Python开发

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调度器:相当于一台电脑的CPU,主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。URL管理器:包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址,防止重复抓取URL和循环抓取URL,实现URL管理器主要用三种方式,通过内存、数据库、缓存数据库来实现。网页下载器:通过传入一个URL地址来下载网页,将网页转换成一个字符串,网页下载器有urllib2(Python官方基础模块)包括需要登录、代理、和cookie,requests(第三方包)网页解析器:将一个网页字符串进行解析,可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息,也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式(直观,将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息,当文档比较复杂的时候,该方法提取数据的时候就会非常的困难)、html.parser(Python自带的)、beautifulsoup(第三方插件,可以使用Python自带的html.parser进行解析,也可以使用lxml进行解析,相对于其他几种来说要强大一些)、lxml(第三方插件,可以解析 xml 和 HTML),html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。应用程序:就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。下面用一个图来解释一下调度器是如何协调工作的:。

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运行流程.png1、调度器询问URL管理器,是否有待爬URL?URL管理器返回是/否;2、如果是,调度器会从URL管理器中取出一个待爬URL;3、调度器将URL传给下载器,下载网页内容后返回给调度器;4、调度器再将返回的网页内容发送到解析器,解析URL内容,解析完成后返回有价值的数据和新的URL;5、一方面,调度器将数据传递给应用进行数据的收集;另一方面,会将新的URL补充进URL管理器,若有URL管理器中含有新的URL,则重复上述步骤,直到爬取完所有的URL6、最后,调度器会调动应用的方法,将价值数据输出到需要的格式。

R/Python/MATLAB(必备):如果是做数据分析和模型开发,以我的观察来看,使用这三种工具的最多。R生来就是一个统计学家开发的软件,所做的事也自然围绕统计学展开。MATLAB虽然算不上是个专业的数据分析工具,但因为很多人不是专业做数据的,做数据还是为了自己的domain expertise(特别是科学计算、信号处理等),而MATLAB又是个强大无比的Domain expertise工具,所以很多人也就顺带让MATLAB也承担了数据处理的工作,虽然它有时候显得效率不高。Python虽然不是做数据分析的专业软件,但作为一个面向对象的高级动态语言,其开源的生态使Python拥有无比丰富的库,Numpy, Scipy 实现了矩阵运算/科学计算,相当于实现了MATLAB的功能,Pandas又使Python能够像R一样处理dataframe,scikit-learn又实现了机器学习。

def GetHtmlContext(url):try:f = request.urlopen(url)data = f.read()return data’如果链接对应的内容不存在,返回0’except:return 0获得源码后就可以使用BS4对网页标签进行解析了,上面已经给出了想要获得信息的界面结构,因此可以轻易地完成解析:

学会Python的他,很快就提升了自己的数据分析能力。不仅重新找回自信,还凭借Python资料爬取、数据分析的技能,得到导师的青睐,还提前拿到了国际知名企业的offer。

以上就是Python数据分析完整的学习路径,这个框架看其实是有一些庞大的,牛逼的事情看起来不都这样嘛(滑稽脸)。

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