python训练营第一周(python训练营怎么样)

python训练营第一周(python训练营怎么样)网络爬虫又称网络蜘蛛、网络蚂蚁、网络机器人等,可以自动化浏览网络中的信息,当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则进行,这些规则我们称之为网络爬虫算法。使用Python可以很方便地编写出爬虫程序,进行互联网信息的自动化检索。

本文目录一览:

python爬虫的学习路径

网络爬虫又称网络蜘蛛、网络蚂蚁、网络机器人等,可以自动化浏览网络中的信息,当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则进行,这些规则我们称之为网络爬虫算法。使用Python可以很方便地编写出爬虫程序,进行互联网信息的自动化检索。

①要具备扎实的python语法基础,这是一切的根基

②对前端知识有一定的了解,起码做到能看懂

③如何获取目标数据:requests模块等

④如何解析目标数据:正则,xpath,jsonpath等

⑤如何做到做到反反爬:经验总结

⑥如何大规模批量获取数据:scrapy框架

如何一个月入门Python爬虫,轻松爬取大规模数据

链接:

提取码:2b6c

课程简介

毕业不知如何就业?工作效率低经常挨骂?很多次想学编程都没有学会?

Python 实战:四周实现爬虫系统,无需编程基础,二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据,如何处理海量大数据,数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前,魔力手册 for 实战学员预习

第一周:学会爬取网页信息

第二周:学会爬取大规模数据

第三周:数据统计与分析

第四周:搭建 Django 数据可视化网站

……

python训练营第一周(python训练营怎么样)

python语言可以做什么?

1. Web开发

最火的Python web框架Django,支持异步高并发的Tornado框架,短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)

2. 网络编程

支持高并发的Twisted网络框架,py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

3. 爬虫开发

爬虫领域,Python几乎是霸主地位,Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等,想爬啥就爬啥

4. 云计算开发

目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火,很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python,为什么Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,由其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!

6. 自动化运维

问问中国的每个运维人员,运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案,它的名字叫Python

7. 金融分析

金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python,目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言

8. 科学运算

97年开始,NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算,随着NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthought librarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

9. 游戏开发

在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,与Lua相比,Python更适合作为一种Host语言,即程序的入口点是在Python那一端会比较好,然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10. 桌面软件

虽然大家很少使用桌面软件了,但是Python在图形界面开发上也很强大,你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

哪有好的python爬虫学习资料

链接:

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课程简介

毕业不知如何就业?工作效率低经常挨骂?很多次想学编程都没有学会?

Python 实战:四周实现爬虫系统,无需编程基础,二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据,如何处理海量大数据,数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前,魔力手册 for 实战学员预习

第一周:学会爬取网页信息

第二周:学会爬取大规模数据

第三周:数据统计与分析

第四周:搭建 Django 数据可视化网站

……

Python该怎么入门?

作为初学者,第一个月的月目标应该是这样的:

熟悉基本概念(变量,条件,列表,循环,函数)

练习超过 30 个编程问题

利用这些概念完成两个项目

熟悉至少 2 个框架

开始使用集成开发环境(IDE),Github,hosting,services 等

整体计划

现在,我们先将月计划细化成周计划。

第一周:熟悉 Python

要积极探索 Python 的使用方法,尽可能多的完成下面这些任务:

第一天:基本概念(4 小时):print,变量,输入,条件语句

第二天:基本概念(5 小时):列表,for 循环,while 循环,函数,导入模块

第三天:简单编程问题(5 小时):交换两个变量值,将摄氏度转换为华氏温度,求数字中各位数之和,判断某数是否为素数,生成随机数,删除列表中的重复项等等

第四天:中级编程问题(6 小时):反转一个字符串(回文检测),计算最大公约数,合并两个有序数组,猜数字游戏,计算年龄等等

第五天:数据结构(6 小时):栈,队列,字典,元组,树,链表。

第六天:面向对象编程(OOP)(6 小时):对象,类,方法和构造函数,面向对象编程之继承

第七天:算法(6 小时):搜索(线性和二分查找)、排序(冒泡排序、选择排序)、递归函数(阶乘、斐波那契数列)、时间复杂度(线性、二次和常量)

通过第一周时间,python大致能熟悉了,自学能力稍微弱一点找人带下你,节约自己的时间。

注意:别急着安装 Python 环境!

这看起来很矛盾,但是你一定要相信我。我有几个朋友,他们因为语言工具包和 IDE 安装的失败而逐渐失去了学习下去的欲望。因此,我的建议是先使用一些安卓 app 来探索这门语言,如果你是个技术小白,安装 Python 环境可不是你的首要任务。

第二周:开始软件开发(构建项目)

接下来,让我们朝着软件开发任务进军吧!不妨尝试综合你学到的知识完成一个实际的项目:

第一天:熟悉一种 IDE(5 小时): IDE 是你在编写大型项目时的操作环境,所以你需要精通一个 IDE。在软件开发的初期,我建议你在 VS code 中安装 Python 扩展或使用 Jupyter notebook。

第二天:Github(6 小时):探索 Github,并创建一个代码仓库。尝试提交(Commit)、查看变更(Diff)和上推(Push)你的代码。另外,还要学习如何利用分支工作,如何合并(merge)不同分支以及如何在一个项目中创建拉取请求(pull request)。

第三天:第一个项目——简单计算器(4 小时):熟悉 Tkinter,创建一个简单的计算器

第四、五、六天:个人项目(每天 5 小时):选定一个项目并完成它。如果你不知道你该做什么,可以查看下面的清单( pythonprojects -for-an- middle – programmer/answer/jhankar – mahbub2)

第七天:托管项目(5 小时):学习使用服务器和 hosting 服务来托管你的项目。创建一个 Heroku 设置并部署你构建的应用程序。

为什么要写项目?

如果仅仅按部就班地学习课堂上或视频中的内容,你无法拥有独立思考能力。所以,你必须把你的知识应用到一个项目中。当你努力寻找答案时,你也在慢慢地学会这些知识。

第三周:让自己成为一名程序员

第 3 周的目标是熟悉软件开发的整体过程。你不需要掌握所有的知识,但是你应该知道一些常识,因为它们会影响你的日常工作。

第一天:数据库基础(6 小时):基本 SQL 查询(创建表、选择、Where 查询、更新)、SQL 函数(Avg、Max、Count)、关系数据库(规范化)、内连接、外连接等

第二天:使用 Python 数据库(5 小时):利用一种数据库框架(SQLite 或 panda),连接到一个数据库,在多个表中创建并插入数据,再从表中读取数据。

第三天:API(5 小时):如何调用 API。学习 JSON、微服务(micro-service)以及表现层应用程序转换应用程序接口(Rest API)。

第四天:Numpy(4 小时):熟悉 Numpy(- Numpy -for- datascies-beginners-b8088722309f)并练习前 30 个 Numpy 习题(- 100/blob/master/100_numpy_excercises.md)

第五、六天:作品集网站(一天 5 小时):学习 Django,使用 Django 构建一个作品集网站(- start-with-django -1/),也要了解一下 Flask 框架。

第七天:单元测试、日志、调试(5 小时):学习单元测试(PyTest),如何设置和查看日志,以及使用断点调试。

真心话时间(绝密)

如果你非常「疯狂」,并且非常专注,你可以在一个月内完成这些任务。你必须做到:

把学习 Python 作为你的全职活动。你需要从早上 8 点开始学习,一直到下午 5 点。在此期间,你可以有一个午休时间和茶歇时间(共 1 小时)。

8 点列出你今天要学的东西,然后花一个小时复习和练习你昨天学过的东西。

从 9 点到 12 点:开始学习,并进行少量练习。在午饭后,你需要加大练习量,如果你卡在某个问题上,可以在网上搜索解决方案。

严格保持每天 4-5 小时的学习时间和 2-3 小时的练习时间(每周最多可以休息一天)。

你的朋友可能会认为你疯了。走自己的路,让别人去说吧!

如果你有一份全职工作,或者你是一名学生,完成这些流程可能需要更长的时间。作为一名全日制学生,我花了 8 个月的时间来完成这份清单。现在我是一名高级开发人员。所以,不管花多长时间,一定要完成它们。要想成功完成一个目标,必须付出百分之百的努力。

第四周:认真考虑工作(实习)问题

第 4 周的目标是认真思考如何才能被录用。即使你现在不想找工作,你也可以在探索这条道路的过程中学到很多东西。

第一天:准备简历(5 小时):制作一份一页的简历。把你的技能总结放在最上面,必须在写项目的同时附上 Github 链接。

第二天:作品集网站(6 小时):写几个博客,将它们添加到你之前开发的作品集网站中。

第三天:LinkedIn 简介(4 小时):创建一个 LinkedIn 个人简介,把简历上的所有内容都放到 LinkedIn 上。

第四天:面试准备(7 小时):准备一些谷歌常见的面试问题,练习白皮书中的 10 个面试编程问题。在 Glassdoor、Careercup 等网站中查看前人遇到的面试问题。

第五天:社交(~小时):走出房门,开始参加聚会、招聘会,与其他开发人员和招聘人员见面。

第六天:工作申请(~小时):搜索「Python Job」,查看 LinkedIn Job 和本地求职网站。选择 3 个工作岗位并发送工作申请。为每个工作定制你的简历。在每个工作要求中找出 2 到 3 件你不知道的事情,并在接下来的 3-4 天里学会它们。

第七天:在拒绝中学习(~小时):每次你被拒绝的时候,找出两件为了获得这份工作你应该知道的事情,然后花 4-5 天 的时间来掌握它们。这样,每次拒绝都会让你成为更好的开发人员。

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