python爬蟲智聯

『壹』 python現在學出來好就業嗎

Python是目前比較火的編程語言，這是無可置疑的，在未來的發展前景也是廣闊的，可以從事的工作崗位很多，所以學習Python相對於來說是比較好就業的，但是也要掌握好的Python技能才能獲得高薪啊，所以，努力吧，青年！
學習Python後可以從事的工作崗位有很多：
一、人工智慧
Python作為人工智慧的黃金語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的，而且就業前景好，薪資普遍較高，拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K，當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據
我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師
網路爬蟲作為數據採集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師
全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)，英文Full Stack developer。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師工資基本上都高出20K，所以如果你能力足夠，首選就是Python web全棧工程師。
五、Python自動化運維
運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資，很不錯哦
六、Python自動化測試
Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了，Python自動化測試的起薪一般也都是15K左右，所以測試的小夥伴也需要學習Python哦！

『貳』 Python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

四

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.

六

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。

分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。

『叄』 如何用爬蟲爬取智聯招聘上的數據

你用個採集軟體不得了，像是ForeSpider，採集智聯上的所有數據都沒問題，而且採集的還特別快，一天就好幾百萬條。我之前採的是淘寶的全部商品信息，都採集下來了，非常強大滴。
推薦你哦。

『肆』 請問python目前應用的領域主要做什麼

學Python可選擇的方向廣，Web方向、人工智慧方向、數據分析方向、網路爬蟲等都是可以做的，且都屬於比較熱門且發展較好的從業方向，所以想學習的小夥伴可以放心選擇Python作為以後的發展方向，不需要擔心找不到工作，因為好的技術好的發展前景，到哪裡都是搶手人才。
學Python可以選擇的崗位很多，Python開發工程師、人工智慧工程師、大數據分析工程師、爬蟲開發工程師、搜索引擎工程師、游戲開發工程師、系統運維工程師、全棧工程師等都能做，而且人工智慧有關的崗位一般薪資都比較可觀，根據職友集數據顯示，北京Python開發工程師平均工資：¥ 21690/月，而且較2018年，增長13.6%。這說明Python的工作前景還是很不錯的，薪資漲幅比較大，發展前途很好。
有些人擔心學習了Python+人工智慧之後不好找工作，其實大可不必擔心，因為首先就市場的需求來說，人工智慧的人才缺口極大，高達80萬，智聯每日在招Python職位：34504個，需求如此之大你還在你還在擔心找不到工作嗎?
所以說各位想學習Python的小夥伴，不必擔心學完Python+人工智慧之後可以干什麼?也無須擔心找不到工作，因為只要你好好學，掌握了Python的技術和相關實操經驗，不愁找不到好工作。

『伍』 Python中怎麼用爬蟲爬

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

『陸』 Python未來發展前景怎麼樣

首先從國家培養人才方向上來講，國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》，人工智慧正式納入國家發展戰略，並且已經有數個省份將Python納入到高考體系，國家計算機二級考試新增 「 Python 語言程序設計」科目。這些都直接證明了Python的發展前景十分廣闊。

其次再說一下Python人才的供需情況，隨著最近五年Python的持續走熱，越來越多的公司開始使用Python編程語言。具體情況大家可以看一下各個招聘平台的具體數據，智聯每日在招Python職位：34504個，前程無憂每日在招Python職位：40456個，人才缺口巨大，需求量在不斷增長，並且薪資水平也是十分可觀。

再就是，最近還推出了深度學習，薪資基本上都是 30k 甚至 50k 以上，而且騰訊、阿里、京東等大廠都在「重金」求才。是人工智慧領取的又一個發展風口

『柒』 Python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智慧呢請盡量詳細點！

階段一、人工智慧篇之Python核心
1、Python掃盲
2、面向對象編程基礎
3、變數和基本數據類型
4、Python機器學習類庫
5、Python控制語句與函數
6.、Python資料庫操作+正則表達式
7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發
階段二、人工智慧篇之資料庫交互技術
1、初識MySQL資料庫
2、創建MySQL資料庫和表
3、MySQL資料庫數據管理
4、使用事務保證數據完整性
5、使用DQL命令查詢數據
6、創建和使用索引
7、MySQL資料庫備份和恢復
階段三、人工智慧篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
階段四、人工智慧篇之Python高級應用
1、Python開發
2、資料庫應用程序開發
3、Python Web設計
4、存儲模型設計
5、智聯招聘爬蟲
6、附加：基礎python爬蟲庫
階段五、人工智慧篇之人工智慧機器學習篇
1、數學基礎
2、高等數學必知必會
3、Numpy前導介紹
4、Pandas前導課程
5、機器學習
階段六、人工智慧篇之人工智慧項目實戰
1、人臉性別和年齡識別原理
2、CTR廣告點擊量預測
3、DQN+遺傳演算法
4、圖像檢索系統
5、NLP閱讀理解
階段七、人工智慧篇之人工智慧項目實戰篇
1、基於Python數據分析與機器學習案例實戰教程
2、基於人工智慧與深度學習的項目實戰
3、分布式搜索引擎ElasticSearch開發
4、AI法律咨詢大數據分析與服務智能推薦項目
5、電商大數據情感分析與AI推斷實戰項目
6、AI大數據互聯網電影智能推薦

『捌』 現在學python怎麼樣 有前景嗎

Python前景好，學好非常有前途、有出息、有競爭，雖然有競爭說明非常熱門。一般培訓出來在一線城市像北京可以拿到8000到3萬的樣子。

作為人工智慧最佳編程語言，Python崛起勢不可擋。作為一門歷史悠久的語言，Python具有代碼簡短、可讀性強等先天優勢，比R更具有通用性，比C++更靈活，比Java擁有更好的生態系統，可以說Python是一個很全面的語言，尤其是在數據科學、機器學習和AI方面，有著非常出色的表現。

由於Python用途的廣泛性，很多對行業不了解的人並不十分清楚未來就業的方向，Python學完以後能做什麼呢？

一、自動化工具開發

企業往往會需求自動化辦公系統等多種多樣的自動化開發工具，而根據公司業務的不同，開發需求自然而然會有所不同，通常需要根據實際需求定製，對開源軟體進行二次開發，或者是自行開發相應的業務系統和工具。

二、業務技術架構評估和優化

代碼本身的優劣足以影響到訪問效率的高低，而這種影響是很難通過後天的集群和伺服器的優化而有所改善的。而具備開發能力，可以使評估技術架構是否合理，哪些地方可以做出調整，具備開發和架構設計及調優能力可是成為一個出色架構師的必須能力。

三、做個全棧工程師

廣義的全棧工程師是指能駕馭各種開發工具的工程師，而Python本身就有著很強的全棧式綜合語言的特點，能夠完成後端、前端、GUI、科學運算、網路編程、大數據開發等等，掌握了Python，會使你更快成為一名全棧程序員。

四、3D游戲開發

Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多實用Python開發的游戲，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一個PyWeek的比賽。對於想要進軍游戲行業的同學們，Python也是一個不錯的選擇。

五、利用python做爬蟲

Python語言還可以寫爬蟲，但僅僅只是爬蟲的入門而已。過Python入門爬蟲比較簡單易學，不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。如果想要往這個方向發展，Python是不錯的入門選項。

六、大數據和人工智慧

Python是機器學習和AI的主要開發語言。作為被用於機器學習和人工智慧系統以及各種現代技術的一門語言，Python能夠十分容易地應用於分析和組成可用的數據，這也使它成為數據科學中最流行的語言之一。而豐富的本機拓展也使Python的優勢得以強化，更適用於機器學習、數據計算和人工智慧領域。

Python已經成為一門相當熱門的語言，如果想要從事相關的工作，想要了解相關的知識，那麼就學習Python吧！Python課程，包含Python核心編程、資料庫、web開發、爬蟲、運維、人工智慧等方向的內容，帶你暢游Python世界，幫助學習成為Python工程師。

『玖』 學完Python可以應用到工作的哪些應用中

從工作上應用於：Python開發、Python爬蟲、大數據;
從生活上，爬蟲為我們增添了很多生活樂趣、便利了日常，比如說數據分析、簡單地幾行代碼可以處理上千條Excel數據等等。
Python開發
自動化測試、自動化運維、WEB開發(網站開發)、人工智慧都屬於Python開發。
自動化測試——用Python編寫簡單的實現腳本，運用在Selenium/lr中，實現自動化。
自動化運維——Python對於伺服器運維很重要。
目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，以使用Python腳本進行批量化的文件部署，和運行調整~
而且Python提供了全方位的工具集合，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。
WEB開發——Python最火的WEB開發框架Django在業界非常流行，其中的設計哲學也常用於其它程序語言設計的框架~
如果是網站後端，使用它單間網站，後台服務比較容易維護。如我們常看到的：Gmail、知乎、豆瓣等~
人工智慧更是現在非常火的方向，現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現的。
Python爬蟲
在當前信息大爆炸時代，大量的信息都通過Web來展示，為了獲取這些數據，網路爬蟲工程師就應運而生。
不過這可不止我們日常的抓取數據和解析數據那些簡單，還能夠突破普通網站常見的反爬蟲機制，以及更深層次的爬蟲採集演算法的編寫。
大家也可以去網上搜索別人通過爬蟲做了什麼有趣的事情：
「用Python寫的第一個程序，是爬取糗事網路上的圖片、自動下載到本地、自動分成文件夾保存，當時就覺得，卧糟，太NB了~」
「智聯招聘爬蟲，支持輸入查詢的職位關鍵詞+城市。並將爬取到的數據分別用Exce和Python(matplotlib)做了數據分析及可視化……」
「嘗試爬取京東熱賣、淘寶淘搶購(還是聚劃算)的商品信息，沒想到還挺簡單的，主要是沒做什麼防爬蟲措施……」
Python大數據
數據是一個公司的核心資產，從雜亂無章的數據中提取有價值的信息或者規律，成為了數據分析師的首要任務。
Python的工具鏈為這項繁重的工作提供了極高的效率支持，數據分析建立在爬蟲的基礎上，我們便捷地爬下海量數據，才能進行分析。

『拾』 智聯招聘爬蟲 python

請求一般用到兩個包，urllib和requests
from urllib import request
res=request.Request(url,headers=請求頭字典形式)
htm=request.urlopen(res).read().decode()

這樣就能拿到源碼為字元串格式，還有幾種請求的，已經看看有沒有打錯關鍵字的。