包管理 管理包和依赖的工具。 pip：Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools：保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv：Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda：跨平台，Python 二进制包管理工具。 Curdling：管理 Python 包的命令行工具。 wheel：Python 分发的新标准，意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller：将 Python
作为程序员想必对爬虫这个概念很熟悉，这里再来了解一下爬虫的基本原理，爬虫的工作原理其实很简单，它首先会向目标网站发送一个HTTP请求，然后解析服务器返回的HTML页面，从中提取所需的信息，而这些信息可以是文本、图片、链接等。与此同时，爬虫可以根据这些信息来判断是否需要继续抓取该页面，以及如何抓取该页面的其他链接。另外，爬虫主要是通过python语言来具体实现的，本文也是以python语言来做示例语言进行介绍。下面再来分享一下爬虫的设计思路，具体如下图所示：
在当今竞争激烈的互联网时代，搜索引擎优化（SEO）成为了各类网站提升曝光度和流量的关键策略。而要在SEO领域中脱颖而出，掌握高效的网络抓取程序编写技巧是至关重要的。本文将分享一些宝贵的知识和技巧，帮助你使用Python编写高效的网络抓取程序，从而增强你的SEO效果。
今天的内容主要包括如何用TensorFlow解析命令行参数和利用Python自带的argparse模块解析命令行参数。我会分别写一个例子，通过这个例子彻底学会如何在程序中解析命令行参数。 首先什么是命令行？简单理解一下就是在Windows里面命令行就是我们常说的cmd（Command Processor），而在Linux中就是shell。命令行参数就是可以写在命令行中的参数，而怎么让程序知道你在命令行中写了哪些参数，就是命令行参数解析。在Python中，或者说在机器学习中，程序中经常会涉及一些参数的设置，
Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
爬虫的定义 爬虫：按照一定的规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本，从而获取对于我们有价值的信息。 爬虫的两大特征 能够按照作者的要求下载数据或者内容 能自动在网络上流窜 爬虫的三大步骤 下载网页 提取正确的信息 根据一定的规则自动跳到另外的网页上执行上两步 爬虫的分类 通用爬虫 专用爬虫（聚焦爬虫） 爬虫的结构 Python爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序（爬取的有价值数据）。 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
网络爬虫也叫网络蜘蛛，如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬来爬去的蜘蛛，爬虫程序通过请求url地址，根据响应的内容进行解析采集数据， 比如：如果响应内容是html，分析dom结构，进行dom解析、或者正则匹配，如果响应内容是xml/json数据，就可以转数据对象，然后对数据进行解析。
网络爬虫也叫网络蜘蛛，如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬来爬去的蜘蛛，爬虫程序通过请求url地址，根据响应的内容进行解析采集数据，比如：如果响应内容是html，分析dom结构，进行dom解析、或者正则匹配，如果响应内容是xml/json数据，就可以转数据对象，然后对数据进行解析。
我们知道网上有非常多面试题的解析，但是其中往往是前几年的老题了。 为了帮助小伙伴们能够在Python工作面试中脱颖而出，再此特别奉上2019年11道最新Python面试大题及答题思路解析。
近日，Python 3.9 发布，并开发了一些新特性，包括字典合并与更新、新的解析器、新的字符串函数等。
导语：Guido van Rossum 是 Python 的创造者，虽然他现在放弃了“终身仁慈独裁者”的职位，但却成为了指导委员会的五位成员之一，其一举一动依然备受瞩目。近日，他开通了 Medium 账号，并发表了第一篇文章，透露出要替换 Python 的核心部件（解析器）的想法。这篇文章分析了当前的 pgen 解析器的诸多缺陷，并介绍了 PEG 解析器的优点，令人振奋。这项改造工作仍在进行中，Guido 说他还会写更多相关的文章。
花下猫语：Guido van Rossum 是 Python 的创造者，虽然他现在放弃了“终身仁慈独裁者”的职位，但却成为了指导委员会的五位成员之一，其一举一动依然备受瞩目。近日，他开通了 Medium 账号，并发表了第一篇文章，透露出要替换 Python 的核心部件（解析器）的想法。这篇文章分析了当前的 pgen 解析器的诸多缺陷，并介绍了 PEG 解析器的优点，令人振奋。这项改造工作仍在进行中，Guido 说他还会写更多相关的文章，我们就拭目以待吧。
Python语言发展到3.X以来，增加了许多语法糖，例如: 三元表达式 x = int(input('>>>')) y = 3 print(x if x > y else y) #等效于： if x > y: print(x) else: print(y) 2.封装与解构 a = 4 b = 5 tmp = a a = b b = tmp #等价于 a,b = b,a #上句中，等号右边使用了封装（元组），左边使用了解构。 3.解析式 1).列表解析式： #语法：
在今天互联网技术的发展中，以Python为代表的脚本语言在各个领域都广泛应用。而处理命令行参数是Python编程中常见的需求之一。本文将介绍如何在Python中高效处理命令行参数，帮助更好地利用Python进行开发。
本文主要讲解了什么是IT编程，以及Python语言的基本语法和示例。通过一个简单的hello world程序，讲解了Python语言的简洁性和易用性。同时，也介绍了一些Python可以完成的高级功能，如大数据处理和AI建模等。
作为 Python 开发人员，您可以使用许多 Web 抓取工具。现在就来探索这些工具并学习如何使用它们。
Scrapy是一个用于创建Web爬虫应用的Python框架。它提供了相关编程接口，可以通过识别新链接来抓取Web数据，并可以从下载的内容中提取结构化数据。
15.1 屏幕抓取 屏幕抓取是程序下载网页并且提取信息的过程。 简单的屏幕抓取程序 from urllib import urlopen import re p = re.compile('
当 URL 路径或者查询参数中，带有中文或者特殊字符的时候，就需要对 URL 进行编码（采用十六进制编码格式）。URL 编码的原则是使用安全字符去表示那些不安全的字符。
解析中的最后一个练习应该既具有挑战性又有趣。你终于可以看到，你的微型 Python 脚本运行并做了一些事情。难以理解这个章节和解析的概念很正常。如果你发现你已经到达了这里，而且你不太明白发生了什么，请退后一步，再考虑在这一部分做一些练习。在继续之前，重复几次这个章节，这可以帮助你在最后两个练习中制作自己的小语言。
Python 3.9 已于 10 月 5 日发布，新版本的特性，你 get 到了吗？对于 Python 程序员来说，这又是一个令人兴奋的时刻。
导读：函数式编程到底是什么？本文将详解其概念，同时分享怎样在 Python 中使用函数式编程。主要内容包括列表解析式和其他形式的解析式。
据 Python 软件基金会消息，Python Packaging Authority 和 pip 团队于北美时间11月30日宣布发布 pip 20.3版本，开发者可以通过运行python -m pip install --upgrade pip进行升级安装。
在写pipeline的时候，经常把python和R程序都整合进bash脚本里，这样比较方便，python和R怎么解析命令行参数的呢？
函数式编程到底是什么？本文将详解其概念，同时分享怎样在 Python 中使用函数式编程。主要内容包括列表解析式和其他形式的解析式。
在本系列前面所有文章中，我们分别介绍了 argparse、docopt 和 click 的主要功能和用法。它们各具特色，都能出色地完成命令行任务。argparse 是面向过程的，需要先设置解析器，再定义参数，再解析命令行，最后实现业务逻辑。docopt 先用声明式的语法定义出参数，再过程式地解析命令行和实现业务逻辑。click 则是用装饰器的方式进一步简化显式的命令调用逻辑，但仍然不够面向对象。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 所谓一行流，就是把一个功能用一行代码去实现。Python的一行流既保证了代码的简洁，又不会牺牲很大的可读性。但一个看似如此简单的事情，如果不彻底掌握这门编程语言，是很难做到的。 我认为，Python 一行流能够帮助你提高编码技能，值得去学习，其原因还有下面五个。 ◎ 首先，通过提升你对 Python 核心技术的认知，可以克服许多一直在拖你后腿的编程弱点。没有对基础知识的深入理解，很难取得进步。单行代码是所有程序的基础构件，彻底理解这些基本构件之后，你
一、认识爬虫 1.1、什么是爬虫？ 爬虫：一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。 1.2、Python爬虫架构 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。
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。
Awesome Python 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 Awesome Python 环境管理 包管理 包仓库 分发 构建工具 交互式解析器 文件 日期和时间 文本处理 特
在本系列前面四篇文章中，我们介绍了 argparse 的方方面面。它无疑是强大的，但使用方式上略显麻烦。需要先设置解析器，再定义参数，再解析命令行，最后实现业务逻辑。
我自己使用【腾讯云DNS解析 + GitHub Pages】，免费创建了一个个人网站：www.python-office.com
上一期我们分享入门级教程了：使用腾讯云DNS解析 + Github Pages，免费搭建个人网站 （给小白的保姆级教程）
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 文档解析：lxml库的使用 ---- Python 文档解析：lxml库的使用 1.lxml库简介 2.lxml库方法介绍 3.代码实例 ---- 1.lxml库简介 lxml 是 Python 常用的文档解析库，能够高效地解析 HTML/XML 文档，常用于 Python 爬虫。 lxml
本文，你会了解到什么是函数式编程，以及如何用 Python 进行函数式编程。你还会了解到列表解析和其他形式的解析。
本文将讲解如何使用带有argparse库的命令行界面运行Python脚本。命令行界面（CLI）允许我们通过在Shell（如果使用的是Windows，则为命令提示符）中键入命令来执行程序。我们可以在命令行上键入不同的参数并将这些参数传递到脚本中，而不是每次运行脚本时都更改.py文件中的代码。因此，使用CLI是非常灵活和方便的，而且，从黑屏启动程序会让你更酷，更像一个真正的程序员。
HTML（Hypertext Markup Language）是互联网世界中的通用语言，用于构建网页。在许多应用程序和任务中，需要从HTML中提取数据、分析页面结构、执行网络爬取以及进行网页分析。Python是一种功能强大的编程语言，拥有众多库和工具，可以用于HTML解析。
前几天在Python钻石群【Jethro Shen】问了一个Python打包的问题，这里拿出来给大家分享下。
Tkinter———— Python默认的图形界面接口。 Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对 Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。Tcl/Tk是由John Ousterhout发展的书写和图形设备。Tcl(工具命令语言)是个宏语言，用于简化shell下复杂程序的开发，Tk工具包是和Tcl一起开发的，目的是为了简化用户接口的设计过程。Tk工具包由许多不同的小部件，如一个按钮、一个滚动条等。通过Tk提供的这些小部件，我们就可快速地进行GUI开发。Perl、Scheme等语言也利用Tk库进行GUI开发。Tkinter是跨平台，在各种平台下都能使用。 Python Imaging Library(PIL)————python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。 Pmw(Python megawidgets)Python超级GUI组件集————一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。 PyXML———— 用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容： xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。 Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。 还有其他 和他同级别的还有 PyHtml PySGML PyGame———— 用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。 PyOpenGL———— 模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。 NumPy、NumArray和SAGE———— NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者，用来代替NumArray。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代 Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。 MySQLdb模块———— 用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。 PyGTK ———— 用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的那个库。有了它，你完全可以自信的尝试自己制造Photoshop PyQt ———— 用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是 Scintillar编辑器类的Qt接口。 PyMedia ———— 用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。 Psyco ———— 一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。 Python-ldap ———— 提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。 smtplib模块 ———— 发送电子邮件。 ftplib模块 ———— 定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。我们可用python编写一个自己的ftp客户端程序，用于下载文件或镜像站点。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。 xmpppy模块 ———— Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。 下面这些就不详细介绍，只列出名字和功能 adodb ———— ADO数据库连接组件 bsddb3 ———— BerkeleyDB的连接组件 chardet ———— 编码检测 Cheetah ———— 构建和扩充任何种类的基于文本的内容 cherrypy ———— 一个WEB framework ctypes ——
本文将介绍深入解读利用Python语言解析XML文件的几种方式，并以笔者推荐使用的ElementTree模块为例，演示具体使用方法和场景。文中所使用的Python版本为2.7。 在XML解析方面，Py
Python爬虫程序是一种利用Python编写的程序，用于自动化地从互联网上获取数据。它可以模拟人类在网页上的操作，自动化地访问网页并提取所需的数据。Python爬虫程序可以用于各种用途，例如数据挖掘、信息收集、搜索引擎优化等。它通常使用Python中的第三方库（如BeautifulSoup、Scrapy、Requests等）来实现网页的解析和数据的提取。Python爬虫程序的开发需要一定的编程基础和网络知识。
在前面三篇介绍 argparse 的文章中，我们全面了解了 argparse 的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。
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）
今天给大家介绍一下200多个Python标准库，让大家对Python标准库有一个大致的认识。
之前提到过XML，现在该更详细的讨论它了。在这个项目中，你将看到XML可用来表示各种类型的数据，以及如何使用Simple API for XML（SAX）来处理XML文件。这个项目的目标是，根据描述各种网页和目录的单个XML文件生成完整的网站。
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