可愛的python知乎

1. python 爬蟲框架哪個好 知乎

1、Scrapy：是一個為了抓取網站數據，提取數據結構性數據而編寫的應用框架，可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中，用這個框架可以輕松爬下來各種信息數據。
2、Pyspider：是一個用Python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行抓取結構的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。
3、Crawley：可以高速抓取對應網站內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為json、xml等。
4、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可以讓您在不需要任何編程知識的情況下抓取網站，簡單地註解您感興趣的頁面，創建一個蜘蛛來從類似的頁面抓取數據。
5、Newspaper：可以用來提取新聞、文章和內容分析，使用多線程，支持10多種編程語言。
6、Beautiful Soup：是一個可以從HTML或者xml文件中提取數據的Python庫，它能通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航，查找，修改文檔的方式;同時幫你節省數小時甚至數天的工作時間。
7、Grab：是一個用於創建web刮板的Python框架，藉助Grab，您可以創建各種復雜的網頁抓取工具，從簡單的五行腳本到處理數萬個網頁的復雜非同步網站抓取工具。Grab提供一個api用於執行網路請求和處理接收到的內容。
8、Cola：是一個分布式的爬蟲框架，對於用戶來說，只需要編寫幾個特定的函數，而無需關注分布式運行的細節，任務會自動分配到多台機器上，整個過程對用戶是透明的。

2. 如何系統的自學python 知乎

熟練的python 程序員很缺，但號稱會python的很多。
相信自己的選擇吧。
python程序員學習路線圖 python+ 數據結構和演算法 + linux + 軟體工程 + web開發 + git版本控制+ 溝通技巧等等。

3. 如何學習python知乎

對於Python的學習人員需要掌握以下技術。
1.網路編程。
網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的"基石"。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。
2. 爬蟲開發。
將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。爬蟲開發項目包含跨越防爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。
3.Web開發。
Web開發包含前端以及後端兩大部分，前端部分，帶你從"黑白"到"彩色"世界，手把手開發動態網頁;後端部分，帶你從10行代碼開始到n萬行來實現並使用自己的微型Web框架，框架講解中涵蓋了數據、組件、安全等多領域的知識，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。
4. IT自動化開發。
IT運維自動化是一組將靜態的設備結構轉化為根據IT服務需求動態彈性響應的策略，目的就是實現減少人工干預、降低人員成本以及出錯概率，真刀真槍的帶你開發企業中最常用的項目，從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等多個層面接觸真實的且來源於各大互聯網公司真實案例，如:堡壘機、CMDB、全網監控、主機管理等。
5. 金融分析。
金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，手把手帶你從金融小白到開發量化交易策略的大拿。學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如"雙均線"、"周規則交易"、"羊駝策略"、"Dual Thrust 交易策略"等，讓夢想照進現實，進入金融行業不再是個夢。
6. 人工智慧+機器學習。
人工智慧時代來臨，率先引入深度機器學習課程。其中包含機器學習的基礎概念以及常用知識，如:分類、聚類、回歸、神經網路以及常用類庫，並根據身邊事件作為案例，一步一步經過預處理、建模、訓練以及評估和參調等。人工智慧是未來科技發展的新趨勢，Python作為最主要的編程語言，勢必有很好的發展前景，現在學習Python也是一個很好的機會。

4. Python為什麼突然火了起來

究其原因，大概可以從分3個階段來分析。
12~14年是雲計算最火的幾年，大批創業公司和巨頭擠破頭地進軍雲計算領域，大家都在做IAAS，最著名的雲計算開源平台OpenStack 就是基於Python 開發的，為此催生出不少Python 崗位
14~15年是「大眾創新，萬眾創業」口號喊得最響兩年，北京大街小巷似乎人人都是創業者，O2O、P2P產品如雨後春筍般冒出，什麼語言最適合快速搭建原型？當然是Python，Python 的開發速度一個頂三。
16~17年人工智慧火遍大江南北，AlphaGO 的出現讓業界為之興奮，人工智慧不再是概念，而人工智慧、機器學習的首選語言就是Python。
這兩年特別是網路爬蟲火得一塌糊塗，10個寫爬蟲的9個在用Python，曾經有一段時間知乎的Python話題全部被爬蟲相關的帖子刷屏，為什麼爬蟲這么火，這個還是跟大數據有關，因為數據挖掘、分析、機器學習、人工智慧都需要大數據的支撐，而真正有大數據的廠商沒幾個，所以小廠不得不通過爬蟲去獲取數據。
為什麼偏偏就 Python 火了，其它語言沒有？
Ruby on Rails 最火的那幾年，有人問Python 之父吉多·范羅蘇姆怎麼看，他說：」Python 不需要殺手級應用，因為如果是這樣的話，Python 在其它方面的作用就被忽略了。」 Python 在網路爬蟲、數據分析、AI、機器學習、Web開發、金融、運維、測試等多個領域都有不俗的表現，從來沒有哪一種語言可以同時在這么多領域扎

5. 知乎上回答過於用python可以做那些有趣的東西

寫過一個把圖片轉成字元圖的小程序
工作原理：利用字元來表示像素，代替圖案。
具體步驟：
1.讀入圖片，將其轉化為灰度圖片
2.逐行掃描像素點，轉化為對應的字元。
實施細節：
1.找朋友做了所有鍵盤上的字元的圖片，白色背景，寫了個代碼統計個字元顯示出來後，黑色區域有多少，和整體作對比，計算「灰度值」，然後分出灰度階數，選擇對應字元。最後確定8個字元，對應8個灰階。
2.字元在顯示的時候長寬比不是一比一的，所以輸入圖片要首先經過調整，這里就是簡單的高度除以2。
3.用了PIL庫

6. python好學嗎 知乎

首先，對於初學者來說學習Python是不錯的選擇，一方面Python語言的語法比較簡單易學，另一方面Python的實驗環境也比較容易搭建。
學習編程是一定需要老師的，我不信誰能無師自通把Python學得多好。至少著急就業的人肯定不會，沒人指導很難學成。那麼學習Python編程語言難嗎?其實學Python不難,比起C語言、C#、 C+ +和JAVA這些編程語言相對容易很多。學習Python編程語言，動手實踐是一件非常愉快的事情。
下面給新手學習Python一些建議：
1、先買一本自學用的Python書籍,不要看電子書。
2、對Python基礎數據類型有個了解。
3、學會各種類型的操作方法。
4、了解函數和類的概念。
5、動手實踐,找小項目練習。
如果你決定了要學習Python技術，就是為了以後能有個高薪工作，而且你對自己學習Python還很自信，建議參加專業的學習。因為你對於工作的迫切需求，你肯定不會像大學那樣貪玩不學習，你會極其認真。

7. python圖像處理庫 哪個好 知乎

1.scikit-image
scikit-image是一個開源的Python包，適用於numpy數組。它實現了用於研究，教育和工業應用的演算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態系統的人，它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志願者社區編寫的，具有高質量和同行評審的性質。
2.Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一，並為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標准Numpy數組。因此，我們可以通過使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，來修改圖像的像素值。可以使用skimage載入圖像並使用matplotlib顯示圖像。
3.Scipy
scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊，可用於基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage，提供了在n維NumPy數組上操作的函數。該包目前包括線性和非線性濾波，二值形態學，B樣條插值和對象測量等功能函數。
4. PIL/Pillow
PIL是Python編程語言的一個免費庫，它支持打開、操作和保存許多不同的文件格式的圖像。然而，隨著2009年的最後一次發布，它的開發停滯不前。但幸運的是還有Pillow，一個PIL積極開發的且更容易安裝的分支，它能運行在所有主要的操作系統，並支持Python3。這個庫包含了基本的圖像處理功能，包括點運算、使用一組內置卷積核的濾波和色彩空間的轉換。
5.OpenCV-Python
OpenCV是計算機視覺應用中應用最廣泛的庫之一
。OpenCV-Python是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優點不只有高效，這源於它的內部組成是用C/C++編寫的，而且它還容易編寫和部署。這使得它成為執行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。
6.SimpleCV
SimpleCV也是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它，你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫，如OpenCV，而且不需要先學習了解位深度、文件格式、顏色空間等。它的學習曲線大大小於OpenCV，正如它們的口號所說「計算機視覺變得簡單」。
7.Mahotas
Mahotas是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統的圖像處理功能例如濾波和形態學操作以及更現代的計算機視覺功能用於特徵計算，包括興趣點檢測和局部描述符。該介面是Python語言，適合於快速開發，但是演算法是用C語言實現的，並根據速度進行了調優。Mahotas庫速度快，代碼簡潔，甚至具有最小的依賴性。
8.SimpleITK
ITK或者Insight Segmentation and Registration
Toolkit是一個開源的跨平台系統，為開發人員提供了一套廣泛的圖像分析軟體工具
。其中,SimpleITK是建立在ITK之上的簡化層，旨在促進其在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK是一個圖像分析工具包，包含大量支持一般過濾操作、圖像分割和匹配的組件。SimpleITK本身是用C++寫的，但是對於包括Python以內的大部分編程語言都是可用的。
9.pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基於python的包裝。GraphicsMagick圖像處理系統有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且高效的工具和庫集合，支持以88種主要格式讀取、寫入和操作圖像。
10.Pycairo
Pycairo是圖像處理庫cairo的一組Python捆綁。Cairo是一個用於繪制矢量圖形的2D圖形庫。矢量圖形很有趣，因為它們在調整大小或轉換時不會失去清晰度。Pycairo是cairo的一組綁定，可用於從Python調用cairo命令。

8. 深度學習 python怎麼入門 知乎

自學深度學習是一個漫長而艱巨的過程。您需要有很強的線性代數和微積分背景，良好的Python編程技能，並扎實掌握數據科學、機器學習和數據工程。即便如此，在你開始將深度學習應用於現實世界的問題，並有可能找到一份深度學習工程師的工作之前，你可能需要一年多的學習和實踐。然而，知道從哪裡開始，對軟化學習曲線有很大幫助。如果我必須重新學習Python的深度學習，我會從Andrew Trask寫的Grokking deep learning開始。大多數關於深度學習的書籍都要求具備機器學習概念和演算法的基本知識。除了基本的數學和編程技能之外，Trask的書不需要任何先決條件就能教你深度學習的基礎知識。這本書不會讓你成為一個深度學習的向導(它也沒有做這樣的聲明)，但它會讓你走上一條道路，讓你更容易從更高級的書和課程中學習。用Python構建人工神經元
大多數深度學習書籍都是基於一些流行的Python庫，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《運用深度學習》（Grokking Deep Learning）通過從零開始、一行一行地構建內容來教你進行深度學習。

《運用深度學習》
你首先要開發一個人工神經元，這是深度學習的最基本元素。查斯克將帶領您了解線性變換的基本知識，這是由人工神經元完成的主要計算。然後用普通的Python代碼實現人工神經元，無需使用任何特殊的庫。
這不是進行深度學習的最有效方式，因為Python有許多庫，它們利用計算機的圖形卡和CPU的並行處理能力來加速計算。但是用普通的Python編寫一切對於學習深度學習的來龍去是非常好的。
在Grokking深度學習中，你的第一個人工神經元只接受一個輸入，將其乘以一個隨機權重，然後做出預測。然後測量預測誤差，並應用梯度下降法在正確的方向上調整神經元的權重。有了單個神經元、單個輸入和單個輸出，理解和實現這個概念變得非常容易。您將逐漸增加模型的復雜性，使用多個輸入維度、預測多個輸出、應用批處理學習、調整學習速率等等。
您將通過逐步添加和修改前面章節中編寫的Python代碼來實現每個新概念，逐步創建用於進行預測、計算錯誤、應用糾正等的函數列表。當您從標量計算轉移到向量計算時，您將從普通的Python操作轉移到Numpy，這是一個特別擅長並行計算的庫，在機器學習和深度學習社區中非常流行。
Python的深度神經網路
有了這些人造神經元的基本構造塊，你就可以開始創建深層神經網路，這基本上就是你將幾層人造神經元疊放在一起時得到的結果。
當您創建深度神經網路時，您將了解激活函數，並應用它們打破堆疊層的線性並創建分類輸出。同樣，您將在Numpy函數的幫助下自己實現所有功能。您還將學習計算梯度和傳播錯誤通過層傳播校正跨不同的神經元。

隨著您越來越熟悉深度學習的基礎知識，您將學習並實現更高級的概念。這本書的特點是一些流行的正規化技術，如早期停止和退出。您還將獲得自己版本的卷積神經網路(CNN)和循環神經網路(RNN)。
在本書結束時，您將把所有內容打包到一個完整的Python深度學習庫中，創建自己的層次結構類、激活函數和神經網路體系結構(在這一部分，您將需要面向對象的編程技能)。如果您已經使用過Keras和PyTorch等其他Python庫，那麼您會發現最終的體系結構非常熟悉。如果您沒有，您將在將來更容易地適應這些庫。
在整本書中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓勵你用心編寫自己的神經網路，而不是復制粘貼任何東西。
代碼庫有點麻煩
並不是所有關於Grokking深度學習的東西都是完美的。在之前的一篇文章中，我說過定義一本好書的主要內容之一就是代碼庫。在這方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度學習庫中，每一章都有豐富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一個學習Python機器學習和深度學習的優秀工具。然而，jupiter的優勢在於將代碼分解為幾個可以獨立執行和測試的小單元。Grokking深度學習的一些筆記本是由非常大的單元格組成的，其中包含大量未注釋的代碼。

這在後面的章節中會變得尤其困難，因為代碼會變得更長更復雜，在筆記本中尋找自己的方法會變得非常乏味。作為一個原則問題，教育材料的代碼應該被分解成小單元格，並在關鍵區域包含注釋。
此外，Trask在Python 2.7中編寫了這些代碼。雖然他已經確保了代碼在Python 3中也能順暢地工作，但它包含了已經被Python開發人員棄用的舊編碼技術(例如使用「for i in range(len(array))」範式在數組上迭代)。
更廣闊的人工智慧圖景
Trask已經完成了一項偉大的工作，它匯集了一本書，既可以為初學者，也可以為有經驗的Python深度學習開發人員填補他們的知識空白。
但正如泰溫·蘭尼斯特(Tywin Lannister)所說(每個工程師都會同意)，「每個任務都有一個工具，每個工具都有一個任務。」深度學習並不是一根可以解決所有人工智慧問題的魔杖。事實上，對於許多問題，更簡單的機器學習演算法，如線性回歸和決策樹，將表現得和深度學習一樣好，而對於其他問題，基於規則的技術，如正則表達式和幾個if-else子句，將優於兩者。

關鍵是，你需要一整套工具和技術來解決AI問題。希望Grokking深度學習能夠幫助你開始獲取這些工具。
你要去哪裡?我當然建議選擇一本關於Python深度學習的深度書籍，比如PyTorch的深度學習或Python的深度學習。你還應該加深你對其他機器學習演算法和技術的了解。我最喜歡的兩本書是《動手機器學習》和《Python機器學習》。
你也可以通過瀏覽機器學習和深度學習論壇，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智慧和深度學習Facebook組，或通過在Twitter上關注人工智慧研究人員來獲取大量知識。
AI的世界是巨大的，並且在快速擴張，還有很多東西需要學習。如果這是你關於深度學習的第一本書，那麼這是一個神奇旅程的開始。

9. 學習python有什麼用

現在互聯網發展迅速，眾多行業巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧的首選編程語言就是python，所以學好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。

學完python可以應用於以下領域：

• Web 和 Internet開發

• 科學計算和統計

• 人工智慧

• 桌面界面開發

• 軟體開發

• 後端開發

• 網路爬蟲

可以從事的崗位也很多，比如Python爬蟲工程師，大數據工程師等等！

如果想要選擇機構學習Python的話，你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設python專業的學校。祝你學有所成，望採納！

北大青鳥中博Python課堂實拍