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Python爬虫培训好学吗?

好不好学要看你怎么学了。如果是自学，会难一些，毕竟有难题很难找到人帮你解答，很容易半途而废。要是你找到了一家靠谱的学校，就会容易很多。不过，这里我想教你入门Python爬虫。

一：爬虫准备(在安装好Python的前提下)

1.爬虫首先需要做的事情就是要确定好你想要爬取数据的对象，这里我将以百度主页logo图片的地址为例进行讲解。

2.首先，是打开百度主页界面，然后把鼠标移动到主页界面的百度logo图标上面，点击鼠标右键，然后点击审查元素，即可打开开发者界面。

3.然后再下面的界面里面，可以看到该logo图标在HTML里面的排版模式，这里百度我用字替换了。

二：开始爬虫

1.爬虫主要分为两个部分，**个是网页界面的获取，第二个是网页界面的解析;爬虫的原理是利用代码模拟浏览器访问网站，与浏览器不同的是，爬虫获取到的是网页的源代码，没有了浏览器的翻译效果。

2.首先，我们进行页面获取，python爬虫的话很多模块包提供给开发者直接抓取网页，urllib，urllib2，requests(urllib3)等等，这里我们使用urllib2进行网站页面的获取;首先导入urllib2模块包(该包是默认安装的)：import urllib2

3.导入模块包之后，然后调用urllib2中的urlopen方法链接网站，代码如下repr = urllib2.urlopen("XXXXXX"),XXXXXX代表的是网站名称。

4.得到网站的响应之后，然后就是将页面的源代码读取出来，调用read方法，html = repr.read()

5.获取到页面的源代码之后，然后接下来的工作就是将自己想要的数据从html界面源代码中解析出来，解析界面的模块包有很多，原始的re，好用的BeautifulSoup，以及高大上的lxml等等，这里我就简单的用re介绍介绍，首先导入re模块包：import re

6.然后进行利用re进行搜索，这里我有使用正则表达式，看不懂的同学需去补充点正则表达式方面的知识。

7.然后，我这里就实现了一个简单的爬虫流程，打印url，可以看见刚好就是之前我们看见的百度主页logo的地址。

主讲内容	技术要点
爬虫开发	1. 爬虫知识体系和urllib2库基本使用；urllib2高级与Requests模块； 2.结构化数据和非结构化数据提取；多线程爬虫 Selenium PhantomJS； 3. 定向抓取互联网中指定领域的海量信息； 4. 数据分析,清洗数据,进行数据分析和挖掘；
Mongodb应用开发	1. 基本使用增删改查；聚合操作； 2. 备份和恢复； 3. Mongodb和python交互；
Scrapy框架	1. 配置安装、入门案例； 2. Scrapy Shell； 3. item Pipline、Spider； 4. CrawlSpider； 5. Downloader Middlewares； 6. Settings；
Scrapy-redis分布式组件	1. Scrapy-redis提供了下面四种组件（components）：(这四个模块都要做相应的修改)； 2. Scheduler； 3. Duplication Filter； 4. Item Pipeline； 5. Base Spider；
实战项目：IT桔子分布式爬虫	1. IT桔子是关注IT互联网行业的结构化的公司数据库和商业信息服务提供商； 2. IT桔子致力于**信息和数据的生产、聚合、挖掘、加工、处理，帮助目标用户和客户节约时间和金钱、提高效率，以辅助其各类商业行为，包括风险投资、收购、竞争情报、细分行业信息、国外公司产品信息数据服务等； 3. 需求：运用分布式爬虫，实现规模化数据采集。采集页面下所有创业公司的公司信息

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对Django的认识?

Django是走大而全的方向，它**出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Django内置的ORM跟框架内的其他模块耦合程度高。
应用程序必须使用Django内置的ORM，否则就不能享受到框架内提供的种种基于其ORM的便利;理论上可以切换掉其ORM模块，但这就相当于要把装修完毕的房子拆除重新装修，倒不如一开始就去毛胚房做全新的装修。
Django的卖点是超高的开发效率，其性能扩展有限;采用Django的项目，在流量达到一定规模后，都需要对其进行重构，才能满足性能的要求。
Django适用的是中小型的网站，或者是作为大型网站快速实现产品雏形的工具。
Django模板的设计哲学是彻底的将代码、样式分离; Django从根本上杜绝在模板中进行编码、处理数据的可能。

2018年为什么要学习Python？Python还有前景吗？

近年来，Python一直是当仁不让的开发入行首选，无论是职位数量、就业广度还是使用排行都远超其他语言，而且Python语言接近自然语言，学习起来非常的　简便，因此也越来越受到人们的欢迎。进入到2018年之后，Python这个行业的前景又出现了哪些变化，还有没有学习的价值？今天我们就来了解一下。
随着近几年Python的飞速发展，应用范围逐步趋于广泛，后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据，Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲，语法较简单，就算没有任何编程基础，我们也可以学习和掌握Python编程开发，是新时代的宠儿！因此参加Python工程师培训机构的人越来越多。
Python有很多吸引程序员的功能，它易学，面向对象，字节码编译，免费且开源。还有运行时检查，完整快速的支持，可以执行各种任务的扩展。在用Python的时候，你可以非常高效。
Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C )很　地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型：
比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C 重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
Python是人工智能时代和大数据时代的首选语言，老男孩教育更新上线了python全栈 人工智能的课程，满足想加入人工智能行业，想参加Python开发人士的需求。
许多人对python的了解仅在于简单易懂，开发快，但也有很多人对python的认知有所偏差，相对来讲python易学，但精通不易。Python开发，有丰富编程经验的老师带着，为你解答遇到的各种疑点难点，会少走许多弯路、缩短学习时间、更加集中且系统的掌握python开发所需的各种知识要点。

Python爬虫怎么赚钱？Python前景怎么样？

Python的前景
1.全球前四大流行语言之一：根据TIOBE的排名 ，Python已超越C#，与Java,C,C 一起成为全球前4大流行语言;
2.应用几乎无限制：Python被广泛应用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算，图形开发等领域;
3.各方面地位超然：Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位
4.简单易学：Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。

scrapy和scrapy-redis有什么区别?为什么选择redis数据库?

1) scrapy是一个Python爬虫框架，爬取效率极高，具有高度定制性，但是不支持分布式。而scrapy-redis一套基于redis数据库、运行在scrapy框架之上的组件，可以让scrapy支持分布式策略，Slaver端共享Master端redis数据库里的item队列、请求队列和请求指纹集合。
2) 为什么选择redis数据库，因为redis支持主从同步，而且数据都是缓存在内存中的，所以基于redis的分布式爬虫，对请求和数据的高频读取效率非常高。

字符串的拼接–如何高效的拼接两个字符串？

我们都知道python中，拼接字符串可以用” ”来拼接，然而这个方法并不是高效的，因为如果需要拼接的字符串有很多(n个)的情况下，使用” ”的话，python解释器会申请n-1次内存空间，然后进行拷贝，因为字符串在python中是不可变的，所以当进行拼接的时候，会需要申请一个新的内存空间。所以，正确答案是，使用.join(list),因为它只使用了一次内存空间。

如何提高python的运行效率

使用生成器;关键代码使用外部功能包(Cython，pylnlne，pypy，pyrex);针对循环的优化--尽量避免在循环中访问变量的属性

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