不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時代里，選擇python爬蟲入門6，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：Python技術(shù)筆記匯總（含語法、工具庫、數(shù)科、爬蟲等），Python爬蟲實戰(zhàn)入門六：提高爬蟲效率—并發(fā)爬取智聯(lián)招聘，Python爬蟲新手入門教學(xué)（六）：制作詞云圖??。

1.Python技術(shù)筆記匯總（含語法、工具庫、數(shù)科、爬蟲等）

自去年五月份在知乎發(fā)布Python技術(shù)筆記以來，迄今文章+回答總數(shù)已經(jīng)達到接近200篇。這些內(nèi)容包括Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)科學(xué)、爬蟲、自動化辦公、機器學(xué)習(xí)、各類工具庫及小技巧。這里把寫過的內(nèi)容匯總成目錄，方便查詢檢索。1. 學(xué)習(xí)方法怎么自學(xué)python，大概要多久？ 為什么自學(xué)Python看不進去？ 如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Python 中 , numpy, scipy, pandas？ 哪些 Python 庫讓你相見恨晚？ 有什么關(guān)于python的書值得閱讀？ 請問自學(xué) Python 有必要買課程嗎？ Python學(xué)到什么程度可以面試工作？ 用python進行辦公自動化都需要學(xué)習(xí)什么知識呢？ 你是如何開始能寫 Python 爬蟲？ 2. 入門Python初學(xué) Python 需要安裝哪些軟件？ 入門python有什么好的書籍推薦？ 學(xué)Python的學(xué)生買電腦，該買什么配置的？初學(xué) Python 者自學(xué) Anaconda 的正確姿勢是什么？ 有哪些值得推薦的 Python 開發(fā)工具？ Python安裝庫太慢？配置好這個速度飛起 3. Python語法一文搞懂Python匿名函數(shù) 一文搞懂Python文件讀寫 一文搞懂python的map、reduce函數(shù) 一文搞懂Python迭代器和生成器 一文搞懂Python循環(huán)小技巧 一文搞懂Python錯誤和異常 一文搞懂python日期時間處理 如何理解Python中的yield用法? 8個超好用的Python內(nèi)置函數(shù)，提升效率必備 python新手必躺的坑 有了這個Python備忘錄，代碼拿來即用 50個關(guān)于IPython的使用技巧，get起來！ 使用IPython有哪些好處？用好模塊，對李白詩集進行字頻統(tǒng)計 4. Pandas & Numpy數(shù)據(jù)處理在pandas中使用數(shù)據(jù)透視表 高效的5個pandas函數(shù)，你都用過嗎？ 6個pandas數(shù)據(jù)處理小技巧，提升效率必備 高效的10個Pandas函數(shù)，你都用過了嗎？ 如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Python 中 , numpy, scipy, pandas？ 用python爬蟲爬去數(shù)據(jù)直接用excel處理就好，為什么還用pandas來處理？干貨 | 50題帶你玩轉(zhuǎn)numpy Numpy基礎(chǔ)20問 Numpy進階之排序小技巧 5. 數(shù)據(jù)可視化 好看的數(shù)據(jù)可視化的圖片是怎么樣做的？ 哪些 Python 庫讓你相見恨晚？ Python中除了外還有哪些數(shù)據(jù)可視化的庫？ 使用pyecharts繪制詞云圖-淘寶商品評論展示 數(shù)據(jù)可視化，Seaborn畫圖原來這么好看 seaborn常用的10種數(shù)據(jù)分析圖表 Superset，基于web的開源BI工具，github三萬star 教你用pyecharts制作交互式?；鶊D，趕快學(xué)起來吧！ 干貨 | Bokeh交互式數(shù)據(jù)可視化快速入門 6. 空間地理信息聊一聊Python中優(yōu)秀的6個地圖可視化庫 24頁PPT | 如何利用python進行地圖可視化？ geopandas，用python分析地理空間數(shù)據(jù)原來這么簡單！ 干貨 | 使用pyecharts繪制交互式動態(tài)地圖 7. 爬蟲小白如何入門 Python 爬蟲？selenium入門詳細(xì)指南（附淘寶搶購案例） 哪吒票房超復(fù)聯(lián)4，100行python代碼抓取豆瓣短評，看看網(wǎng)友怎么說 使用requests爬取python崗位招聘數(shù)據(jù) 電影《毒液》豆瓣短評 爬蟲&分詞&詞云展示 有哪些足不出戶，能用十天左右時間掌握的新技能？干貨！python爬蟲100個入門項目 干貨！python爬蟲100個入門項目 續(xù)8. 自動化辦公用python進行辦公自動化都需要學(xué)習(xí)什么知識呢？python自動化辦公太難？學(xué)這些就夠用了 python讀寫excel等數(shù)據(jù)文件方法匯總 xlwings，讓excel飛起來！ python操作CSV和excel,如何來做? 請教下 Python 高手，如何用 Python 自動化操作 Excel？9. 數(shù)據(jù)科學(xué)使用python進行數(shù)據(jù)分析工作，要掌握哪些數(shù)學(xué)知識?Vaex ：突破pandas，快速分析100G大數(shù)據(jù)量 jieba分詞-強大的Python 中文分詞庫 numba，讓python速度提升百倍 最全Python數(shù)據(jù)科學(xué)小抄，趕緊收藏吧！ 看圖漲知識，一百天搞定機器學(xué)習(xí) Python數(shù)據(jù)分析案例 | 臺風(fēng)最喜歡在我國哪個省市登陸 pandas_profiling ：教你一行代碼生成數(shù)據(jù)分析報告 干貨！小白入門Python數(shù)據(jù)科學(xué)全教程 深入了解機器學(xué)習(xí) ( into ML)：線性回歸 機器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)知識，你必須要掌握！ Python機器學(xué)習(xí)·微教程 Keras中的多變量時間序列預(yù)測-LSTMs 一文讀懂隨機森林的解釋和實現(xiàn) 機器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)縮放-Python Scikit-Learn實現(xiàn)方法 如何使用Python scikit-learn機器學(xué)習(xí)庫做分類和回歸預(yù)測 機器學(xué)習(xí)中的泛化能力10. 數(shù)據(jù)庫如何使用python連接數(shù)據(jù)庫？Python sqlite3數(shù)據(jù)庫模塊使用攻略 如何通過Python將CSV文件導(dǎo)入MySQL數(shù)據(jù)庫？ python與mysql怎么完成大量的數(shù)據(jù)交互？11. 開發(fā)工具有哪些值得推薦的 Python 開發(fā)工具？這6款Python IDE&代碼編輯器，你都用過嗎？ 初學(xué) Python 者自學(xué) Anaconda 的正確姿勢是什么？Jupyter Notebook & Lab快捷鍵大全 15個好用到爆炸的Jupyter Lab插件 泣血整理，Jupyter Notebook最常用的配置技巧 實用 | PyCharm常用快捷鍵整理 ，極其強大的下一代notebook！ 12. 其他你用 Python 寫過哪些有趣的腳本？使用Python驗證常見的50個正則表達式利用Python將PDF文檔轉(zhuǎn)為MP3音頻 pdfkit | 利用python實現(xiàn)html文件轉(zhuǎn)pdf 干貨 | 解放雙手,用Python實現(xiàn)自動發(fā)送郵件 教你使用Python下載b站等各大主流網(wǎng)站音視頻 教你使用Python制作酷炫二維碼 Github上好玩的50個python項目匯總 （一）Github上好玩的50個python項目匯總 （二） *推薦幾本不錯的Python書。如果大家對自學(xué)沒有信心，當(dāng)然也可以去看視頻課，跟著老師的節(jié)奏學(xué)習(xí)會更容易入門。有個還不錯的課程，可以瞅瞅。

2.Python爬蟲實戰(zhàn)入門六：提高爬蟲效率—并發(fā)爬取智聯(lián)招聘

之前文章中所介紹的爬蟲都是對單個URL進行解析和爬取，url數(shù)量少不費時，但是如果我們需要爬取的網(wǎng)頁url有成千上萬或者更多，那怎么辦？使用for循環(huán)對所有的url進行遍歷訪問？嗯，想法很好，但是如果url過多，爬取完所有的數(shù)據(jù)會不會太過于耗時了？對此我們可以使用并發(fā)來對URL進行訪問以爬取數(shù)據(jù)。一般而言，在單機上我們使用三種并發(fā)方式：多線程(threading)多進程()協(xié)程(gevent)對于以上三種方法的具體概念解釋和說明，各位可以自行網(wǎng)上搜索了解，相信會比我解釋得清楚，所以在此就不對它們進行解釋說明了。本系列文章有兩個重點，一個是實戰(zhàn)，一個是入門，既為實戰(zhàn)，理論性的東西就描述得比較少；既為入門，所講述的都是簡單易懂易操作的東西，高深的技術(shù)還請入門之后自行探索，那樣也會成長得更快。那么下面，開始并發(fā)爬取的實戰(zhàn)入門，以多進程為例，并發(fā)爬取智聯(lián)招聘的招聘信息。一、分析URL和頁面結(jié)構(gòu)1、搜索*范圍內(nèi)職位名包含“Python”的職位招聘我們不分職業(yè)類別、不分行業(yè)類別，工作地點選為*，職位名為“Python”，對招聘信息進行搜索，結(jié)果如下圖：我們注意圖中三個紅框的信息：搜索結(jié)果的url結(jié)構(gòu)；（構(gòu)造url地址進行for循環(huán)遍歷）搜索結(jié)果的條數(shù)；（判斷url的數(shù)量）采集的信息的主體；（解析數(shù)據(jù)）通過篩選url參數(shù)，我們確定了需要爬取的基本URL為： 為請求地址和目錄jl:工作地點參數(shù)kw:搜索的關(guān)鍵字kt:以職位名搜索p:頁數(shù)我們可以發(fā)現(xiàn)，除了頁數(shù)會變化之外，其余的參數(shù)值都是固定的值。我們來確定一下搜索結(jié)果的總頁數(shù)。因為網(wǎng)頁上有提示一共有多少個職位滿足條件，我們拿總職位數(shù)除以單頁顯示的職位數(shù)量即可知道搜索結(jié)果的頁數(shù)。# coding:utf-8 import requests from bs4 import import re url = ' wbdata = requests.get(url).content soup = (wbdata, 'lxml') items = soup.select("div#newlist_list_content_table > table") count = len(items) - 1 # 每頁職位信息數(shù)量 print(count) job_count = re.findall(r"共(.*?)個職位滿足條件", str(soup))[0] # 搜索結(jié)果頁數(shù) pages = (int(job_count) // count) + 1 print(pages)結(jié)果返回每頁60條職位信息，一共有14頁。那么我們的待爬取的url地址就有14個，url地址中參數(shù)p的值分別從1到14，這么少的url，使用for循環(huán)也可以很快完成，但在此我們使用多進程進行演示。二、在爬蟲中使用多進程先上代碼：# coding:utf-8 import requests from bs4 import from import Pool def get_zhaopin(page): url = ' print("第{0}頁".format(page)) wbdata = requests.get(url).content soup = (wbdata,'lxml') job_name = soup.select("table.newlist > tr > td.zwmc > div > a") salarys = soup.select("table.newlist > tr > td.zwyx") locations = soup.select("table.newlist > tr > td.gzdd") times = soup.select("table.newlist > tr > td.gxsj > span") for name, salary, location, time in zip(job_name, salarys, locations, times): data = { 'name': name.get_text(), 'salary': salary.get_text(), 'location': location.get_text(), 'time': time.get_text(), } print(data) if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=2) pool.map_async(get_zhaopin,range(1,pages+1)) pool.close() pool.join()結(jié)果如下：因為除了使用了多進程之外，其他的代碼與之前文章介紹的方法大同小異，所以在此只介紹一下多進程的核心代碼：from import 是Python自帶的一個多進程模塊，在此我們使用其Pool方法。if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=2) pool.map_async(get_zhaopin,range(1,pages+1)) pool.close() pool.join()實例化一個進程池，設(shè)置進程為2；調(diào)用進程池的map_async()方法，接收一個函數(shù)(爬蟲函數(shù))和一個列表(url列表)如此，在爬蟲中使用多進程進行并發(fā)爬取就搞定了，更多高級、復(fù)雜強大的方法，還請各位參考其他文檔資料。=======================================================================文章首發(fā)微信公眾號： 州的先生個人網(wǎng)站： 同步更新

3.Python爬蟲新手入門教學(xué)（六）：制作詞云圖

前言本文的文字及圖片來源于網(wǎng)絡(luò),僅供學(xué)習(xí)、交流使用,不具有任何商業(yè)用途,如有問題請及時聯(lián)系我們以作處理。Python爬蟲、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)站開發(fā)等案例教程視頻免費在線觀看 3.6Pycharm相關(guān)模塊的使用安裝Python并添加到環(huán)境變量，pip安裝需要的相關(guān)模塊即可。上篇文章爬取了B站視頻的彈幕數(shù)據(jù)，對于這方面可以做一些彈幕詞云分析，讓爬蟲數(shù)據(jù)不再過于單調(diào)。代碼內(nèi)容還是非常簡介的，看注釋就可以明白了import jieba import wordcloud # 讀取文件內(nèi)容 f = open('彈幕.txt', encoding='utf-8') txt = f.read() # jiabe 分詞 分割詞匯 txt_list = jieba.lcut(txt) string = ' '.join(txt_list) # 詞云圖設(shè)置 wc = wordcloud.WordCloud( width=1000, # 圖片的寬 height=700, # 圖片的高 _color='white', # 圖片背景顏色 font_path='msyh.ttc', # 詞云字體 scale=15, ) # 給詞云輸入文字 wc.generate(string) # 詞云圖保存圖片地址 wc.to_file('out.png')由上圖所示，有很多的這樣的 到位 這樣的關(guān)鍵詞，這樣的關(guān)鍵詞是沒有什么實際意義的，我們可以在詞云設(shè)置中設(shè)置 停用詞stopwords={'到位'}如果你想要輸入的圖片不是正方形的圖片，想要設(shè)置成自己想要的形狀，需要先找一張 透明圖導(dǎo)入 imageio 模塊import jieba import wordcloud import imageio # 導(dǎo)入imageio庫中的imread函數(shù)，并用這個函數(shù)讀取本地圖片，作為詞云形狀圖片 py = imageio.imread('.\\0.jpg') # 如何你想要改變詞云圖的形狀，可以添加 # 讀取文件內(nèi)容 f = open('B站彈幕.txt', encoding='utf-8') txt = f.read() # jiabe 分詞 分割詞匯 txt_list = jieba.lcut(txt) string = ' '.join(txt_list) # 詞云圖設(shè)置 wc = wordcloud.WordCloud( width=1000, # 圖片的寬 height=700, # 圖片的高 _color='white', # 圖片背景顏色 font_path='msyh.ttc', # 詞云字體 mask=py, # 所使用的詞云圖片 scale=15, stopwords={'到位'}, # 停用詞 # contour_width=5, # contour_color='red' # 輪廓顏色 ) # 給詞云輸入文字 wc.generate(string) # 詞云圖保存圖片地址 wc.to_file('out.png')

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓(xùn)機構(gòu)，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。