Python的热度一直高居不下，除了简单易学之外，落地到应用层面也有很多方向，运维，自动化测试，后端开发，机器学习...更接地气的是Python在数据分析领域的表现：
在上一期视频中，我们讲解了excel如何按指定名称快速创建工作表，没有看的可以看一下：excel按指定名称快速创建工作表。
提起python，大多数人的第一反应是网络爬虫，使用python可以快速爬取网站信息。但作为一门编程语言，Web开发才是最基本的功能。Django和Flask是最流行的两种python Web框架，当然其他的还有Bottle、Pylons等等。你可以使用这些Web框架来编写你的服务器端代码。由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率比较高，运行速度也很快，所以非常适合用来做Web开发，比如豆瓣网，知乎，YouTube，Google等知名网站都使用了python。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
书接上文，我们可以使用Pandas将Excel转为html格式，在文末我说与之对应的read_html()也是一个神器！
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
祝愿所有参加高考的孩子们都能超水平发挥，考出好成绩，考上理想的学校！也希望你们考上大学之后仍然保持高考前的学习劲头！
对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过。这段时间开始学习python爬虫，今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片，其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup。python 版本：python3.6 ,IDE ：pycharm。其实就几行代码，但希望没有开发基础的人也能一下子看明白，所以大神请绕行。
DT（Data Technology）时代，公司对于数据越来越重视，身为职场人，收集上万条表格数据做商业分析，裁剪上千张图片，发送数百封邮件...这些都是经常会遇到的场景。我一直期待能有个工具解放我，直到我遇到了Python。
身为职场人，收集上万条表格数据做商业分析，裁剪上千张图片，发送数百封邮件...这些都是经常会遇到的场景。我一直期待能有个工具解放我，直到我遇到了Python。
第一个爬虫代码的实现我想应该是从urllib开始吧，博主开始学习的时候就是使用urllib库敲了几行代码就实现了简单的爬数据功能，我想大多伙伴们也都是这么过来的。当时的感觉就是：哇，好厉害，短短几行竟然就可以搞定一个看似很复杂的任务，于是就在想这短短的几行代码到底是怎么实现的呢，如何进行更高级复杂的爬取呢？带着这个问题我也就开始了urllib库的学习。 首先不得不提一下爬取数据的过程，弄清楚这到底是怎样一个过程，学习urllib的时候会更方便理解。 爬虫的过程 其实，爬虫的过程和浏览器浏览网页的过程是一样的
作为数据科学家的第一个任务，就是做网页爬取。那时候，我对使用代码从网站上获取数据这项技术完全一无所知，它偏偏又是最有逻辑性并且最容易获得的数据来源。在几次尝试之后，网页爬取对我来说就几乎是种本能行为了。如今，它更成为了我几乎每天都要用到的少数几个技术之一。
大家好，我是朱小五。今天分享两个小案例，用Python将一堆图片转成Pdf文档，以及将Pdf文档转成一堆图片（或者称之为提取PDF中的图片）。
第一个爬虫代码的实现我想应该是从urllib开始吧，博主开始学习的时候就是使用urllib库敲了几行代码就实现了简单的爬数据功能，我想大多伙伴们也都是这么过来的。当时的感觉就是：哇，好厉害，短短几行竟然就可以搞定一个看似很复杂的任务，于是就在想这短短的几行代码到底是怎么实现的呢，如何进行更高级复杂的爬取呢？带着这个问题我也就开始了urllib库的学习。
之前就看到了狂放小朋友的PHP版本的污言爬虫，然后我就征求了一下小朋友的意见，就改成了Python版本的爬虫，也算是当做练手了
数据是创造和决策的原材料，高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫，我们可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值，比如：
大家好，相信点进来看的小伙伴们都对爬虫非常感兴趣，博主也是一样的。博主刚开始接触爬虫的时候，就被深深吸引了，因为感觉SO COOL啊！每当敲完代码后看着一串串数据在屏幕上浮动，感觉很有成就感，有木有？更厉害的是，爬虫的技术可以应用到很多生活场景中，例如，自动投票啊，批量下载感兴趣的文章、小说、视频啊，微信机器人啊，爬取重要的数据进行数据分析啊，切实的感觉到这些代码是给自己写的，能为自己服务，也能为他人服务，所以人生苦短，我选爬虫。
原文链接：http://www.xueqing.tv/cms/article/199 Idea来自于这里（https://github.com/lenzzz/putianHospitalMap） 原文
# 文件读操作 file = open('演示文件', 'r', encoding='utf8') """ 1、read可以指定具体取多少字符，默认全取。 2、read有文件指针，只能一直往前取值，不能后退 3、下面的例子中，我们先取前5个字符，在取全部字符。在取全部字符时不会在去取前5个字符（因为文件指针只能向前，取出过的字符不会再取） """ print(file.read(5)) # 逐行取（文件指针），返回值是字符串，可以指定取几个字符，不指定默认取整行 print(file.readline(
（1）指定网站链接，抓取该网站的源代码（如果使用google浏览器就是按下鼠标右键 – Inspect- Elements 中的 html 内容）
现在的职场竞争越来越激烈，不学上一两门新技能，保持自己知识更新，很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语，有些人选择学习职场上为人处事的能力。
实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？
已经看了那么多基础知识了，下面我们做几个实战项目来挑战一下吧。这次为大家带来，Python爬取校花网美女图片的例子。
996 一直是互联网老生常谈的话题了，但抛开其他只谈工作本身，你有没有想过，下班晚、加班，有时候可能是因为自己工作比较低效？
为了帮助大家更轻松的学好Python开发，爬虫技术，Python数据分析，人工智能,给大家分享一套系统教学资源，
爬虫可以用到一些 Http 库向指定的服务器偷偷摸摸的发起请求，这个时候爬虫可以假装自己是浏览器（添加一些header信息）
前几天给大家分享了利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下），并且对抓取到的数据进行了Python词云和wordart可视化，感兴趣的伙伴可以戳这篇文章：利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化。
前段时间小编分享了如何把多张 Excel 合并为一张 Excel 的多个 sheet，原文如下：
Python能把数据自动输出成折线图、三维图、直方图、嵌套饼图等规范高质量的图表，直观展示千辛万苦得来的研究成果，助力文章发表。
使用python爬虫其实就是方便，它会有各种工具类供你来使用，很方便。Java不可以吗？也可以，使用httpclient工具、还有一个大神写的webmagic框架，这些都可以实现爬虫，只不过python集成工具库，使用几行爬取，而Java需要写更多的行来实现，但目的都是一样。 下面介绍requests库简单使用： #!/usr/local/env python # coding:utf-8 import requests #下面开始介绍requests的使用，环境语言是python3，使用下面的网址作为参
不少读者是刚刚入门Python或者想学习Python的，今天就来谈谈如何用快速入门爬虫。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170301.html原文链接：https://javaforall.cn
可以通过chrome浏览器的F12-network查看request的headers，将该网页的headers信息复制下来使用。
若有些网址设有反爬机制，请求若没有headers就会报错。 可以通过chrome浏览器的F12-network查看request的headers，将该网页的headers信息复制下来使用。
来我们看下数据上面，有些列名是带了单位的，那么我们怎么选择其中某几个一样单位的列呢？
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
pandas是基于NumPy构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，数据的处理以及清洗用pandas是很好用的。
很多用WordPress建站的朋友都有这样的苦恼，网站建好了，没有时间自己写文章，慢慢就荒废了，还有的朋友在浏览器收集好多喜欢的博客网站地址，因为收集的网址太多太杂，从此也很少点开看。其实只要几行代码
最近使用了一下jupyter notebook搭配GPU服务器这套搭配，顿时打开了一个新天地，记录一下配置过程。
为了更好地掌握数据科学必备库Pandas的基本使用，本文通过精灵宝可梦的数据集实战，我们一起过一遍Pandas的基本操作，文中的代码都附有注释，并给出了结果的配图。
之前发了一篇关于Python的black库格式化代码的文章一日一技：如何用一行命令格式化 Python 代码？，有人问：Pycharm就能格式化代码，为什么还要这个第三方库呢？
在数据科学和分析领域，Python语言因其强大的数据处理库而备受青睐。其中，Pandas是Python中最常用的数据分析库之一，而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境，可让用户在浏览器中创建和共享文档，其中包含实时代码、可视化和解释性文本。本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，并提供一些示例来演示它们的强大功能。
Python有强大的支持爬虫功能的库，是爬取网页数据的首选。先看看是否有Python：cmd界面执行Python
很多开发者说自从有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷，操作不是可视化的表格，因此对技能要求更高一点。近日，开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目，它是一个基于网页的表格应用，完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
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