简明python教程3，雪峰python教程

大家好，如果您还对简明python教程3不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享简明python教程3的知识，包括雪峰python教程的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

为什么我之前学c语言学得云里雾里，学完python之后再回过头来看c语言，很多问题都一目了然了

其实C本身也不难，难的是现在的程序员很少去深入了解计算机硬件本身了，比如CPU的运行机制，寄存器操作，内存读写等等这些，这些都是对应底层的硬件操作。。。C语言更多的是用在这些地方。。。还有操作系统核心，编译器本身等等，最基础的程序都是C写的。C就是描绘世界的基石，C写的基本库和代码块被后面的各种语言像磊砖头一样搭成各种房子建筑。。。

python爬虫怎么做

大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。

工具安装

我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。

安装python

运行pipinstallrequests

运行pipinstallBeautifulSoup

抓取网页

完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以https://book.douban.com/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。

使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内容,代码如下：

提取内容

抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。

连续抓取网页

到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的，通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接，然后重复的对新链接进行抓取。

通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上，我们可以进一步对爬虫进行完善。

写过一个系列关于爬虫的文章：https://www.toutiao.com/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。

Python基本环境的搭建，爬虫的基本原理以及爬虫的原型

Python爬虫入门(第1部分)

如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取

Python爬虫入门(第2部分)

爬虫运行时数据的存储数据，以SQLite和MySQL作为示例

Python爬虫入门(第3部分)

使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取

Python爬虫入门(第4部分)

讨论了如何处理网站的反爬虫策略

Python爬虫入门(第5部分)

对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍，并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发

Python爬虫入门(第6部分)

python是什么课程

Python是一门优秀的综合语言，Python的宗旨是简明、优雅、强大，在人工智能、云计算、金融分析、大数据开发、WEB开发、自动化运维、测试等方向应用广泛。

python课程就是针对Python学习者开放的相关课程，Python主要学习以下课程：

1.面向过程基本的表达式，if语句，循环，函数等。没有编程语言基础的话，一定要努力夯实这部分。但如果之前学习过编程语言，尤其是C，这部分知识就很容易了。

2.面向对象Python是面向对象的语言，“一切皆对象”。这部分包含面向对象的基本概念，类，方法，属性，继承等。面向对象是很难回避的。Python的好处是容易学，容易维护，坏处是容易犯错。Python的面向对象机制是相对比较松散的，不像Java和C++那么严格。

3.应用功能包括IO，数据容器如表和词典，内置函数，模块，格式化字符串等。这些在其它语言中也经常出现，有比较强的实用性。

4.高级语法，上下文管理器，列表推导，函数式编程，装饰器，特殊方法等。这些语法并不是必须的，你可以用前面比较基础的语法实现。学这些高级语法的主要原因是：它们太方便了。比如列表推导一行可以做到的事情，用循环结构要好几行才行

零基础学习编程难吗

编程难不难，这要看个人的耐心和思维敏捷:

首先，编程入门是不难的，只要经过系统的学习，都可以获得编程的技能。

编程是一件很枯燥的事情，也是一件很费脑力的事情，考虑的场景往往是不全的，需要经过反复的验证和修改，就像一个雕刻家，没有一定的耐心，是不能完成一个好的作品，往往自己觉得很完美了，很正确了，在验证的时候，就各种各样的错误，有时候你就会发狂，有时候就不想再处理，直到你怀疑人生，面对编程，是一件很枯燥无味的事情，如果你能忍受的了这种百般的折磨，那么欢迎你，你已经有一个程序猿的觉悟。如果具有敏捷的思维和全面分析问题的能力，那么恭喜你，你可能是一个合格的程序猿。还有，编程的时候，也会伴随着很多的加班，可以说，都会加班，也需要有心里准备。

编程又是一件很有意义的事情，一个很有成就感的工作，当你完成自己的任务时，你需要进行反复的推敲，有没有BUG,有么有BUG,有么有BUG，在你反反复复的推敲中，你会发现，自己写的还不够好，还有很多的优化空间，然后就会删除原来写了一堆的代码，最后保留下来的就可能只有一丁点精华，拿出去可以炫耀，这就是我写的代码，欢迎"找你妹"，达到精神上的满足。总在不断的挑战自己，总在找自己写的代码问题，总是在优化的路上，你会发现很多的满足。当你碰到挑战时，也不一定会有人帮你处理，自己需要静心的分析以及找答案。当你克服了这个挑战后，你会发现还有更多的挑战等着你，每挑战成功一个，你都会获得满足。祝你好运。

关于python，有哪些实用的知识点或者小技巧

本文邀请pany来回答，以下是他基于工作经验罗列出来的关于python的一些实用知识点和小技巧，希望对你有所帮助~

文章不旨在概念的介绍和深挖，或者酷炫的第三方库介绍。更多是站在实用性角度简明快速罗列自认为颇为有用的知识点或者技巧。为提高代码的效率或可读性，便利性等添砖加瓦。经验之谈，欢迎交流和拍砖。字符串

字符拼接，join。

这里需要强调下，任何字符相关的可迭代对象都可以使用join。除了set，tuple外，类句柄对象同样可以使用join。

关键字格式化

除了我们常用的%s进行格式化外，其实还可以按照关键字格式化，对于比较多变量时的情况，有利于提高代码的可读性。

当然format可以类似地

行分割

字符分隔

split(rsplit)其实时有第二个参数的，表示按顺序分隔几次，类似‘指定数目的非贪婪分隔’

内容重复的字符串

多行缩进处理

标准库的textwrap.dedent可以删除源文本中各行行首的共同缩进部分

标准库textwrap还有其他一些方法处理文本格式，例如fill设定行宽度和首行缩减，indent添加行前缀等等。

字典

setdefault

给字典设置(增加)新的键，存在就不设置(获取当前key对应的值)，不存在就设置并返回当前key对应的值

update，更新字典

fromkeys(seq[,value])

创建一个新字典，序列seq的元素为键，value为字典所有键对应的初始值(不指定为None)。

类似的功能其实也可以通过defaultdict来实现，后面会举例。

标准库collections的defaultdict和OrderedDict

defaultdict类接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个指定类型空值作为默认值

统计词频

defaultdict类还使用任何不带参的函数，该函数的返回值作为默认值，这样可以实现多层key默认值的指定。

所以defaultdict可以覆盖setdefault的使用场景，人倾向使用defaultdict，更加方便简洁

模仿fromkeys

OrderedDict

python的字典是无序的,OrderedDict可以保留key的顺序信息

OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列

json化后可以保留顺序

列表

生成式

生成式中的判断

生成式多层嵌套

但是多层生成式不推荐过度使用，可能会导致可读性更差。列表的索引有不少灵活的用法：

元素重复的序列

*运算符可生成元素重复的序列

在for循环中一同拿到索引和元素

其实enumerate函数的可使用范围也包括所有的可迭代对象

例如文件句柄

在列表中查找

除了使用index()方法返回查找元素的索引外。对于复杂点的元素可以使用生成器及其next方法

Set

集合生成式

实际上{1,2,3}相当于set([1,2,3])

set支持leninjoin

删除元素：remove和discard

二者的区别在于，如果被指定删除的不存在时remove会抛出KeyError异常，而discard则不会

对集合添加多项

集合运算

推荐使用运算符而不是set方法函数，运算符看起来更简洁，有更好的可读性

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好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。