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Python爬蟲(chóng)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(guò)，這里我想教你入門(mén)Python爬蟲(chóng)。

一：爬蟲(chóng)準(zhǔn)備(在安裝好Python的前提下)

1.爬蟲(chóng)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(yè)logo圖片的地址為例進(jìn)行講解。

2.首先，是打開(kāi)百度主頁(yè)界面，然后把鼠標(biāo)移動(dòng)到主頁(yè)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(kāi)開(kāi)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(kāi)始爬蟲(chóng)

1.爬蟲(chóng)主要分為兩個(gè)部分，**個(gè)是網(wǎng)頁(yè)界面的獲取，第二個(gè)是網(wǎng)頁(yè)界面的解析;爬蟲(chóng)的原理是利用代碼模擬瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，與瀏覽器不同的是，爬蟲(chóng)獲取到的是網(wǎng)頁(yè)的源代碼，沒(méi)有了瀏覽器的翻譯效果。

2.首先，我們進(jìn)行頁(yè)面獲取，python爬蟲(chóng)的話(huà)很多模塊包提供給開(kāi)發(fā)者直接抓取網(wǎng)頁(yè)，urllib，urllib2，requests(urllib3)等等，這里我們使用urllib2進(jìn)行網(wǎng)站頁(yè)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(chēng)。

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

5.獲取到頁(yè)面的源代碼之后，然后接下來(lái)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(lái)，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(chóng)流程，打印url，可以看見(jiàn)剛好就是之前我們看見(jiàn)的百度主頁(yè)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(xiàn)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(yǔ)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(lèi)算法；回歸與非監(jiān)督學(xué)習(xí)。 1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門(mén)、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(mén)案例、KNN分類(lèi)案例； 6.線(xiàn)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(xiàn)性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線(xiàn)性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法； 7.決策樹(shù)算法&樸素貝葉斯算法 決策樹(shù)原理、貝葉斯原理、決策樹(shù)實(shí)例、貝葉斯實(shí)例； 8.SVM支持向量機(jī)&聚類(lèi)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(kāi)始一步步代碼實(shí)戰(zhàn)帶大家快速入門(mén)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(kāi)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(kù)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(kù)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(lèi)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別； 6.汽車(chē)車(chē)牌識(shí)別；
深度學(xué)習(xí)	1.TensorFlow框架開(kāi)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(kāi)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(lèi)，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(kāi)始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開(kāi)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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什么是元類(lèi)？

同上，我們講到在python中皆為對(duì)象，而元類(lèi)即是用來(lái)創(chuàng)建類(lèi)的”東西”。類(lèi)也是元類(lèi)的實(shí)例。而在python中，它們要么是類(lèi)的實(shí)例，要么是元類(lèi)的實(shí)例，除了type。type實(shí)際上是它自己的元類(lèi)。元類(lèi)主要的用途是用來(lái)創(chuàng)建API,比如django的ORM。

有沒(méi)有一個(gè)工具可以幫助查找python的bug和進(jìn)行靜態(tài)的代碼分析？

PyChecker是一個(gè)python代碼的靜態(tài)分析工具，它可以幫助查找python代碼的bug, 會(huì)對(duì)代碼的復(fù)雜度和格式提出警告。Pylint是另外一個(gè)工具可以進(jìn)行codingstandard檢查

python培訓(xùn)班哪個(gè)好？

一、選擇口碑好的培訓(xùn)班
當(dāng)我們開(kāi)始做一件新的事情的時(shí)候，我們**先做的事情就是去打聽(tīng)這件事好不好，如果不好的話(huà)，我們可能會(huì)重新考慮這件事是否該做，所以選培訓(xùn)班也是這樣，大家都覺(jué)得好，才是真的好！
二、教學(xué)內(nèi)容符合需求
互聯(lián)網(wǎng)的更新速度是很快的，我們要明確自己在培訓(xùn)班學(xué)的知識(shí)、技術(shù)能夠得到使用，而不是學(xué)成之后發(fā)現(xiàn)這技術(shù)已經(jīng)被out了！

什么是Python裝飾器？

Python裝飾器是Python中的特有變動(dòng)，可以使修改函數(shù)變得更容易。

10個(gè)Linux常用命令

ls pwd cd touch rm mkdir tree cp mv cat more grep echo

如何將一個(gè)數(shù)字轉(zhuǎn)換成一個(gè)字符串？

你可以使用自帶函數(shù)str()將一個(gè)數(shù)字轉(zhuǎn)換為字符串。如果你想要八進(jìn)制或者十六進(jìn)制數(shù)，可以用oct()或hex()。

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