网页数据抓取怎么写(Python零基础入门，从最基本的变量开始学Python)

　　网页数据抓取怎么写(Python零基础入门，从最基本的变量开始学Python)

　　题记：大二的时候，我意识到生命太短暂了，于是信了神，开始学习Python。学习了半年多，成功转行前端。让我们编写一个教程来帮助您开始使用 Python。

　　Python 零基础入门

　　要从零基础开始，你必须从变量、语法格式、数据类型、函数、作用域、模块等最基本的知识开始。

　　像篮球一样，从三步上篮开始：

　　1. Python基础知识入门，从编程基础入手，看懂代码即可。三个选项：

　　2. 学习编写一些基本的 Python 程序。上面《简明Python教程》末尾的例子都可以做到。如果你想进一步掌握基础知识，你可以做一些简单的leetcode来练习你的手。（看我个人情况，反正我没耐心，做题太无聊了，虽然写题很有好处。）

　　3. 做一些感兴趣的小项目。这里有 100 个 Python 练习示例，非常基础。如果觉得自己不够高，可以在实验楼里玩项目。实验楼不错网站，可以做一些很有意思的事情。

　　以上三步让你21天精通Python

　　Tips：推荐一个神器，可以一步步查看程序运行状态、变量状态、函数调​​用、内存分配，对于理解变量的生命周期、作用域、调试和理解程序很有帮助。

　　开发工具：推荐Pycharm，有免费社区版，也可以使用edu邮箱注册专业版。

　　高级 Python

　　进阶就是专注于Python的某个领域做深入的研究。Python主要包括AI领域（NLP、深度学习、图像处理等，反正无所不能）、web开发（后端服务、爬虫）、数据处理（数据分析、科学计算）、工具（比如读写） Excel，写自动化脚本），桌面开发（GUI工具）等。Python太强大了，我想再写一次Python。

　　下面简单介绍一下我所知道的领域：

　　Web开发

　　Python web 框架有很多，它是构建网站 的强大工具。对于构建不太复杂的cms系统（比如新闻网站、博客网站），Django强大到没有朋友，开发效率无敌。对于注重灵活性的网站，Flask 可以是首选，灵活小巧，非常优雅的框架。

　　要开始使用 Django，请先阅读官方文档以了解基本概念。然后开始做实际项目，比如Django开发博客系统教程Flask介绍看官方文档，和Django一样。爬虫（网络数据采集）

　　先科普一下，网络爬虫，可以理解为蜘蛛在互联网上爬行，互联网就像一张大网，而爬虫就是蜘蛛在这张网上四处爬行，如果遇到资源，就会把它抓取下来。例如，它正在抓取网页。在这个网页中，它找到了一条路，这条路实际上是一个指向网页的超链接。然后它可以爬到另一个网站来获取数据。简单地说，使用程序从网页中获取您想要的数据。

　　Python中有很多爬虫框架，而且非常好用。

　　入门步骤：

　　了解网页的结构

　　网页的基础知识包括：

　　基本的 HTML 语言知识

　　理解网站（POST GET）的包收发概念

　　一点点js知识用来理解动态网页和解析网页。这里需要学习正则表达式来选择爬虫框架，比如内置的urllib、request、bs4等。看官方文档，框架的使用方法，然后就可以养一只爬虫了。数据处理

　　上面爬虫讲了如何获取数据，这里我们将学习如何分析和处理数据。

　　科学计算和数据处理更多地使用matlab，当然万能的Python也可以替代它。

　　Numpy pandas 是科学操作中最重要的两个模块。Matplotlib 是一个非常强大的 Python 数据可视化工具，用于绘制各种图形。

　　看官网文档了解这个库的基本用法。学习一些简单的项目，上面提到的实验楼也可以用在AI领域

　　来自别处的一点基本介绍

　　Theano 是一个 Python 库，用于使用序列定义和评估数学表达式。它使在 Python 中编写深度学习算法变得更加容易。Keras 是一个精简的、高度模块化的神经网络库，类似于 Torch。在底层，Theano 帮助它优化了 CPU 和 GPU 操作上的张量操作。Pylearn2 是一个库，它引用了大量的模型和训练算法，例如随机梯度。它在深度学习中被广泛采用，这个库也是基于 Theano 的。Lasagne 是一个轻量级的库，用于在 Theano 中构建和训练神经网络。它简单、透明、模块化、实用、专一、内敛。Blocks 是一个框架，可帮助您在 Theano 之上构建神经网络模型。Caffe 是一个基于清晰度、速度和模块化概念的深度学习框架。它由伯克利视觉与学习中心 (BVLC) 和在线社区贡献者开发。Google 的 DeepDream 人工智能图像处理程序是建立在 Caffe 框架之上的。这个框架是一个带有 Python 接口的 BSD 许可的 C++ 库。nolearn 收录来自许多其他神经网络库的包装器和抽象，最著名的是 Lasagne，它还收录一些用于机器学习的有用模块。Genism 是一个部署在 Python 编程语言中的深度学习工具包，用于使用高效算法处理大型文本集。CXXNET 是一个基于 MShadow 的快速简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级且可扩展的 C++/CUDA 神经网络工具包，具有友好的 Python/Matlab 界面，用于机器学习训练和预测。

　　这里有很多东西，基本的学习方法如上。

　　附录：

　　我们先来看看Python有多强大，否则，如果你不能被它吸引，你就学不会它。

　　20行代码实现人脸检测识别：

　　face_recognition可以通过python或者命令行实现人脸识别的功能。采用 dlib 深度学习人脸识别技术构建，在户外人脸检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild）上的准确率达到 99.38%。

　　# 导入识别库

import face_recognition

# 加载已有的图片作为图像库

known_obama_image = face_recognition.load_image_file("face1.jpg")

known_biden_image = face_recognition.load_image_file("face_kid.jpg")

# 编码加载的图片

obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_obama_image)[0]

biden_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_biden_image)[0]

known_encodings = [

obama_face_encoding,

biden_face_encoding

]

# 加载要识别的图片并编码

image_to_test = face_recognition.load_image_file("face2.jpg")

image_to_test_encoding = face_recognition.face_encodings(image_to_test)[0]

# 计算该图片与已有图片的差别值

face_distances = face_recognition.face_distance(known_encodings, image_to_test_encoding)

# 自行设定同一张面孔的分界值，输出比对结果

for i, face_distance in enumerate(face_distances):

print("The test image has a distance of {:.2} from known image #{}".format(face_distance, i))

print("- With a normal cutoff of 0.6, would the test image match the known image? {}".format(face_distance < 0.6))

print("- With a very strict cutoff of 0.5, would the test image match the known image? {}".format(face_distance < 0.5))

　　学习爬虫 Python 入门容易吗？学习爬虫需要一定的基础，有编程基础的Python爬虫比较容易学习。但是你要多看多练，要有自己的逻辑思路。使用 Python 来实现自己的学习目的是值得的。如果是入门学习和理解，开始学习不难，但是很难深入学习，尤其是大型项目。

　　

　　大多数爬虫遵循“发送请求-获取页面-解析页面-提取和存储内容”的过程，模拟使用浏览器获取网页信息的过程。向服务器发送请求后，我们会得到返回的页面。解析完页面后，我们就可以提取出我们想要的部分信息，存储到指定的文档或数据库中。爬虫Python入门学习分为三个阶段：

　　一、零基础阶段：

　　从零开始学爬虫，上手系统，从0开始爬虫。除了必要的理论知识，爬虫对于实际应用更重要。带你抓取4种主流网站数据，掌握主流爬虫爬取方法。

　　捕捉主流网站数据的能力是本阶段的学习目标

　　学习点：爬虫所需的计算机网络/前端/正则//xpath/CSS选择器基础知识；实现静态网页和动态网页两种主流网页类型的数据抓取；模拟登录、响应反爬、识别验证码等，难点详解；多线程、多进程等常见应用场景讲解

　　二、主流框架

　　主流框架Scrapy，实现海量数据抓取，提升从原生爬虫到框架的能力。学完之后，可以彻底玩转Scrapy框架，开发自己的分布式爬虫系统，完全胜任Python中级工程师的工作。获得高效捕获大量数据的能力。

　　学习点：Scrapy框架知识讲解spider/FormRequest/CrawlSpider等；从单机爬虫到分布式爬虫系统；Scrapy突破了反爬虫的限制和Scrapy的原理；Scrapy 更高级的功能包括 sscrapy 信号、自定义中间件；一些海量数据结合Elasticsearch打造搜索引擎

　　三、爬虫

　　深度App数据抓取，爬虫能力提升，处理App数据抓取和数据可视化的能力不再局限于网络爬虫。从现在开始，拓展您的爬虫业务，提升您的核心竞争力。掌握App数据抓取，实现数据可视化

　　学习重点：学习主流抓包工具Fiddler/Mitmproxy的应用；4种App数据抓取实战，结合学习实践深入掌握App爬虫技巧；基于Docker构建多任务捕获系统，提高工作效率；掌握Pyecharts库基础，绘制基础图形、地图等进行数据可视化。

　　爬虫 Python 应用在很多领域，比如爬取数据、进行市场调研和商业分析；作为机器学习和数据挖掘的原创数据；爬取优质资源：图片、文字、视频。很容易掌握正确的方法，能够在短时间内爬取主流的网站数据。建议从爬虫 Python 入口开始就设置一个特定的目标。在目标的驱动下，学习会更有效率。