【经典干货】程序员必看的各种优秀资料、神器及框架整理（下）
　　webbench: 是Linux下的一个网站压力测试工具，最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。
　　Siege: 一款开源的压力测试工具，可以根据配置对一个WEB站点进行多用户的并发访问，记录每个用户所有请求过程的相应时间，并在一定数量的并发访问下重复进行。
　　squid（前端缓存），nginx（负载），nodejs（没错它也可以，自己写点代码就能实现高性能的负载均衡器）：常用的负载均衡器
　　Piwik：开源网站访问量统计系统
　　ClickHeat：开源的网站点击情况热力图
　　HAProxy：高性能TCP /HTTP负载均衡器
　　ElasticSearch：搜索引擎基于Lucene
　　Page Speed SDK和YSLOW
　　HAR Viewer: HAR分析工具
　　protractor：E2E（end to end）自动化测试工具
　　大数据处理/数据分析/分布式工具
　　Hadoop：分布式的文件系统，结合其MapReduce编程模型可以用来做海量数据的批处理（Hive，Pig，HBase啥的就不说了），值得介绍的是Cloudera的Hadoop分支CDH5，基于YARN MRv2集成了Spark可直接用于生产环境的Hadoop，对于企业快速构建数据仓库非常有用。
　　Spark：大规模数据处理框架（可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理（batch data processing）；基于历史数据的交互式查询（interactive query）；基于实时数据流的数据处理（streaming data processing）），CSND有篇文章介绍的不错
　　除了Spark，其他几个不错的计算框架还有：Kylin，Flink，Drill
　　Ceph:Linux分布式文件系统（特点：无中心）
　　Storm：实时流数据处理，可以看下IBM的一篇介绍 （还有个Yahoo的S4，也是做流数据处理的）
　　Druid: 实时数据分析存储系统
　　Ambari: 大数据平台搭建、监控利器；类似的还有CDH
　　Tachyon：分布式内存文件系统
　　Mesos：计算框架一个集群管理器，提供了有效的、跨分布式应用或框架的资源隔离和共享
　　Impala：新一代开源大数据分析引擎，提供Sql语义，比Hive强在速度上
　　presto: facebook的开源工具，大数据分布式sql查询引擎
　　SNAPPY：快速的数据压缩系统，适用于Hadoop生态系统中
　　Kafka:高吞吐量的分布式消息队列系统
　　ActiveMQ:是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线
　　MQTT: Message Queuing Telemetry
　　Transport，消息队列遥测传输）是IBM开发的一个即时通讯协议，有可能成为物联网的重要组成部分
　　RabbitMQ：记得OpenStack就是用的这个东西吧
　　ZeroMQ：宣称是将分布式计算变得更简单，是个分布式消息队列，可以看下云风的一篇文章的介绍
　　开源的日志收集系统：scribe、chukwa、kafka、flume。这有一篇对比文章
　　Zookeeper：可靠的分布式协调的开源项目
　　Databus：LinkedIn 实时低延迟数据抓取系统
　　数据源获取：Flume、Google Refine、Needlebase、ScraperWiki、BloomReach
　　序列化技术：JSON、BSON、Thrift、Avro、Google Protocol Buffers
　　NoSql：ScyllaDB（宣称是世界上最快的NoSql）、Apache Casandra、MongoDB、Apache CouchDB、Redis、BigTable、HBase、Hypertable、Voldemort、Neo4j
　　MapReduce相关：Hive、Pig、Cascading、Cascalog、mrjob、Caffeine、S4、MapR、Acunu、Flume、Kafka、Azkaban、Oozie、Greenplum
　　数据处理：R、Yahoo! Pipes、Mechanical Turk、Solr/ Lucene、ElasticSearch、Datameer、Bigsheets、Tinkerpop
　　NLP自然语言处理：Natural Language Toolkit、Apache OpenNLP、Boilerpipe、OpenCalais
　　机器学习：TensorFlow（Google出品），WEKA、Mahout、scikits.learn、SkyTree
　　可视化技术：GraphViz、Processing、Protovis、Google Fusion Tables、Tableau、Highcharts、EChats（百度的还不错）、Raphaël.js
　　Kettle：开源的ETL工具
　　Pentaho：以工作流为核心的开源BI系统
　　Mondrian：开源的Rolap服务器
　　Oozie：开源hadoop的工作流调度引擎，类似的还有：Azkaban
　　开源的数据分析可视化工具：Weka、Orange、KNIME
　　Cobar：阿里巴巴的MySql分布式中间件
　　数据清洗：data wrangler， Google Refine
　　Web前端
　　Material Design: 谷歌出品，必属精品
　　Vue.js: 借鉴了Angular及React的JS框架，设计理念较为先进
　　GRUNT: js task runner
　　Sea.js: js模块化
　　knockout.js：MVVM开发前台，绑定技术
　　Angular.js: 使用超动感HTML & JS开发WEB应用！
　　Highcharts.js，Flot:常用的Web图表插件
　　NVD3: 基于d3.js的图表库
　　Raw：非常不错的一款高级数据可视化工具
　　Rickshaw:时序图标库，可用于构建实时图表
　　JavaScript InfoVis Toolkit：另一款Web数据可视化插件
　　
　　Pdf.js，在html中展现pdf
　　ACE，CodeMirror：Html代码编辑器（ACE甚好啊）
　　NProcess：绚丽的加载进度条
　　impress.js：让你制作出令人眩目的内容展示效果(类似的还有reveal)
　　Threejs：3DWeb库
　　Hightopo：基于Html5的2D、3D可视化UI库
　　jQuery.dataTables.js:高度灵活的表格插件
　　Raphaël：js，canvas绘图库，后来发现百度指数的图形就是用它绘出来的
　　director.js：js路由模块，前端路由，Nodejs后端路由等，适合构造单页应用
　　pace.js：页面加载进度条
　　bower：Web包管理器
　　jsnice：有趣的js反编译工具，猜压缩后的变量名，
　　D3.js: 是一个基于JavaScript数据展示库（类似的还有P5.js）
　　Zepto.js：移动端替代jQuery的东东，当然也可以使用jquery-mobile.
　　UI框架：Foundation，Boostrap，Pure，EasyUI，Polymer
　　前端UI设计师必去的几个网站：Dribbble，awwwards，unmatchedstyle，UIMaker
　　Mozilla 开发者中心：
　　图标资源：IcoMoon（我的最爱），Font Awesome, Themify Icons，FreePik，
　　Glyphicons
　　artDialog:非常漂亮的对话框
　　AdminLTE：github上的一个开源项目，基于Boostrap3的后台管理页面框架
　　Respond.js：让不懂爱的IE6-8支持响应式设计
　　require.js: js模块加载库
　　select2：比chosen具有更多特性的选择框替代库
　　AngularUI：集成angular.js的UI库
　　normalize.css: 采用了现代化标准让各浏览器渲染出的html保持一致的库
　　CreateJS：Html5游戏引擎
　　Less,Compass:简化CSS开发
　　emojify.js:用于自动识别网页上的Emoji文字并将其显示为图像
　　simditor:一个不错的开源的html编辑器，简洁高效
　　Sencha: 基于html5的移动端开发框架
　　SuperScrollorama+TweenMax+skrollr:打造超酷的视差滚动效果网页动画
　　jquery-smooth-scroll:同上，平滑滚动插件
　　Animate.css:实现了各种动画效果的css库
　　Emmet:前端工程师必备，ZenCode的前身
　　React: facebook出品的js UI库
　　highlight.js：专门用来做语法高亮的库
　　GoJS: Html5交互式图表库，看demo更适合层次结构的图表。
　　10 Pure CSS (Mostly) Flat Mobile Devices:
　　CodePen:
　　jsfiddle: 前端js，html，css测试利器
　　语言篇
　　折腾中：Scala、Python、Lua、JavaScript、Go
　　待折腾：
　　Racket 、OCaml、Rust、Julia
　　Scala
　　Scala Standard Library API
　　Scala School!: A Scala tutorial by Twitter
　　A Tour of Scala: Tutorial introducing the main concepts of Scala
　　Scala Overview on StackOverflow: A list of useful questions sorted by topic
　　Programming in Scala，最新的第3版，还没有电子版，电子版是第一版
　　《Scala for the Impatient》
　　《Scala in Depth》
　　《Programming Scala》Dean Wampler and Alex Payne. O’Reilly 2009
　　Scala By Example
　　Scala Cheatsheet学习模式匹配的好资料
　　Glossary of Scala and FP terms
　　Metascala: A JVM written in Scala
　　LMS: Program Generation and Embedded Compilers in Scala
　　Java
　　
　　常用的IDE：IntelliJ IDEA(强烈推荐)，Eclipse，Netbeans
　　fastutil: 性能更好的Java集合框架
　　Guava: 谷歌的Java工具包，应用广泛
　　Curator：Netflix公司开源的一个Zookeeper client library，用于简化Zookeeper客户端编程，现在已经是apache下的一个独立项目了。Spark的HA也用的这货。
　　Rx(Reactive Extensions)框架：Vert.x,
　　RxJava(Android中用的比较多), Quasar
　　FindBugs: 代码静态分析工具，找出代码缺陷
　　Java反编译工具：Luyten，JD-Gui
　　Drools: 规则引擎
　　Jersey: Java RESTful 框架
　　canal: 阿里巴巴出品，binlog增量订阅&消费组件
　　Web开发相关：Tomcat、Resin、Jetty、WebLogic等，常用的组件Struts，Spring，Hibernate
　　Netty: 异步事件驱动网络应用编程框架，用于高并发网络编程比较好（NIO框架，spark 1.2.0就用netty替代了nio）
　　MINA：简单地开发高性能和高可靠性的网络应用程序（也是个NIO框架），不少手游服务端是用它开发的
　　jOOQ：java Orm框架
　　Janino: 超级小又快的Java编译器，Spark的Tungsten引起用的它
　　Activiti:工作流引擎，类似的还有jBPM、Snaker
　　Perfuse:是一个用户界面包用来把有结构与无结构数据以具有交互性的可视化图形展示出来.
　　Gephi:复杂网络分析软件, 其主要用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具
　　Nutch:知名的爬虫项目，hadoop就是从这个项目中发展出来的
　　web-harvest：Web数据提取工具
　　POM工具：Maven+Artifactory
　　Akka:一款基于actor模型实现的 并发处理框架
　　EclEmma：覆盖测试工具
　　Shiro:安全框架
　　joda-time:简化时间处理
　　parboiled:表达式解析
　　dozer: 深拷贝神器
　　dubbo: 阿里巴巴出品的分布式服务框架
　　jackson databind: json序列化工具(fastjson,simplejson)
　　Atomikos: 分布式事务管理
　　BoneCP：性能很赞的数据库连接池组件，据说比c3p0快好多
　　ProGuard: obconfuscation tool, 强大的混淆工具
　　S-99：Scala相关的99个问题
　　Python
　　PyCharm：最佳Python IDE
　　Eric,Eclipse+pydev,比较不错的Python IDE
　　PyWin:Win32 api编程包
　　numpy:科学计算包，主要用来处理大型矩阵计算等，此外还有SciPy，Matplotlib
　　GUI相关：PyQt，PyQwt
　　supervisor:进程监控工具
　　PyGame: 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块
　　Web框架: Django 开源web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计
　　.NET
　　Xilium.CefGlue:基于CEF框架的.NET封装，基于.NET开发Chrome内核浏览器
　　CefSharp：同上，有一款WebKit的封装，C#和Js交互会更简单
　　netz:免费的 .NET 可执行文件压缩工具
　　SmartAssembly:变态的.net代码优化混淆工具
　　NETDeob0：.net反混淆工具，真是魔高一尺道高一丈啊(还有个de4dot，在GitHub上，都是开源的)
　　ILMerge：将所有引用的DLL和exe文件打成一个exe文件
　　ILSpy:开源.net程序反编译工具
　　Javascript.NET：很不错的js执行引擎，对v8做了封装
　　NPOI: Excel操作
　　DotRAS:远程访问服务的模块
　　WinHtmlEditor: Winform下的html编辑器
　　SmartThreadPool:使用C#实现的，带高级特性的线程池
　　Snoop: WPF Spy Utility
　　Autofac: 轻量级IoC框架
　　HtmlAgilityPack：Html解析利器
　　Quartz.NET：Job调度 查看全部

　　c#抓取网页数据用c#开发的网页抓取数据的教程
　　c#抓取网页数据用c#开发的网页抓取插件在很长一段时间内是非常受欢迎的，不论是国内的百度91爬虫等，还是国外的ibmswing，phpforum，等等都是c#界的佼佼者。可以说c#抓取网页数据是一个万能的技能，适合各种行业（投行业务），各种人群（前端开发，产品经理，web后端开发等等）我们都可以从中寻找到适合自己的实战方向。
　　那么接下来就一起学习使用c#抓取数据吧！今天为大家带来了抓取新浪微博移动版版面数据的教程，具体代码如下：以上代码为开发人员开发的高质量的数据抓取方案，如果想学习更多完整的代码教程，可以查看公众号：猴子聊人物首页。谢谢大家的支持和监督。
　　
　　获取爬虫的最好手段就是编写urllib库，
　　360，不过要自己封装下抓取代理，开发抓取模块还是有些难度，毕竟要处理很多带有post，get，json的数据格式了，但是未尝不是一种好的挑战。
　　
　　推荐hackable网站来抓取。博客了下有种基于beautifulsoup实现定制化爬虫的方案，需要多看下源码了。
　　爬虫开发基础教程，推荐这些网站：基于asp的爬虫开发（获取网页数据及sitemap信息）-isuzuyan-博客园基于python+爬虫框架-pyspider+express写爬虫（有完整的教程）-慕课网基于java+requests+beautifulsoup实现web爬虫（java+requests+beautifulsoup教程）-慕课网python+json+sql实现数据爬取实战（java+requests+beautifulsoup+mysql爬取）-javaweb实战培训教程_慕课网基于urllib2+scrapy的爬虫（urllib2+scrapy教程）-guide。
　　html基于scrapy+爬虫框架-scrapy+beautifulsoup实现地址栏内容抓取（scrapy教程）-scrapy教程。 查看全部

　　iapgetredditpostios其实自带postman，有人用，其他语言不了解
　　c#抓取网页数据得到的也是html格式的，正常。
　　如果你关注的是pc版能访问reddit上的post请求，而不是appstore的话，需要用到ror语言+postman。详见rubychina的文章ios上使用postman和ror抓取appstore（含评论）的评论url-guide/wiiij6habqyd1okahng/rhinext-curlrubychina:appstorerequesttoolboxandror。
　　使用nodejs有rails也能抓
　　postman也能抓取，ror可以用rails来绑定。
　　我主要用iosmobile,postman大法好。
　　iapgetredditpost
　　
　　ios其实自带postman。
　　rubychina有一套postman，
　　有个网站叫sparrow上面有现成的
　　postman,要刷机的话可以用一下.
　　rubychina有一个，自己注册，
　　iosmobile已经有人用mobile自带了
　　手机
　　
　　：/in.jp/
　　可以关注一下rust500
　　国内可以reaxys，
　　自己用root写了个专门爬is说的页面的脚本
　　postman
　　ios市场里有个lazyload和reddit出了一点外挂，并不是自己封装的，上次试了很多市场都不行，里面用的都是一些rails程序。
　　ror可以抓取iosappstore中的评论。这个自己看文档即可。rubychina有人用，其他语言不了解。 查看全部

　　c#抓取网页数据 学完Python，都能干点啥？
　　关注+星标，每天学习Python新技能来源于网络，侵删
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
　　就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
　　接下来和大家一一聊聊这几个方面：
　　一、网络爬虫
　　首先，什么叫网络爬虫？
　　网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
　　爬虫有什么用？
　　做垂直搜索引擎（google,baidu等）
　　科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
　　偷窥，hacking，发垃圾邮件……
　　爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。
　　用什么语言写爬虫？
　　C，C++。
　　
　　高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，
　　脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。
　　简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。
　　为什么眼下最火的是Python？
　　个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。
　　Python优势很多，总结两个要点：
　　1. 抓取网页本身的接口
　　相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。
　　这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
　　2. 网页抓取后的处理
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
　　二、数据分析
　　通过网络爬虫数据之后，我们就可以对数据进行数据分析了。
　　与一般的数据分析工具相比，如excel，SASS，SPSS等等。python可以使用丰富的第三方库达到近乎你想要的一切数据分析操作。
　　
　　最常用在几个第三方库是：Numpy,Pandas,Scipy等。
　　三、网站开发
　　那开发网站需要用到哪些知识呢？
　　python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识。
　　html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签。
　　数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据。
　　上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
　　四、人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
　　人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的"容器”，也可能超过人的智能。
　　Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
　　五、自动化运维
　　Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
　　<p style="margin: 0px 10px;padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;clear: both;min-height: 1em;font-size: 14px;white-space: pre-wrap;text-align: center;letter-spacing: 1.5px;"><br style="margin: 0px;padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
　　长按或扫描下方二维码，免费<strong style="margin: 0px;padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: 0.544px;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;widows: 1;word-spacing: 1px;-webkit-text-stroke-width: 0px;caret-color: rgb(255, 0, 0);background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;font-family: mp-quote, -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;">获取 </strong>Python公开课和大佬打包整理的几百G的学习资料，内容包含但不限于Python电子书、教程、项目接单、源码、破解软件等等
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　　推荐阅读破世界纪录了！用Python实现自动扫雷！<br style="margin: 0px;padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />神器啊！比requests还好用的Python高效爬虫框架！<br style="margin: 0px;padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />Python实现定时任务的八种方案！<br style="margin: 0px;padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />Python制作进度条，原来有这么多方法<br style="margin: 0px;padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /></p> 查看全部

　　c#抓取网页数据 今天跟大家聊聊Python~（内含教程链接）
　　今天跟大家聊聊Python吧~
　　功
　　能
　　简
　　介
　　Python是什么呢？
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python的热门是大众公认的，Python有哪些作用呢？
　　Python主要有以下四大主要应用：网络爬虫、网站开发、人工智能、自动化运维。接下来和大家聊聊这几个方面！
　　一、网络爬虫
　　什么叫网络爬虫？
　　网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
　　爬虫有什么用？
　　做垂直搜索引擎（google,baidu等）。
　　科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
　　爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。
　　用什么语言写爬虫？
　　C，C++。高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。
　　脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。
　　为什么当下最火的是Python？
　　
　　c#，java都可以写爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。Python优势很多，总结两个要点：
　　1）抓取网页本身的接口
　　与其他静态编程语言相比，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这时我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在Python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
　　2）网页抓取后的处理
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。Python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用Python能够干得最快，最干净。Life is short， u need python。
　　二、网站开发
　　那开发网站需要用到哪些知识呢？
　　1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
　　2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是什么意思；
　　3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢？
　　上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
　　三、人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
　　四、自动化运维
　　Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自己有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。
　　教
　　程
　　简
　　介
　　那么，该怎么学习Python呢？
　　下面列出精选教程
　　//
　　
　　一、Python视频教程
　　1、重磅级教程推荐，讲得非常好Python入门教程完整版（懂中文就能学会）： 密码：ko9l
　　2、Python基础教程： 密码：kwo2
　　//
　　二、知识运用：利用上述课程中的知识搭建简单的Web服务、熟悉Scrapy各模块、熟悉Django各模块的使用
　　1、Scrapy视频教程： 密码：ejkc
　　教程简介：
　　（1）Scrapy的简介。主要知识点：Scrapy的架构和运作流程。
　　（2）搭建开发环境。主要知识点：Windows及Linux环境下Scrapy的安装。
　　（3）Scrapy Shell以及Scrapy Selectors的使用。
　　（4）使用Scrapy完成网站信息的爬取。主要知识点：创建Scrapy项目(scrapy startproject)、定义提取的结构化数据(Item)、编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)、编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)。
　　2、Django教程： 密码：2cpc
　　教程简介：
　　（1）Django的简介。主要知识点：MVC设计模式以及Django的MVT。
　　（2）搭建开发环境。主要知识点：Linux的虚拟环境搭建和应用、Django的安装。
　　（3）利用Django框架完成简单的图书项目。主要知识点：编写模型，使用API与数据库交互、使用Django的后台管理管理数据、通过视图接收请求。
　　3、Python全栈教程： 密码：ylg9
　　教程简介：
　　（1）HTTP协议的分析：HTTP格式。包含知识点：HTTP GET请求的格式、HTTP POST请求的格式、HTTP响应的格式。
　　（2）HTTP协议的使用（实现Web静态服务器）：利用HTTP协议实现Web静态服务器。包含知识点：浏览器首先向服务器发送HTTP请求、服务器向浏览器返回HTTP响应、使用类。
　　（3）服务器动态资源请求（实现Web动态服务器）：利用WSGI实现Web动态服务器。包含知识点：浏览器请求动态页面的过程介绍、WSGI的介绍、定义WSGI接口。
　　撰稿| 徐 帆
　　编辑| 丁 榕
　　一审| 丁 榕
　　责审|庹汉军
　　编审 | 田丽靖
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　　c#抓取网页数据存储在jsonrpc服务器，googlestyle-guide有代码教程
　　c#抓取网页数据存储在jsonrpc服务器，googlestyle-guide有代码教程，详细易懂有人说你这方法只能抓取大列表，小列表就抓不到了。那对于这种，我好机智的定义为小列表我们只能一个一个抓。首先，我们加载网页时必须加载数据库。不然不能抓取。我们打开c#client，加载数据库，加载网页。加载数据库其实没有多复杂，大致方法如下：localconn=newmylistdata.get("mylist");privatefinalvoidloadall(objectv){try{try{if(v==null){loadall(v);}}catch(ioexceptione){e.printstacktrace();}}}注意，mylistdata.get("mylist")获取的是当前页，你可以通过反斜杠来选择其他页面我们加载的数据都是基于基础列表页的，所以不需要加载目录，那如果要爬更高级的页面，那就需要加载不同的目录。
　　
　　打开c#client,加载列表页，其实只需要抓取每个子节点的信息就可以了，这个可以用listlink，抓取数据库中定义的信息就可以。我们做到了每个节点都处理。加载数据库我们抓取的数据都是放在数据库中，那为什么我们要在c#client加载列表页，而不是浏览器，或者其他第三方呢？为什么我们还要用combatcorp.requestpageinfo？amwell,trytoavoidtypecombatforhumanjudgement,usecombatcorp.requestpageinfo("mylist")doesn'tmatter...每个数据节点加载完以后，就会存下一个pageinfo，这个pageinfo就是给我们节点的标签了，任何节点都能包含这个标签。
　　而这个数据库中的pageinfo都是windows系统自带的，这样就不需要我们自己写。(microsoft.internetexplorer.custommediacapture.genericmediacontrol.genericmediacontrols.dialectsize）大家可以发现，我们可以用它获取windowspagelist，然后用它来抓取文本文件。
　　
　　我们还可以通过修改combatcorp.requestpageinfo的元素，获取域名，tools里面的信息这样c#的client就可以抓取包含域名和subdomain的ip.href和xpath了。c#client安装有了client，我们就可以抓数据库了，preliminary是我最早用的，使用起来非常简单，即使是非c#专业人士，也可以轻松的入门。
　　它可以帮助我们抓取googlestyleguide的代码，节省时间，大大提高效率。我是如何调试的呢，我想着那当然是测试我的抓取。为什么要测试呢，我怕我们不能测试，就不提供c#抓取数据库的代码，那我们最基本的就是获取到pageinfo然后节点加载，测试能否正常工作。这种情况下要把页面存下来，放入数据库，然后我们需要解析出响应的xmlhttprequest，然。 查看全部

　　c#抓取网页数据https的话可以用malloc函数：intmalloc
<p>c#抓取网页数据https的话可以用malloc()函数：intmalloc(unsignedintcapacity);//capacity这个表达式限制内存空间的范围intcapacity=-1;char*malloc(char*value);for(inti=0;i 查看全部

　　c#抓取网页数据的工具：chromegeckodriver+chromehtmldom解析工具抓取
　　c#抓取网页数据的工具：chromegeckodriver+chromehtmldom解析工具抓取网页中的小图片：div+csswindow。onload=function(){varimg=document。queryselector('#picture');varcontent=img。src。split('/');varcurl=newcurl();curl。
　　
　　open('',function(data){vardata=curl。get(content);//获取到的内容curl。execute("javascript:${data}",curl);//处理输入http请求，相当于javascript中的get方法curl。fetch('picture',data);});}varscript=curl。send('javascript:${data}');总结如下：。
　　1、先写出ps脚本、ts脚本和script脚本（要使用es6语法）。
　　
　　2、在chrome浏览器的开发者工具中输入/~gohlke/pythonlibs/#python时，浏览器会显示脚本。
　　3、在chrome浏览器的开发者工具中输入/~gohlke/pythonlibs/#python-doc时，浏览器会显示源代码。
　　4、用python脚本和源代码调用对应的script文件。 查看全部

　　爬虫=发送请求+页面解析+数据存储
　　GitHub：
　　基于 asyncio 实现的 HTTP 框架。异步操作借助于 async/await 关键字，使用异步库进行数据抓取，可以大大提高效率。
　　这个属于进阶爬虫时候必须掌握的异步库。有关于aiohttp的详细操作，可以去官方文档：
　　使用小案例：
　　import aiohttpimport asyncio<br />async def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text()<br />async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: html = await fetch(session, 'http://python.org') print(html)<br />if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main())
　　2
　　解析库
　　1、beautifulsoup
　　官方文档：
　　html 和 XML 的解析,从网页中提取信息，同时拥有强大的API和多样解析方式。一个我经常使用的解析库，对于html的解析是非常的好用。对于写爬虫的人来说这也是必须掌握的库。
　　2、lxml
　　GitHub：
　　
　　支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高。
　　3、pyquery
　　GitHub：
　　jQuery 的 Python 实现，能够以 jQuery 的语法来操作解析 HTML 文档，易用性和解析速度都很好。
　　3
　　数据存储库
　　1、pymysql
　　GitHub：
　　官方文档：
　　一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端操作库。非常的实用、非常的简单。
　　2、pymongo
　　GitHub：
　　官方文档：
　　
　　顾名思义，一个用于直接连接 mongodb 数据库进行查询操作的库。
　　3、redisdump
　　使用方法：
　　redis-dump是将redis和json互转的工具；redis-dump是基于ruby开发，需要ruby环境，而且新版本的redis-dump要求2.2.2以上的ruby版本，centos中yum只能安装2.0版本的ruby。需要先安装ruby的管理工具rvm安装高版本的ruby。
　　——本文完——
　　今日留言主题：说说你读完本文感受？或者一句激励自己的话？
　　（字数不少于15字）
　　说明今天是留言打卡第四天下周就开始有赠书啦先混脸熟吧简说Python，等你～
　　2小时快速掌握Python基础知识要点。
　　完整Python基础知识要点
　　学Python | 聊赚钱
　　给个[在看 查看全部

　　新闻联播（文字版）云应用开发笔记
　　看国内大事，见证国家发展；听百姓心声，聚焦民生热点；说世界风云，纵览天下变化；新闻联播和您一起——看中国，观世界。
　　新闻联播聚焦时政要闻，很多朋友都很关注，但是该节目每天晚上7点播出，很多朋友没有办法观看，另外，该节目时间比较长，也不利于时间紧张的人员快速预览。鉴于此，我打算采用红贝敏捷开发架构，开发一个文字版的新闻联播，供大家随时查阅，并可以快速浏览每天的联播内容。
　　一、信息来源
　　从央视网新闻联播栏目网页上抓取每日的联播内容，主要分为两步：
　　1、抓取每日新闻联播的目录（标题、链接及对应的图片），网址格式如下：
　　
　　，其中yyyyMMdd为日期格式，比如要抓取2019年5月25日的新闻目录，则对应的网址是：
　　2、根据第1步的链接，获取每条新闻的详细内容（文字版），对应的网址举例如下：
　　二、抓取技术
　　对艺术信息的抓取，采用HtmlAgilityPack组件进行，主要就是采用xPath，对网页进行定位、过滤，现就上面的两步对应的核心抓取方法说明如下，以C#语言为例：
　　1、新闻联播目录相关数据抓取方法
　　 private string GetUnionNews(string strDate) { DateTime dtNow = DateTime.Now; if (dtNow.Hour < 21) dtNow = dtNow.AddDays(-1);<br /> if (!string.IsNullOrEmpty(strDate)) { DateTime dtDate = DateTime.Parse(strDate); if (DateTime.Compare(dtNow, dtDate) > 0) dtNow = dtDate; }<br /> string sRet = ""; string sUrl = string.Format("http://tv.cctv.com/lm/xwlb/day/{0}.shtml", dtNow.ToString("yyyyMMdd"));            string sHTML = Utils.WebLib.Get(sUrl); HtmlDocument htmlDoc = new HtmlDocument(); htmlDoc.LoadHtml(sHTML); HtmlNodeCollection uls = htmlDoc.DocumentNode.SelectNodes("//ul"); int iOrder=0; string strSplit = "", strTitle = "",strImage="",strLink="", strColor = "color-red"; foreach (HtmlNode li in uls) { IEnumerable links = li.Descendants("a"); foreach (HtmlNode link in links) { if (iOrder > 0) { if (iOrder > 3) strColor = "color-blue"; HtmlNode img = link.SelectSingleNode("./div[@class='imgbox']/img"); HtmlNode title = link.SelectSingleNode("./div[@class='text']/div[@class='title']"); strTitle = title.InnerText.Trim().Replace("\"", ""); strLink = link.GetAttributeValue("href", ""); strImage = img.GetAttributeValue("src", ""); if (strTitle.StartsWith("[视频]")) strTitle = strTitle.Substring(4); if (strTitle.IndexOf(",") > -1) strTitle = strTitle.Replace(",", "");                        sRet += strSplit + "{\"icoColor\":\"" + strColor + "\",\"title\":\"" + strTitle + "\",\"click\":\"appUnionNewsView('" + strLink + "','" + strImage + "','" + strTitle + "')\"}"; strSplit = ","; } iOrder++; } }<br /> return sRet; }
　　
　　2、新闻内容抓取方法
　　 private string GetUnionNewsView(string strUrl) { string sRet = ""; string sHTML = Utils.WebLib.Get(strUrl); HtmlDocument htmlDoc = new HtmlDocument(); htmlDoc.LoadHtml(sHTML); HtmlNode wrapper = htmlDoc.DocumentNode.SelectSingleNode("//body/div[@class='bg_top_h_tile']/div[@class='bg_top_owner']/div[4]/div[@class='column_wrapper']");            HtmlNode body = wrapper.SelectSingleNode("./div[@id='about_txt']/div[@class='mbd']/div[@class='cnt_bd']");            sRet = body.InnerHtml; return sRet; }
　　三、APP开发
　　获取以上数据后，通过红贝敏捷开发架构，大约2个小时即可完成APP端的开发，因为该架构基本不需要与前台html、JavaScript打交道，只有在后台按组件模块的格式输出JSON文件，红贝应用架构即可自动生成对应的页面，所以非常快。
　　该APP主要有两个页面组成，首页上半部为日历组件，点击日期可以查看对应日期的新闻联播目录；
　　下半部分为对应日期的新闻联播目录，点击目录进入第2页——新闻详细页面。 查看全部

　　c#抓取网页数据 Python到底牛在哪？现在就业薪资高吗？
　　Python是什么呢？
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述,Python有哪些作用呢？
　　据我多年Python经验总结，Python主要有以下四大主要应用：
　　接下来和大家聊聊这几个方面：
　　1网络爬虫
　　什么叫网络爬虫？
　　网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
　　爬虫有什么用？
　　做垂直搜索引擎（google,baidu等）.
　　科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
　　偷窥，hacking，发垃圾邮件……
　　爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。
　　用什么语言写爬虫？
　　C，C++。高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。
　　
　　脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取
　　C#？
　　为什么眼下最火的是Python？
　　个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。
　　Python优势很多，总结两个要点：
　　1）抓取网页本身的接口
　　相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
　　2）网页抓取后的处理
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。Life is short， u need python.
　　2网站开发
　　那开发网站需要用到哪些知识呢？
　　1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
　　2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
　　3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
　　上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
　　3人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
　　人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
　　Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
　　有些人觉得PYTHON效率底，说他不能支持多线程，好吧，这个还有点说对了，但是我想问，看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发？有几个做个上亿PV的并发网站开发？有几个看过LINUX内核源码？如果没有，乖乖先把入门语言学会吧~
　　4自动化运维
　　Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。
　　Python国内薪资高吗？
　　那么，既然Python这么牛，Python现在在国内的就业薪资高吗？
　　在职友集上搜索Python相关岗位，可以看到，北京python平均工资：¥ 20690/月，取自9391份样本。
　　而相关的人工智能、机器学习等岗位，薪资更是高达3万元以上。
　　随着国内各大互联网公司纷纷开始用Python做后台开发、大数据分析、运维测试、人工智能，Python的岗位在今年将更高。
　　不仅是在一线城市，二线城市如武汉、西安等地Python工程师的薪资也都超过11000元。
　　所以，你准备好学Python了吗？
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　　c#抓取网页数据 最火的 Python 到底牛在哪？就业薪资高吗？
　　Python是什么呢？
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述,Python有哪些作用呢？
　　据我多年Python经验总结，Python主要有以下四大主要应用：
　　接下来和大家聊聊这几个方面：
　　1网络爬虫
　　什么叫网络爬虫？
　　网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
　　爬虫有什么用？
　　做垂直搜索引擎（google,baidu等）.
　　科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
　　偷窥，hacking，发垃圾邮件……
　　爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。
　　用什么语言写爬虫？
　　C，C++。高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。
　　脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取
　　C#？
　　为什么眼下最火的是Python？
　　个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。
　　Python优势很多，总结两个要点：
　　1）抓取网页本身的接口
　　相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
　　
　　2）网页抓取后的处理
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。Life is short， u need python.
　　2二、网站开发
　　那开发网站需要用到哪些知识呢？
　　1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
　　2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
　　3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
　　上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
　　3人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
　　人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
　　Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
　　有些人觉得PYTHON效率底，说他不能支持多线程，好吧，这个还有点说对了，但是我想问，看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发？有几个做个上亿PV的并发网站开发？有几个看过LINUX内核源码？如果没有，乖乖先把入门语言学会吧~
　　4自动化运维
　　Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。
　　Python国内薪资高吗？
　　那么，既然Python这么牛，Python现在在国内的就业薪资高吗？
　　在职友集上搜索Python相关岗位，可以看到，北京python平均工资：¥ 20690/月，取自9391份样本。
　　而相关的人工智能、机器学习等岗位，薪资更是高达3万元以上。
　　随着国内各大互联网公司纷纷开始用Python做后台开发、大数据分析、运维测试、人工智能，Python的岗位在今年将更高。
　　不仅是在一线城市，二线城市如武汉、西安等地Python工程师的薪资也都超过11000元。
　　所以，你准备好学Python了吗？ 查看全部

　　c#抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
　　相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
　　就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
　　接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
　　Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
　　Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
　　Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
　　Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
　　Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
　　当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部

　　c#抓取网页数据 最火的 Python 到底牛在哪？就业薪资高吗？
　　
　　Python是什么呢？
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述,Python有哪些作用呢？
　　据我多年Python经验总结，Python主要有以下四大主要应用：
　　接下来和大家聊聊这几个方面：
　　1网络爬虫
　　什么叫网络爬虫？
　　网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
　　爬虫有什么用？
　　做垂直搜索引擎（google,baidu等）.
　　科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
　　偷窥，hacking，发垃圾邮件……
　　爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。
　　用什么语言写爬虫？
　　C，C++。高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。
　　脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取
　　C#？
　　为什么眼下最火的是Python？
　　个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。
　　Python优势很多，总结两个要点：
　　1）抓取网页本身的接口
　　相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
　　2）网页抓取后的处理
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。Life is short， u need python.
　　2二、网站开发
　　那开发网站需要用到哪些知识呢？
　　1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
　　2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
　　3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
　　上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
　　3人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
　　人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
　　Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
　　有些人觉得PYTHON效率底，说他不能支持多线程，好吧，这个还有点说对了，但是我想问，看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发？有几个做个上亿PV的并发网站开发？有几个看过LINUX内核源码？如果没有，乖乖先把入门语言学会吧~
　　4自动化运维
　　Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。
　　Python国内薪资高吗？
　　那么，既然Python这么牛，Python现在在国内的就业薪资高吗？
　　在职友集上搜索Python相关岗位，可以看到，北京python平均工资：¥ 20690/月，取自9391份样本。
　　
　　而相关的人工智能、机器学习等岗位，薪资更是高达3万元以上。
　　
　　随着国内各大互联网公司纷纷开始用Python做后台开发、大数据分析、运维测试、人工智能，Python的岗位在今年将更高。
　　不仅是在一线城市，二线城市如武汉、西安等地Python工程师的薪资也都超过11000元。
　　
　　所以，你准备好学Python了吗？ 查看全部

　　c#抓取网页数据 Python到底牛在哪？现在就业薪资高吗？
　　
　　
　　Python是什么呢？
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述,Python有哪些作用呢？
　　据我多年Python经验总结，Python主要有以下四大主要应用：
　　接下来和大家聊聊这几个方面：
　　1网络爬虫
　　什么叫网络爬虫？
　　网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
　　爬虫有什么用？
　　做垂直搜索引擎（google,baidu等）.
　　科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
　　偷窥，hacking，发垃圾邮件……
　　爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。
　　用什么语言写爬虫？
　　C，C++。高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。
　　脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取
　　C#？
　　为什么眼下最火的是Python？
　　个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。
　　Python优势很多，总结两个要点：
　　1）抓取网页本身的接口
　　相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
　　2）网页抓取后的处理
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。Life is short， u need python.
　　2网站开发
　　那开发网站需要用到哪些知识呢？
　　1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
　　2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
　　3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
　　上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
　　3人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
　　人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
　　Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
　　有些人觉得PYTHON效率底，说他不能支持多线程，好吧，这个还有点说对了，但是我想问，看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发？有几个做个上亿PV的并发网站开发？有几个看过LINUX内核源码？如果没有，乖乖先把入门语言学会吧~
　　4自动化运维
　　Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。
　　Python国内薪资高吗？
　　那么，既然Python这么牛，Python现在在国内的就业薪资高吗？
　　在职友集上搜索Python相关岗位，可以看到，北京python平均工资：¥ 20690/月，取自9391份样本。
　　
　　而相关的人工智能、机器学习等岗位，薪资更是高达3万元以上。
　　
　　随着国内各大互联网公司纷纷开始用Python做后台开发、大数据分析、运维测试、人工智能，Python的岗位在今年将更高。
　　不仅是在一线城市，二线城市如武汉、西安等地Python工程师的薪资也都超过11000元。
　　
　　所以，你准备好学Python了吗？
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　　<p style="margin: 5px 8px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;text-align: center;widows: 1;color: rgb(62, 62, 62);line-height: 1.75em;font-family: Optima-Regular, PingFangTC-light, 微软雅黑;">-THE END-
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　　c#抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
　　
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
　　
　　相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
　　就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
　　接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
　　Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
　　Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
　　Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
　　Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
　　
　　Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
　　当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部

　　技巧|新手如何用Python做一个网页爬虫
　　
　　本文来自36大数据| 本号进行转载和二次排版
　　前言
　　Python非常适合用来开发网页爬虫，理由如下：
　　1、抓取网页本身的接口
　　相比与其他静态编程语言，如java，c#，c++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。(当然ruby也是很好的选择)
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
　　2、网页抓取后的处理
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
　　Life is short, you need python.
　　PS：python2.x和python3.x有很大不同，本文只讨论python3.x的爬虫实现方法。
　　爬虫架构
　　架构组成
　　
　　URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器。
　　网页下载器(urllib)：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器。
　　网页解析器(BeautifulSoup)：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。
　　运行流程
　　
　　URL管理器
　　基本功能
　　添加新的url到待爬取url集合中。
　　判断待添加的url是否在容器中(包括待爬取url集合和已爬取url集合)。
　　获取待爬取的url。
　　判断是否有待爬取的url。
　　将爬取完成的url从待爬取url集合移动到已爬取url集合。
　　存储方式
　　1、内存(python内存)
　　待爬取url集合：set()
　　已爬取url集合：set()
　　2、关系数据库(mysql)
　　urls(url, is_crawled)
　　3、缓存(redis)
　　待爬取url集合：set
　　已爬取url集合：set
　　大型互联网公司，由于缓存数据库的高性能，一般把url存储在缓存数据库中。小型公司，一般把url存储在内存中，如果想要永久存储，则存储到关系数据库中。
　　网页下载器(urllib)
　　将url对应的网页下载到本地，存储成一个文件或字符串。
　　基本方法
　　新建baidu.py，内容如下：
　　命令行中执行python baidu.py，则可以打印出获取到的页面。
　　构造Request
　　上面的代码，可以修改为：
　　携带参数
　　新建baidu2.py，内容如下：
　　使用Fiddler监听数据
　　我们想要查看一下，我们的请求是否真的携带了参数，所以需要使用fiddler。
　　打开fiddler之后，却意外发现，上面的代码会报错504，无论是baidu.py还是baidu2.py。
　　
　　虽然python有报错，但是在fiddler中，我们可以看到请求信息，确实携带了参数。
　　
　　经过查找资料，发现python以前版本的Request都不支持代理环境下访问https。但是，最近的版本应该支持了才对。那么，最简单的办法，就是换一个使用http协议的url来爬取，比如，换成。结果，依然报错，只不过变成了400错误。
　　
　　然而，然而，然而。。。神转折出现了!!!
　　当我把url换成后，请求成功!没错，就是在网址后面多加了一个斜杠/。同理，把改成，请求也成功了!神奇!!!
　　添加处理器
　　
　　网页解析器(BeautifulSoup)
　　从网页中提取出有价值的数据和新的url列表。
　　解析器选择
　　为了实现解析器，可以选择使用正则表达式、html.parser、BeautifulSoup、lxml等，这里我们选择BeautifulSoup。
　　其中，正则表达式基于模糊匹配，而另外三种则是基于DOM结构化解析。
　　BeautifulSoup
　　安装测试
　　1、安装，在命令行下执行pip install beautifulsoup4。
　　2、测试
　　import bs4
　　print(bs4)
　　使用说明
　　
　　基本用法
　　1、创建BeautifulSoup对象
　　2、访问节点
　　
　　3、指定tag、class或id
　　
　　4、从文档中找到所有标签的链接
　　出现了警告，根据提示，我们在创建BeautifulSoup对象时，指定解析器即可。
　　soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser')
　　5、从文档中获取所有文字内容
　　print(soup.get_text())
　　6、正则匹配
　　link_node = soup.find('a',href=pile(r"til"))
　　print(link_node)
　　后记
　　python爬虫基础知识，至此足够，接下来，在实战中学习更高级的知识。
　　End. 查看全部

　　c#抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
　　
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
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　　接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
　　Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
　　Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
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　　[Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例
　　首先祝大家中秋节和国庆节快乐，欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
　　Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。
　　本文参考了作者CSDN的文章，链接如下：
　　同时，作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。
　　目录：
　　一.什么是网络爬虫
　　随着互联网的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，越来越多的网民可以通过互联网获取所需的信息，同时如何有效地提取并利用这些信息也成为了一个巨大的挑战。搜索引擎（Search Engine）作为辅助人们检索信息的工具，它成为了用户访问万维网的入口和工具，常见的搜索引擎比如Google、Yahoo、百度、搜狗等。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，比如搜索引擎返回的结果包含大量用户不关心的网页；再如它们是基于关键字检索，缺乏语义理解，导致反馈的信息不准确；通用的搜索引擎无法处理非结构性数据，图片、音频、视频等复杂类型的数据。
　　为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的网络爬虫应运而生，下图是Google搜索引擎的架构图，它从万维网中爬取相关数据，通过文本和连接分析，再进行打分排序，最后返回相关的搜索结果至浏览器。同时，现在比较热门的知识图谱也是为了解决类似的问题而提出的。
　　
　　网络爬虫又被称为网页蜘蛛或网络机器人，它是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。网络爬虫根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫不同，定向爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
　　网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）、聚焦网络爬虫（Focused Web Crawler）、增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）、深层网络爬虫（Deep Web Crawler）。实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的。
　　数据分析通常包括前期准备、数据爬取、数据预处理、数据分析、可视化绘图及分析评估六个步骤，如下图所示。其中数据爬取主要划分为四个步骤：
　　作者希望大家能从基础跟着我学习Python知识，最后能抓取你需要的数据集并进行深入的分析，一起加油吧！
　　
　　二.正则表达式
　　正则表达式是用于处理字符串的强大工具，通常被用来检索、替换那些符合某种规则的文本。这篇文章首先引入正则表达式的基本概念，然后讲解其常用的方法，并结合Python网络数据爬取常用模块和常见正则表达式的网站分析方法进行讲解，最后使用正则表达式爬取了个人博客网站。
　　正则表达式（Regular Expression，简称Regex或RE）又称为正规表示法或常规表示法，常常用来检索、替换那些符合某个模式的文本，它首先设定好了一些特殊的字符及字符组合，通过组合的“规则字符串”来对表达式进行过滤，从而获取或匹配我们想要的特定内容。它非常灵活，其逻辑性和功能性也非常强，能迅速地通过表达式从字符串中找到所需信息，但对刚接触的人来说，比较晦涩难懂。
　　由于正则表达式主要应用对象是文本，因此它在各种文本编辑器中都有应用，小到著名编辑器EditPlus，大到Microsoft Word、Visual Studio等大型编辑器，都可以使用正则表达式来处理文本内容。
　　1.re模块
　　Python通过re模块提供对正则表达式的支持，但在使用正则表达式之前需要导入re模块，才能调用该模块的功能函数。
　　其基本步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得一个匹配（match）实例，再使用match实例获得所需信息。常用的函数是findall，原型如下：
　　该函数表示搜索字符串string，以列表形式返回全部能匹配的子串。其中参数re包括三个常见值，每个常见值括号内的内容是完整的写法。
　　Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。Pattern不能直接实例化，必须使用pile()进行构造。
　　plie方法
　　re正则表达式模块包括一些常用的操作函数，比如complie()函数。其原型如下：
　　该函数根据包含正则表达式的字符串创建模式对象，返回一个pattern对象。参数flags是匹配模式，可以使用按位或“|”表示同时生效，也可以在正则表达式字符串中指定。Pattern对象是不能直接实例化的，只能通过compile方法得到。
　　简单举个实例，使用正则表达式获取字符串中的数字内容，如下所示：
　　<p> >>> import re
　　 >>> string="A1.45，b5，6.45，8.82"
　　 >>> regex = re.compile(r"\d+\.?\d*")
　　 >>> print regex.findall(string)
　　 ['1.45', '5', '6.45', '8.82']
　　 >>> </p>
　　3.match方法
　　match方法是从字符串的pos下标处起开始匹配pattern，如果pattern结束时已经匹配，则返回一个match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。该方法原型如下：
　　4.search方法
　　search方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从字符串的pos下标处尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个match对象；若pattern结束时仍无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。函数原型如下：
　　5.group和groups方法
　　group([group1, …])方法用于获得一个或多个分组截获的字符串，当它指定多个参数时将以元组形式返回，没有截获字符串的组返回None，截获了多次的组返回最后一次截获的子串。groups([default])方法以元组形式返回全部分组截获的字符串，相当于多次调用group，其参数default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
　　三.Python网络数据爬取的常用模块
　　本小节介绍Python网络数据爬取的常用模块或库，主要包括urlparse模块、urllib模块、urllib2模块和requests模块，这些模块中的函数都是基础知识，但也非常重要。
　　1.urllib模块
　　本书首先介绍Python网络数据爬取最简单并且应用比较广泛的第三方库函数urllib。urllib是Python用于获取URL（Uniform Resource Locators，统一资源定址器）的库函数，可以用来抓取远程数据并保存，甚至可以设置消息头（header）、代理、超时认证等。
　　urllib模块提供的上层接口让我们像读取本地文件一样读取www或ftp上的数据。它比C++、C#等其他编程语言使用起来更方便。其常用的方法如下：
　　该方法用于创建一个远程URL的类文件对象，然后像本地文件一样操作这个类文件对象来获取远程数据。参数url表示远程数据的路径，一般是网址；参数data表示以post方式提交到url的数据；参数proxies用于设置代理。urlopen返回一个类文件对象。urlopen提供了如下表所示。
　　
　　注意，在Python中我们可以导入相关扩展包，通过help函数查看相关的使用说明，如下图所示。
　　
　　下面通过一个实例讲述Urllib库函数爬取百度官网的实例。
　　# -*- coding:utf-8 -*-import urllib.requestimport webbrowser as web <br />url = "http://www.baidu.com"content = urllib.request.urlopen(url)<br />print(content.info()) #头信息print(content.geturl()) #请求urlprint(content.getcode()) #http状态码<br />#保存网页至本地并通过浏览器打开open("baidu.html","wb").write(content.read())web.open_new_tab("baidu.html")
　　该段调用调用urllib.urlopen(url)函数打开百度链接，并输出消息头、url、http状态码等信息，如下图所示。
　　代码import webbrowser as web引用webbrowser第三方库，然后可以使用类似于“modulename.method”调用对应的函数。open().write()表示在本地创建静态的baidu.html文件，并读取已经打开的百度网页内容，执行文件写操作。web.opennew_tab("baidu.html")表示通过浏览器打开已经下载的静态网页新标签。其中下载并打开的百度官网静态网页“baidu.html”文件如下图所示。
　　
　　同样可以使用下列代码在浏览器中直接打开在线网页。
　　web.opennewtab("http://www.baidu.com")
　　urlretrieve方法是将远程数据下载到本地。参数filename指定了保存到本地的路径，如果省略该参数，urllib会自动生成一个临时文件来保存数据；参数reporthook是一个回调函数，当连接上服务器，相应的数据块传输完毕时会触发该回调，通常使用该回调函数来显示当前的下载进度；参数data指传递到服务器的数据。下面通过例子来演示将新浪首页网页抓取到本地，保存在“D:/sina.html”文件中，同时显示下载进度。
　　# -*- coding:utf-8 -*-import urllib.request # 函数功能：下载文件至本地，并显示进度# a-已经下载的数据块, b-数据块的大小, c-远程文件的大小def Download(a, b, c): per = 100.0 * a * b / c if per > 100: per = 100 print('%.2f' % per)url = 'http://www.sina.com.cn'local = 'd://sina.html'urllib.request.urlretrieve(url, local, Download)
　　上面介绍了urllib模块中常用的两个方法，其中urlopen()用于打开网页，urlretrieve()方法是将远程数据下载到本地，主要用于爬取图片。注意，Python2可以直接引用，而Python3需要通过urllib.request调用。
　　抓取百度logo图片如下图所示：
　　
　　2.urlparse模块
　　urlparse模块主要是对url进行分析，其主要操作是拆分和合并url各个部件。它可以将url拆分为6个部分，并返回元组，也可以把拆分后的部分再组成一个url。主要有函数有urljoin、urlsplit、urlunsplit、urlparse等。
　　该函数将urlstring值解析成6个部分，从urlstring中取得url，并返回元组(scheme, netloc, path, params, query, fragment)。该函数可以用来确定网络协议（HTTP、FTP等）、服务器地址、文件路径等。实例代码如下所示。
　　输出如下所示，包括scheme、netloc、path、params、query、fragment六部分内容。
　　<p>>>>
　　ParseResult(
　　 scheme='http',
　　 netloc='www.eastmount.com',
　　 path='/index.asp',
　　 params='',
　　 query='id=001',
　　 fragment=''
　　)
　　www.eastmount.com
　　>>> </p>
　　同样可以调用urlunparse()函数将一个元组内容构建成一条Url。函数如下：
　　该元组类似urlparse函数，它接收元组(scheme, netloc, path, params, query, fragment)后，会重新组成一个具有正确格式的url，以便供Python的其他HTML解析模块使用。示例代码如下：
　　输出如下图所示。
　　四.正则表达式抓取网络数据的常见方法
　　接着介绍常用的正则表达式抓取网络数据的一些技巧，这些技巧都是来自于作者自然语言处理和数据抓取的项目经验，可能不是很系统，但也希望能给读者提供一些抓取数据的思路，从而更好地解决一些实际问题。
　　1.抓取标签间的内容
　　HTML语言是采用标签对的形式来编写网站的，包括起始标签和结束标签，比如< head>、< tr>、< script>< script>等。下面讲解抓取标签对之间的文本内容，比如抓取< title>Python标签对之间的“Python”内容。
　　(1) 抓取title标签间的内容
　　<p>'(.*?)'</p>
　　首先我们可以采用该正则表达式来抓取起始标签< title >和结束标签< /title >之间的内容，“(.*?)”就代表着我们需要抓取的内容。下面这段代码是爬取百度官网的标题，即“百度一下，你就知道”。
　　# coding=utf-8 import re import urllib.requesturl = "http://www.baidu.com/" content = urllib.request.urlopen(url).read()title = re.findall(r'(.*?)', content.decode('utf-8'))print(title[0])# 百度一下，你就知道
　　代码调用urllib库的urlopen()函数打开超链接，并调用正则表达式re库中的findall()函数寻找title标签间的内容。由于findall()函数是获取所有满足该正则表达式的文本，这里只需要输出第一个值title[0]即可。注意，Python3需要转换utf8编码，否则会报错。
　　下面讲解另一种方法，用来获取标题起始标签（< title>）和结束标签（）之间的内容，同样输出百度官网标题“百度一下，你就知道”。
　　# coding=utf-8 import re import urllib.request<br />url = "http://www.baidu.com/" content = urllib.request.urlopen(url).read()pat = r'(?）需要使用正则表达式过滤。输出结果如下：
　　
　　五.个人博客爬取实例
　　切记：这个例子可能不是非常好，但是作为入门及正则表达式结合挺好的。刚开始学习Python网络爬虫不要嫌麻烦，只有通过类似的训练，以后面对类似的问题你才会得心应手，更好的抓取需要的数据。
　　1.分析过程
　　在讲述了正则表达式、常用网络数据爬取模块、正则表达式爬取数据常见方法等内容之后，我们将讲述一个简单的正则表达式爬取网站的实例。这里讲解使用正则表达式爬取作者个人博客网站的简单示例，获取所需内容。
　　作者的个人网址打开如图所示。假设现在需要爬取的内容如下：
　　
　　第一步 浏览器源码定位
　　首先通过浏览器定位需要爬取元素的源代码，比如文章标题、超链接、图片等，发现这些元素对应HTML源代码存在的规律，这称为DOM树文档节点分析。通过浏览器打开网页，选中需要爬取的内容，右键鼠标并点击“审查元素”或“检查”，即可找到所需爬取节点对应的HTML源代码，如图所示。
　　标题“再见北理工：忆北京研究生的编程时光”位于< div class=”essay”>节点下，它包括一个< h1>记录标题，一个< p>记录摘要信息，即：
　　这里需要通过网页标签的属性和属性值来标记爬虫节点，即找到class属性为“essay”的div，就可以定位第一篇文章的位置。同理，其余三篇文章为< div class=”essay1”>、< div class=”essay2”>和< div class=”essay3”>，定位这些节点即可。
　　第二步 正则表达式爬取标题
　　网站的标题通常位于< head>< title>...之间，该网站标题HTML代码如下：
　　<p> 秀璋学习天地
　　 ....</p>
　　爬取博客网站的标题“秀璋学习天地”的方法是通过正则表达式“< title>(.*?)”实现，代码如下，首先通过urlopen()函数访问博客网址，然后定义正则表达式爬取。
　　import reimport urllib.request<br />url = "http://www.eastmountyxz.com/"content = urllib.request.urlopen(url).read()title = re.findall(r'(.*?)', content.decode('utf-8'))print(title[0])
　　输出结果如下图所示：
　　第三步 正则表达式爬取所有图片地址
　　由于HTML插入图片标签格式为“< img src=图片地址 />”，则使用正则表达式获取图片地址的方法为：获取以“src=”开头，以双引号结尾的内容即可。代码如下：
　　输出的结果如下所示，共显示了6张图片。
　　
　　需要注意：这里的每张图片都省略了博客地址：
　　我们需要对所爬取的图片地址进行拼接，增加原博客地址拼成完整的图片地址，再进行下载，并且该地址通过浏览器可以直接访问查看。如:
　　第四步 正则表达式爬取博客内容
　　前面第一步讲述了如何定位四篇文章的标题，第一篇文章位于< div class=”essay”>和标签之间，第二篇位于< div class=”essay1”>和，依次类推。但是该HTML代码存在一个错误：class属性通常表示一类标签，它们的值都应该是相同的，所以这四篇文章的class属性都应该是“essay”，而name或id才是用来标识标签的唯一属性。
　　这里使用find('< div >')函数来定位第一篇文章的起始位置，使用find('< div >')函数来定位第一篇文章的结束位置，从而获取< div class=”essay”>到之间的内容。比如获取第一篇文章的标题和超链接代码如下：
　　输出内容如下，获取第一篇博客的HTML源代码。
　　该部分代码分为三步骤：
　　定位这段内容之后，再通过正则表达式获取具体内容，代码如下：
　　调用正则表达式分别获取内容，由于爬取的段落（P）存在换行内容，所以需要加入re.M和re.S支持换行查找，最后输出结果如下：
　　2.代码实现
　　完整代码如下：
<p>#coding:utf-8import reimport urllib.request<br />url = "http://www.eastmountyxz.com/"content = urllib.request.urlopen(url).read()data = content.decode('utf-8')<br />#爬取标题title = re.findall(r'(.*?)', data)print(title[0])<br />#爬取图片地址urls = re.findall(r'src="(.*?)"', data)for url in urls: print(url)<br />#爬取内容start = data.find(r'')end = data.find(r'')page = data[start:end] res = r"(? 查看全部

　　特辑 | B站学习资源汇总（一）
　　假期那么长，相信有很多同学都有学习一些科研软件的想法。BIliBIli上就有很多非常好的教程。但是，初入坑的小白们可能很难在短时间内找到最适合自己的教程。
　　所以，我们特意推出了“BiliBli学习资源测评”栏目，来对阿婆主们的优质学习教程资源进行汇总，帮助大家迅速筛选适合自己的好教程。
　　本期集中整理3D Max和数据采集的相关资源。
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　　3D Max
　　
　　3D Max是一款模型设计软件，应用于动画制作、建筑设计、游戏影视等领域。对于理工科研究生来说，我们主要使用3D Max绘制模型示意图，特别是封面。下面将为大家介绍几个适用于科研作图的学习教程。
　　基础篇
　　阿婆主：爱知趣教育
　　
　　教程内容介绍：课程介绍了3D Max 2014版本的一些基础知识，包括界面、操作、快捷键等等，之后通过具体模型的制作过程，十分生动的为我们介绍了多种常用的制作方法，包括弯曲、锥化、扭曲等等。每节课程约15分钟左右，讲解的十分细致，可以二倍速听课。
　　阿婆主：龙雪傲
　　
　　教程内容介绍：课程介绍了3D Max 2016版本的界面、主工具栏、基本操作等基础知识。相比爱知趣教育的课程，本课程讲解的较为精炼，每节课程都在5分钟以内，满满都是干货。本课程也加入了更多较为高阶的操作，例如加入了动画的编辑等等。
　　具体模型篇
　　阿婆主：独孤嘌呤
　　
　　阿婆主：被狙击的R土豆
　　
　　教程内容介绍：这两个up主使用3D Max绘制了很多分子结构、细胞结构的模型图，例如碳纳米管的结构绘制、DNA双螺旋结构的绘制、高尔基体的绘制等等，这对于理学部的同学来说十分实用，我们可以参考他的建构模型的过程，来为我们的论文锦上添花。
　　
　　数据采集
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　　日常生活中我们经常需要各种数据来帮助做决策，毕设论文、商业分析等，都需要采集数据。在时间紧任务重的情况下，尤其是非计算机专业不能立刻借助Python编写代码爬取数据。怎样才能方便又快捷的获取我们想要的数据呢？
　　答案是：使用采集工具
　　目前常见的数据采集工具一般可以划分为云爬虫和采集器两种。
　　云爬虫
　　云爬虫就是无需下载安装软件，直接在网页上创建爬虫并在网站服务器运行，享用网站提供的带宽和24小时服务。
　　
　　国内目前最主要就是：优采云云爬虫。
　　它的功能强大，涉及云爬虫、API、机器学习、数据清洗、数据出售、数据订制和私有化部署等；纯云端运行，跨系统操作无压力，隐私保护，可隐藏用户IP。但是因为它是一个面向开发者的爬虫开发系统，提供了丰富的开发功能，网站看起来非常的偏技术非常专业，对于零技术基础的用户而言并不是那么容易理解，所以有一定的使用门槛。这里就不多做介绍。
　　采集器
　　采集器一般就是要下载安装软件，然后在本机创建爬虫，使用自己的带宽，受限于自己的电脑是否关机。当然，也可以自己开发爬虫工具和爬虫框架。
　　优采云采集器
　　优采云采集器是一款网页数据抓取、处理、分析，挖掘软件。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的信息，并通过强大的处理功能准确挖掘出所需数据。
　　优点：国内老牌的采集器，经过多年的积累，具有丰富的采集功能；采集速度比较快，接口比较齐全，支持PHP和C#插件扩展；支持多种数据格式导出，可以进行数据替换等处理。
　　缺点：越是年头长的产品越容易陷入自己的固有经验中，优采云也难以摆脱这问题。虽说功能丰富，但是功能都堆砌在那里，用户体验不好，让人不知道从何下手；学会了的人会觉得功能强大，但是对于新手而言有一定使用门槛，不学习一段时间很难上手，零基础上手基本不可能。只支持Windows版本，不支持其他操作系统。
　　是否免费：免费，但是实际上免费功能限制很多，只能导出单个txt或html文件。
　　B站教程：优采云采集器官方在B站上有专门的教程，课程安排稍微有些混乱，但是有问题可以随时问阿婆主。
　　阿婆主：优采云采集器
　　
　　优采云采集器
　　优采云采集器是一款可视化采集器，内置采集模板，支持各种网页数据采集。
　　
　　优点：支持自定义模式，可视化采集操作，容易上手；支持简易采集模式，提供官方采集模板，支持云采集操作；支持防屏蔽措施，例如代理IP切换和验证码服务；支持多种数据格式导出。
　　缺点：功能使用门槛较高，本地采集时很多功能受限；采集速度较慢，很多操作都要卡一下，云端采集的10倍提速并不明显；只支持Windows版本，不支持其他操作系统。
　　是否免费：免费，但是实际上导出数据需要积分，可以做任务攒积分。
　　B站教程：优采云采集器官方也在B站上有专门的教程，涵盖了文本、单网页等多种数据采集方式的教程。
　　阿婆主：优采云采集器
　　
　　优采云采集器
　　优采云采集器是由前谷歌搜索技术团队基于人工智能技术研发的新一代网页采集软件，该软件功能强大，操作极其简单。
　　优点：支持智能采集模式，输入网址就能智能识别采集对象，无需配置采集规则，操作非常简单；支持流程图模式，可视化操作流程，能够通过简单的操作生成各种复杂的采集规则；支持防屏蔽措施，例如代理IP切换等；支持多种数据格式导出；支持定时采集和自动化发布，发布接口丰富；支持Windows、Mac和Linux版本。
　　缺点：软件推出时间不长，部分功能还在继续完善，暂不支持云采集功能。
　　是否免费：完全免费，采集数据和手动导出采集结果都没有任何限制，不需要积分。
　　
　　教程：
　　（没有找到B站教程，此为“互联网创新创业实践中心”公众号入门教程）
　　
　　以上，就是“B站学习资源汇总”第一期的全部内容 查看全部