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Python爬蟲培訓(xùn)好學(xué)嗎?

好不好學(xué)要看你怎么學(xué)了。如果是自學(xué)，會(huì)難一些，畢竟有難題很難找到人幫你解答，很容易半途而廢。要是你找到了一家靠譜的學(xué)校，就會(huì)容易很多。不過，這里我想教你入門Python爬蟲。

一：爬蟲準(zhǔn)備(在安裝好Python的前提下)

1.爬蟲首先需要做的事情就是要確定好你想要爬取數(shù)據(jù)的對(duì)象，這里我將以百度主頁logo圖片的地址為例進(jìn)行講解。

2.首先，是打開百度主頁界面，然后把鼠標(biāo)移動(dòng)到主頁界面的百度logo圖標(biāo)上面，點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵，然后點(diǎn)擊審查元素，即可打開開發(fā)者界面。

3.然后再下面的界面里面，可以看到該logo圖標(biāo)在HTML里面的排版模式，這里百度我用字替換了。

二：開始爬蟲

1.爬蟲主要分為兩個(gè)部分，**個(gè)是網(wǎng)頁界面的獲取，第二個(gè)是網(wǎng)頁界面的解析;爬蟲的原理是利用代碼模擬瀏覽器訪問網(wǎng)站，與瀏覽器不同的是，爬蟲獲取到的是網(wǎng)頁的源代碼，沒有了瀏覽器的翻譯效果。

2.首先，我們進(jìn)行頁面獲取，python爬蟲的話很多模塊包提供給開發(fā)者直接抓取網(wǎng)頁，urllib，urllib2，requests(urllib3)等等，這里我們使用urllib2進(jìn)行網(wǎng)站頁面的獲取;首先導(dǎo)入urllib2模塊包(該包是默認(rèn)安裝的)：import urllib2

3.導(dǎo)入模塊包之后，然后調(diào)用urllib2中的urlopen方法鏈接網(wǎng)站，代碼如下repr = urllib2.urlopen("XXXXXX"),XXXXXX代表的是網(wǎng)站名稱。

4.得到網(wǎng)站的響應(yīng)之后，然后就是將頁面的源代碼讀取出來，調(diào)用read方法，html = repr.read()

5.獲取到頁面的源代碼之后，然后接下來的工作就是將自己想要的數(shù)據(jù)從html界面源代碼中解析出來，解析界面的模塊包有很多，原始的re，好用的BeautifulSoup，以及高大上的lxml等等，這里我就簡(jiǎn)單的用re介紹介紹，首先導(dǎo)入re模塊包：import re

6.然后進(jìn)行利用re進(jìn)行搜索，這里我有使用正則表達(dá)式，看不懂的同學(xué)需去補(bǔ)充點(diǎn)正則表達(dá)式方面的知識(shí)。

7.然后，我這里就實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲流程，打印url，可以看見剛好就是之前我們看見的百度主頁logo的地址。

人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）

主講內(nèi)容	技術(shù)要點(diǎn)
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)	1.微積分與概率論基礎(chǔ)； 2.線性代數(shù)與矩陣運(yùn)算； 3.數(shù)理統(tǒng)計(jì)與參數(shù)估計(jì)； 4.凸優(yōu)化基礎(chǔ)； 5.梯度下降和擬牛頓、**大熵模型；
數(shù)據(jù)分析	1.科學(xué)計(jì)算numpy、pandas； 2.分析策略；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib； 3.自然語言處理NLTK；
機(jī)器學(xué)習(xí)	scikit-learn；機(jī)器學(xué)習(xí)與特征工程； 分類算法；回歸與非監(jiān)督學(xué)習(xí)。 1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門、numpy導(dǎo)入、ndarray屬性與基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數(shù)據(jù)丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國(guó)各州人口數(shù)據(jù)分析、pandas數(shù)據(jù)處理、pandas繪圖函數(shù)、pandas讀取數(shù)據(jù)、學(xué)生使用pandas練習(xí)數(shù)據(jù)處理 3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實(shí)現(xiàn)登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ； 4. matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風(fēng)格和樣式 、matplotlib基礎(chǔ)知識(shí)、matplotlib四圖； 5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例； 6.線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導(dǎo)數(shù)回顧、實(shí)例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法； 7.決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實(shí)例、貝葉斯實(shí)例； 8.SVM支持向量機(jī)&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實(shí)例、K-Means算法實(shí)際應(yīng)用案例
機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目	算法與項(xiàng)目相結(jié)合，選擇經(jīng)典kaggle項(xiàng)目，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步代碼實(shí)戰(zhàn)帶大家快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)。選擇經(jīng)典案例基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始到建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及效果評(píng)估，完整的講解如何使用python及其常用庫進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，使用matplotlib進(jìn)行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立 實(shí)戰(zhàn)案例： 1.人臉識(shí)別； 2.手跡識(shí)別； 3.預(yù)測(cè)年收入； 4.自動(dòng)臉補(bǔ)全； 5.使用聚類手寫數(shù)字識(shí)別； 6.汽車車牌識(shí)別；
深度學(xué)習(xí)	1.TensorFlow框架開發(fā)； 2.Tensorflow IO操作； 3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn)； 4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn)； 5.項(xiàng)目：圖像識(shí)別；
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)	基于深度學(xué)習(xí)**火Tensorflow框架實(shí)戰(zhàn)，結(jié)合案例演示如何應(yīng)用框架構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并完成案例任務(wù) 使用深度學(xué)習(xí)框架從零開始完成人臉檢測(cè)，驗(yàn)證碼識(shí)別，人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位，垃圾郵件分類，圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對(duì)于每一個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開分析與評(píng)估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐！

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哪些人適合學(xué)習(xí)Python？

1、編程菜鳥新手：非常喜愛編程，以后想從事相關(guān)工作，但是零基礎(chǔ)，不知道入門選擇什么編程語言的朋友，其實(shí)是**適合選擇Python編程語言的。
2、網(wǎng)站前端的開發(fā)人員：平常只關(guān)注div css這些頁面技術(shù)，很多時(shí)候其實(shí)需要與后端開發(fā)人員進(jìn)行交互的;
3、SEO人員：以前在做很多SEO優(yōu)化的時(shí)候，苦于不會(huì)編程，一些程序上面的問題，得不到解決，只能做做簡(jiǎn)單的頁面優(yōu)化?，F(xiàn)在學(xué)會(huì)Python之后，你和我一樣都可以編寫一些查詢收錄，排名，自動(dòng)生成網(wǎng)絡(luò)地圖的程序，解決棘手的SEO問題。

那Python適合開發(fā)哪些類型的應(yīng)用呢？

1、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，包括網(wǎng)站、后臺(tái)服務(wù)等等；
2、許多日常需要的小工具，包括系統(tǒng)管理員需要的腳本任務(wù)等等；
3、把其他語言開發(fā)的程序再包裝起來，方便使用。

python的就業(yè)前景如何，就業(yè)工資待遇多少

看水平的，一般目前市場(chǎng)對(duì)python的需求很高，但需要的是具有多年的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)達(dá)人?；疽话?年以上經(jīng)驗(yàn)，可以從web開發(fā)的，基本10k起，之后按技術(shù)能力相應(yīng)增加。目前市場(chǎng)對(duì)python還是非常友好的，薪資一般比同等水平j(luò)ava和安卓開發(fā)都高10%~20%，具體你可以在求職網(wǎng)站查看了解

介紹一下except的用法和作用？

Python的except用來捕獲所有異常，因?yàn)镻ython里面的每次錯(cuò)誤都會(huì)拋出一個(gè)異常，所以每個(gè)程序的錯(cuò)誤都被當(dāng)作一個(gè)運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤。

數(shù)組和元組之間的區(qū)別是什么？

數(shù)組和元組之間的區(qū)別：數(shù)組內(nèi)容是可以被修改的，而元組內(nèi)容是只讀的。另外，元組可以被哈希，比如作為字典的關(guān)鍵字。

Python是怎樣管理內(nèi)存的？

Python的內(nèi)存管理是由私有heap空間管理的。所有的Python對(duì)象和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都在一個(gè)私有heap中。程序員沒有訪問該heap的權(quán)限，只有解釋器才能對(duì)它進(jìn)行操作。為Python的heap空間分配內(nèi)存是由Python的內(nèi)存管理模塊進(jìn)行的，其核心API會(huì)提供一些訪問該模塊的方法供程序員使用。Python有自帶的垃圾回收系統(tǒng)，它回收并釋放沒有被使用的內(nèi)存，讓它們能夠被其他程序使用。

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