1：定义机器人的任务和范围

首先需要确定机器人需要完成的任务和所需处理的数据类型、数据源。这一步通常涉及到与客户或团队进行沟通，以明确机器人的需求和目标。

步骤2：选择适当的机器人框架和工具

根据机器人任务的特点和要求，选择适当的机器人框架和工具。常用的机器人框架包括PyRobot、Robot Framework、Blue Prism等。

步骤3：获取并清洗数据

从数据源中获取需要的数据，并对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和适用性。这一步通常需要使用Python的数据处理库来处理数据。

以下是代码示例1，用于获取网页数据：

import requests

url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
html = response.text

步骤4：设计并实现机器人算法

根据任务要求和数据特点，设计并实现机器人算法。常用的机器人算法包括机器学习、数据挖掘、图像识别等。

以下是代码示例2，用于对图片进行分类：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
image = ... # Load image
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image = tf.image.resize(image, (224, 224))
image = tf.expand_dims(image, axis=0)
result = model.predict(image)

步骤5：测试和优化机器人效果

在机器人实现后，需要对其进行测试和优化，以确保机器人的性能和效果达到预期。这一步通常需要使用自动化测试框架和数据分析工具。

综上所述，一个完整的机器人攻略包含了任务定义、框架工具选择、数据获取和清洗、算法实现以及测试和优化等多个步骤。其中，代码示例1用于获取网页数据，代码示例2用于对图片进行分类。