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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。

人工智能（机器学习、深度学习）

主讲内容	技术要点
数学基础	1.微积分与概率论基础； 2.线性代数与矩阵运算； 3.数理统计与参数估计； 4.凸优化基础； 5.梯度下降和拟牛顿、**大熵模型；
数据分析	1.科学计算numpy、pandas； 2.分析策略；数据可视化matpalotlib； 3.自然语言处理NLTK；
机器学习	scikit-learn；机器学习与特征工程； 分类算法；回归与非监督学习。 1 .numpy数据处理Ipython入门、numpy导入、ndarray属性与基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的数据丢失处理、pandas层次化索引、pandas 拼接操作、美国各州人口数据分析、pandas数据处理、pandas绘图函数、pandas读取数据、学生使用pandas练习数据处理 3. scipy scipy安装、scipy 高数积分、scipy实现登月图片消噪、scipy图像处理ndimage、pandas 透视表和交叉表 ； 4. matplotlib 图像的灰度化处理、 matplotlib风格和样式 、matplotlib基础知识、matplotlib四图； 5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回归案例、KNN入门案例、KNN分类案例； 6.线性回归&逻辑斯蒂回归算法 导数回顾、实例糖尿病的线性回归、岭回归与Lasso回归、线性回归原理、矩阵的回顾、逻辑斯蒂回归算法； 7.决策树算法&朴素贝叶斯算法 决策树原理、贝叶斯原理、决策树实例、贝叶斯实例； 8.SVM支持向量机&聚类k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 实例、K-Means算法实际应用案例
机器学习项目	算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立 实战案例： 1.人脸识别； 2.手迹识别； 3.预测年收入； 4.自动脸补全； 5.使用聚类手写数字识别； 6.汽车车牌识别；
深度学习	1.TensorFlow框架开发； 2.Tensorflow IO操作； 3.神经网络基础、全连接神经网络与实现； 4.卷积神经网络网络与实现； 5.项目：图像识别；
深度学习项目实战	基于深度学习**火Tensorflow框架实战，结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务 使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家快速动手进行项目实践！

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哪些人适合学习Python？

1、编程菜鸟新手：非常喜爱编程，以后想从事相关工作，但是零基础，不知道入门选择什么编程语言的朋友，其实是**适合选择Python编程语言的。
2、网站前端的开发人员：平常只关注div css这些页面技术，很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的;
3、SEO人员：以前在做很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。现在学会Python之后，你和我一样都可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题。

那Python适合开发哪些类型的应用呢？

1、网络应用，包括网站、后台服务等等；
2、许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等；
3、把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。

python的就业前景如何，就业工资待遇多少

看水平的，一般目前市场对python的需求很高，但需要的是具有多年的开发经验的技术达人。基本一般1年以上经验，可以从web开发的，基本10k起，之后按技术能力相应增加。目前市场对python还是非常友好的，薪资一般比同等水平java和安卓开发都高10%~20%，具体你可以在求职网站查看了解

介绍一下except的用法和作用？

Python的except用来捕获所有异常，因为Python里面的每次错误都会抛出一个异常，所以每个程序的错误都被当作一个运行时错误。

数组和元组之间的区别是什么？

数组和元组之间的区别：数组内容是可以被修改的，而元组内容是只读的。另外，元组可以被哈希，比如作为字典的关键字。

Python是怎样管理内存的？

Python的内存管理是由私有heap空间管理的。所有的Python对象和数据结构都在一个私有heap中。程序员没有访问该heap的权限，只有解释器才能对它进行操作。为Python的heap空间分配内存是由Python的内存管理模块进行的，其核心API会提供一些访问该模块的方法供程序员使用。Python有自带的垃圾回收系统，它回收并释放没有被使用的内存，让它们能够被其他程序使用。

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