python3項目實戰視頻

1. python3腳本傳參實戰(2個方法3個傳參列表的案例)

在一些測試平台對接時或者用例執行時，或多或少會用到Python腳本傳參的問題。

test.py腳汪敬唯本

#!/usr/bin/python3

import sys

print ('參數個數為:', len(sys.argv), '個參數。')

print ('參數列表:', str(sys.argv))

print ('腳本名:', str(sys.argv[0]))

print ('第一個參數:', sys.argv[1])

執行python3 test.py arg1 arg2 arg3

參數個數為: 4 個參數。

參數列表: ['test.py', 'arg1', 'arg2', 'arg3']

腳本名: test.py

第一個參數: arg1

test.py腳本

#!/usr/bin/python3

import argparse

# 生成了一個命令行參數的對象

parser = argparse.ArgumentParser(description='Test for argparse')

parser.add_argument('--name', '-n', help='name屬性，非必要參數')

parser.add_argument('--year', '-y', help='year 屬性，非必要參數，但有默認值', default=2017)

parser.add_argument('--body', '-b', help='body屬性，必要參數稿鉛', required=True)

args = parser.parse_args()

print (args.year,  args.name, args.body)

查看幫助python3 test.py --help

usage: test.py [-h] [--name NAME] [--year YEAR] --body BODY

Test for argparse

optional arguments:

  -h, --help  show this help message and exit

  --name或-n NAME  name屬性，非必要參數

  --year或-y YEAR  year屬性，非必要參數，但有默認值

  --body或-b BODY  body 屬性，必要參數

執行python3 test.py --year 2021 -n robot  --body "are you ok?"

2021 robot are you ok?

以方法2中的test.py腳本為例

python3 test.py --year 2021 --body [\"test\", \"robot\",\"boy\" ]

2021 ["test", "robot", "boy" ]

以方法1中的test.py腳本為例

python3 test.py [\"test\", \"robot\",\"boy\" ]

參數個數為: 2個參數。

參數列表: ['test.py', '[\"test\", \"robot\", \"boy\" ]']

腳本名: test.py

第一個參數: ["test", "robot", "boy" ]

其實此時傳入的第一個參困培數是一個字元，需要轉換為列表。

import json

json.loads(sys.argv[1])

test_arg.py腳本

#!/usr/bin/python3

import argparse

import os

# 生成了一個命令行參數的對象

parser = argparse.ArgumentParser(description='Test for argparse')

parser.add_argument('--body', '-b', help='body屬性，必要參數', required=True)

args = parser.parse_args()

print (args.body)

command=python3 + '  ' + test_sys.py+ '  '  + args.body

print (command)

str=('command')

result=os.system(str)

test_sys.py腳本

#!/usr/bin/python3

import sys

import json

print ('第一個參數:', sys.argv[1])

print ('列表:', json.loads(sys.argv[1]))

執行python3 test_arg.py --body  [\"test\", \"robot\",\"boy\" ]

python3  test_sys.py  ["test", "robot", "boy" ]

test_sys.py執行報錯，轉json失敗。

還記得我們案例2中，腳本的傳入指定參數和實際傳入參數嘛?

test_arg.py腳本我們稍微優化下，在傳參前先字元替換下。

["test", "robot", "boy" ]轉換為[\"test\", \"robot\",\"boy\" ]即可。

command.replace(' " ' , r ' \" ') 添加到command=之後，再次運行看看呢？

2. 有沒有比較好的Python爬蟲視頻教程

Python是現在比較流行的編程語言，未來發展前景廣闊，就業方向多，薪資待遇也是非常非常可觀的，因此不少人想要學習Python；而爬蟲是Python的應用領域之一，現在各大網站都有Python的教學視頻，比如說老男孩教育網站上有很多Python的學習教程，從入門到精通，還有項目實戰教學視頻可以觀看，知識點非常全面，可以去看看。

3. 求《Python項目開發實戰》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~

《Python項目開發實戰》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接: https://pan..com/s/1Jj5QY159b7japp3tpLtXug

4. python爬蟲項目實戰：爬取用戶的所有信息，如性別、年齡等

python爬蟲項目實戰：
爬取糗事網路用戶的所有信息，包括用戶名、性別、年齡、內容等等。

10個步驟實現項目功能，下面開始實例講解：
1.導入模塊
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
2.添加頭文件，防止爬取過程被拒絕鏈接
def qiuShi(url,page):
################### 模擬成高仿度瀏覽器的行為 ##############

heads ={
'Connection':'keep-alive',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;
q=0.9,image/webp,image/apng, / ;q=0.8',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36
(KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
}
headall = []
for key,value in heads.items():
items = (key,value)

headall.append(items)

opener = urllib.request.build_opener()

opener.addheaders = headall

urllib.request.install_opener(opener)

data = opener.open(url).read().decode()

################## end ########################################
3.創建soup解析器對象
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')
x = 0
4.開始使用BeautifulSoup4解析器提取用戶名信息
############### 獲取用戶名 ########################
name = []

unames = soup.find_all('h2')

for uname in unames:

name.append(uname.get_text())

#################end#############################
5.提取發表的內容信息
############## 發表的內容 #########################
cont = []
data4 = soup.find_all('div',class_='content')

data4 = str(data4)

soup3 = BeautifulSoup(data4,'lxml')
contents = soup3.find_all('span')
for content in contents:

cont.append(content.get_text())

##############end####################################
6.提取搞笑指數
#################搞笑指數##########################
happy = []

data2 = soup.find_all('span',class_="stats-vote")

data2 = str(data2) # 將列表轉換成字元串形式才可以使用

soup1 = BeautifulSoup(data2,'lxml')
happynumbers = soup1.find_all('i',class_="number")
for happynumber in happynumbers:

happy.append(happynumber.get_text())

##################end#############################
7.提取評論數
############## 評論數 ############################
comm = []
data3 = soup.find_all('a',class_='qiushi_comments')
data3 = str(data3)

soup2 = BeautifulSoup(data3,'lxml')
comments = soup2.find_all('i',class_="number")
for comment in comments:

comm.append(comment.get_text())
############end#####################################
8.使用正則表達式提取性別和年齡
######## 獲取性別和年齡 ##########################

pattern1 = '<div class="articleGender (w ?)Icon">(d ?)</div>'
sexages = re.compile(pattern1).findall(data)

9.設置用戶所有信息輸出的格局設置
################## 批量輸出用戶的所以個人信息 #################
print()
for sexage in sexages:
sa = sexage
print(' ' 17, '= = 第', page, '頁-第', str(x+1) + '個用戶 = = ',' ' 17)

print('【用戶名】：',name[x],end='')

print('【性別】：',sa[0],' 【年齡】：',sa[1])

print('【內容】：',cont[x])

print('【搞笑指數】：',happy[x],' 【評論數】：',comm[x])
print(' ' 25,' 三八分割線 ',' ' 25)
x += 1
###################end##########################
10.設置循環遍歷爬取13頁的用戶信息
for i in range(1,14):

url = ' https://www.qiushike.com/8hr/page/'+str(i)+'/'
qiuShi(url,i)
運行結果，部分截圖：

5. python自動化教程Jmeter性能測試

python自動化教程Jmeter性能測試25套高級軟體測試，性能測試，功能測試，自動化測試，介面測試，移動端測試，手機測試，WEB測試，滲透測試，測試用例設計，黑盒測試，白盒測試，UFT高級測試，Android測試，Selenium3自動化測試，Python3 測試，Java介面測試項目實戰視頻教程

軟體測試技術包含：性能測試，功能測試，自動化測試，介面測試，移動端測試，手機測試，WEB測試，滲透測試，測試用例設計，黑盒測試，白盒測試，UFT高級測試，項目實戰，Android測試，Selenium3自動化測試，Python3 測試，Java介面測試，LoadRunner性能測試，Appiumapp自動化測試，UIAutomator，Appium，Unittest測試框架，Kali Linux Web滲透測試，Git+Jenkins持續集成，LR+Jmeter性能測試，分布式性能測試高級視頻教程。。。

Dodwnload：https://www.soft1188.com/rjcs/283.html

總目錄：25套高級軟體測試，性能測試，功能測試，自動化測試，介面測試，移動端測試，手機測試，WEB測試，滲透測試，測試用例設計，黑盒測試，白盒測試，目實戰視頻教程

第一套：【基礎精通】軟體測試特訓營基礎到就業班，系統測試，WEB測試，UFT與Selenium自動化測試，LR性能測試視頻教程

第二套：【項目實戰】軟體測試系列之Java Selenium3自動化測試項目實戰視頻教程

第三套：【微服務課】Spring Cloud微服務最新技術入門到精通視頻教程

第四套：【系統學習】Android移動端自動化測試從入門到實戰（Java篇）UIAutomator，Robotium，Appium實戰進階視頻教程

第五套：【系統學習】Android移動端專項測試與自動化測試（Python篇）UIAutomator，Appium，Unittest框架視頻教程

第六套：【性能測試】JMeter深入進階性能測試體系，介面性能測試，各領域企業實戰視頻教程

第七套：【項目實戰】JMeter全程實戰、性能測試實戰、分布式性能測試、真實案例分析、基礎到精通視頻教程

第八套：【性能測試】LoadRunner性能測試基礎到精通全程實戰視頻教程

第九套：【滲透測試】Kali Linux Web滲透測試視頻教程

第十套：【系統學習】Appiumapp自動化測試基礎到精通視頻教程

第十一套：【項目實戰】python selenium自動化測試項目實戰視頻教程(3套)

第十二套：【系統學習】快速上手JMeter性能測試工具視頻教程

第十三套：【系統學習】LoadRunner軟體性能測試，介面性能測試視頻教程

第十四套：【項目實戰】Selenium3.0深度解析自動化測試框架設計與實戰與平台設計高級測試開發實戰視頻教程

第十五套：【系統學習】Web自動化測試，Selenium基礎到企業應用，用例設計，持續集成視頻教程

第十六套：【項目實戰】最全面的Java介面自動化測試實戰視頻教程

第十七套：【項目實戰】Python介面自動化從設計到開發，測試框架實戰與自動化進階視頻教程

第十八套：【系統學習】達內軟體測試零基礎到就業視頻教程

第十九套：【測試就業】軟體測試就業指導視頻教程

第二十套：【安卓測試】Android安卓自動化新手進階測試培訓手機app軟體開發課

第二十一套：【系統學習】軟體測試特訓營，自動化測試與UFT應用視頻教程

第二十二套：【高新面試】Python高新面試教程移動自動化測試面試面試分析+知識理論+面試技巧視頻教程

第二十三套：【高級測試】最新Web自動化測試框架Selenium3.0+Python3，搭建通用的Web自動化測試框架實戰視頻教程

第二十四套：【高級測試】高級軟體測試工程師精英培訓班，軟體測試工程師（Web自動化+APP自動化+介面自動化+面試）視頻教程

第二十五套：【系統學習】軟體測試web自動化測試selenium+移動端項目測試appium+介面測試Jmeter+性能測試LoadRunner視頻教程

python自動化教程Jmeter性能測試python自動化教程Jmeter性能測試python自動化教程Jmeter性能測試python自動化教程Jmeter性能測試python自動化教程Jmeter性能測試python自動化教程Jmeter性能測試python自動化教程Jmeter性能測試python自動化教程Jmeter性能測試python自動化教程Jmeter性能測試

6. 學習Python有什麼好的書籍推薦

1.《Python編程從入門到精通》

本書循序漸進、由淺入深地詳細講解了Python
3語言開發的核心技術，並通過具體實例的實現過程演練了各個知識點的具體使用流程。通過兩個綜合實例的實現過程，介紹了Python
3語言在綜合項目中的使用流程。全書內容循序漸進，以「技術解惑」和「範例演練」貫穿全書，引領讀者全面掌握Python 3語言。

書中共有900多個實例和範例、300多個正文實例、600多個拓展範例、77個課後練習、63個技術解惑、兩大綜合案例，每個知識點除了一個實例外，還有兩個拓展範例，達到舉一反三的效果。

2.《易學Python 》

《易學Python》採用簡潔、有趣、易學的方式對Python 3編程語言進行了講解，其風格與通篇介紹編程特性、羅列語言功能的大多數編程圖書不同，而是引導讀者帶著好奇，帶著問題去學習、掌握Python編程語言，繼而編寫真實而有用的程序。

無塵茄論你是零基礎的Python初學人員，還讓此是具有其他語言編程經驗，但是想從事Python開發的人員，《易學Python》都將帶領你踏上有趣的Python學習之路。

3.《Python核心編程(第3版)》

暢銷經典的Python書，兼顧Python2和Python3，Python開發人員的案頭常備。本書涵蓋了成為一名技術全面的Python開發人員所需的一切內容。本書講解了應用派滑察開發相關的多個領域，而且書中的內容可以立即應用到項目開發中。此外，本書還包含了一些使用Python
2和Python 3編寫的代碼案例，以及一些代碼移植技巧。有些代碼片段甚至無須修改就可以運行在Python 2.x或Python 3.x上。

4.《趣學Python編程》

Python是一種強大並通俗易懂的編程語言，而且它易學又好用！但是關於學習Python語言的書大多很枯燥無趣，讀起來沒什麼樂趣。本書把你帶入一個鮮活的Python編程世界。每章後面都配有編程練習來幫助訓練思維並加強理解。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發書籍開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

7. 有哪些 Python 經典書籍

【Python從入門到精通經典書籍推薦】

• Python入門
  目的：了解Python，學會用Python編程。
  Python入門書眾多，沒必要全部閱讀，根據介紹挑選合適自己的。PS：排名不分先後。
  

《Python編程入門：從入門到實踐》
【同時使用Python 2.X和3.X講解】

Amazon編程入門類榜首圖書，最值得關注的Python入門書

從基本概念到完整項目開發，幫助零基礎讀者迅速掌握Python編程，開發實際項目

這本書分兩部分：
第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；
第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D游戲開發，如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

《Python基礎教程（第2版·修訂版）》
【Python 2.5講解，Python 3上也能運行】

各大網店最暢銷的Python入門書

全書分為三部分。
第一部分講述Python語法，沒有廢話，還摻入了一些Python 3.0要注意的細節。
第二部分介紹了常用的GUI、框架等應用，點到即止，算是為第三部分做鋪墊了，從數目眾多的應用中可以了解到Python的強大。
第三部分是Project，全書最大的亮點，大家肯定喜歡。
作者將前面講述的內容應用到10個引人入勝的項目中，並以模板的形式介紹了項目的開發過程，手把手教授Python開發。

《Python語言及其應用》
【Python 3.X】

語言風格輕松詼諧，講解多種Python工具和第三方庫

實例涉及商業、科研以及藝術領域使用Python開發各種應用

亞馬遜最受歡迎的Python編程書之一，評分4.5

書中首先介紹了Python的基礎知識，然後逐漸深入多種主題，結合教程和攻略式風格來講解Python 3中的概念。每章結尾的練習可以幫助你鞏固所學的知識。
本書會為你學習Python打下堅實的基礎，包括測試、調試、代碼復用的最佳實踐以及其他開發技巧。

《Python編程入門（第3版）》
【Python 3.X 】

從算術運算、字元串、變數，到函數、數據結構、輸入輸出和異常處理，應有盡有

《父與子的編程之旅：與小卡特一起學Python》
【Python 2.X 】

原版Amazon 最受歡迎的青少年編程圖書

最簡單易學的內容組織方式，老少皆宜

第一版獲Jolt大獎

本書中，Warren和Carter父子以親切的筆調、通俗的語言，透徹全面地介紹了計算機編程世界。
他們以簡單易學的Python語言為例，通過可愛的漫畫、有趣的例子，生動地介紹了變數、循環、輸入和輸出、數據結構以及圖形用戶界面等編程的基本概念。
只要懂得計算機的基本操作，如啟動程序、保存文件，任何人都可以跟隨本書，由簡入難，學會編寫程序，甚至製作游戲。
本書內容經過教育專家的評審，經過孩子的親身檢驗，並得到了家長的認可。

《編程導論》
【Python 2.7】

以麻省理工學院開放式課程（OpenCourseWare）中最受歡迎的計算機科學課程為基礎，旨在培養讀者的編程思維，使讀者擁有計算機科學家的視野

本書涵蓋了Python的大部分特性，重點介紹如何使用Python這門語言，共包含編程基礎、Python程序設計語言、理解計算的關鍵概念、計算問題的解決技術等四個方面。
本書將Python語言特性和編程方法貫穿全書，目的是幫助讀者在學習Python的同時掌握如何使用計算來解決有趣的問題。

• Python進階
  需要一定Python基礎。
  
  
  

《流暢的Python》
【兼顧Python 3和Python 2】

PSF研究員、知名PyCon演講者心血之作

Python核心開發人員擔綱技術審校

全面深入，對Python語言關鍵特性剖析到位

大量詳盡代碼示例，並附有主題相關高質量參考文獻和視頻鏈接

本書致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性，避免重復勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的代碼。本書尤其深入探討了Python語言的高級用法，涵蓋數據結構、Python風格的對象、並行與並發，以及元編程等不同的方面。

《Python項目開發實戰（第2版）》
【Python 2.7】

網羅Python項目開發中的流程，讓你的編程事半功倍

Python項目與封裝/團隊開發環境/問題驅動開發/源碼管理（Mercurial） Jenkins持續集成（CI）/環境搭建與部署的自動化（Ansible）/Django框架……

這是一本偏工程的圖書，沒怎麼講Python語言基礎知識，直接告訴你怎麼搭建開發環境，做好代碼管理和文檔管理以及缺陷管理等工作。

《Python網路編程攻略》
【Python 2.7】

可作為任何一門網路編程課程中培養實踐技能的補充材料

需要讀者對Python語言及TCP/IP等基本的網路概念有了解，但即使不精通也能通過本書理解相關概念

本書全面介紹了Python網路編程涉及的重要問題，包括網路編程、系統和網路管理、網路監控以及Web應用開發。作者通過70多篇攻略，清晰簡明地描述了各種網路任務和問題，提出了可用於多種場景的解決方案，並細致地分析了整個操作過程。

《Python網路編程（第3版）》
【Python 3.X】

涵蓋網路編程所有經典話題，提供大量代碼清單及示例

從應用開發角度介紹網路編程基本概念、模塊以及第三方庫

本書針對想要深入理解使用Python來解決網路相關問題或是構建網路應用程序的技術人員，結合實例講解了網路協議、網路數據及錯誤、電子郵件、伺服器架構和HTTP及Web應用程序等經典話題。
具體內容包括：全面介紹Python3中最新提供的SSL支持，非同步I/O循環的編寫，用Flask框架在Python代碼中配置URL，跨站腳本以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法，等等。

《Python性能分析與優化》
【Python 2.X】

全面掌握Python代碼性能分析和優化方法

消除性能瓶頸，迅速改善程序性能

本書首先介紹什麼是性能分析，性能分析如何在項目開發周期中發揮作用，以及通過在項目中進行性能分析實踐能夠取得的效果。
緊接著介紹分析性能所需的核心工具（性能分析器和可視化性能分析器）。
然後介紹一系列性能優化技術，最後一章會介紹一個具有實際意義的優化案例。

《精通Python設計模式》
【Python 3.X】

用現實例子展示各模式的關鍵特性

16種基本設計模式，輕松解決軟體設計常見問題

本書分三部分，共16章介紹一些常用的設計模式。
第一部分介紹處理對象創建的設計模式，包括工廠模式、建造者模式、原型模式；
第二部分介紹處理一個系統中不同實體（類、對象等）之間關系的設計模式，包括外觀模式、享元模式等；
第三部分介紹處理系統實體之間通信的設計模式，包括責任鏈模式、觀察者模式等。

《Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰》
【Python 2.7和3.3】

從安裝與環境設置講起，一步一步搭建伺服器端Web應用

全流程講解Web應用開發，給出最佳實踐

本書共分三部分，全面介紹如何基於Python微框架Flask進行Web開發。
第一部分是Flask簡介，介紹使用Flask框架及擴展開發Web程序的必備基礎知識。
第二部分則給出一個實例，真正帶領大家一步步開發完整的博客和社交應用Flasky，從而將前述知識融會貫通，付諸實踐。
第三部分介紹了發布應用之前必須考慮的事項，如單元測試策略、性能分析技術、Flask程序的部署方式等。

《Python Web開發：測試驅動方法》
【（Django、Selenium）相關部分使用Python 3.3講解】

亞馬遜4.8星評好書

實戰式TDD開發指南，使用Django等流行框架開發現代Web應用！

學習Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他當前流行Web開發技術

「這本書很棒、很有趣，所講的全都是重點知識。如果有人想用Python做測試、學習Django或者想使用Selenium，我極力推薦這本書。要使開發者保持頭腦清醒，測試可謂至關重要。Harry完成了一項不可思議的工作，他不僅吸引了我們對測試的關注，而且還探索了切實可行的測試實踐方案。」

——Michael Foord，Python核心開發者，unittest維護者

• Python應用
  用Python數據分析，數據處理，機器學習等等。
  

《數據科學入門》
【Python 2.7】

Google數據科學家、軟體工程師Joel Grus作品

用Python從零開始講解數據科學的重量級讀本

數據科學、機器學習、模式識別領域必備

本書從零開始講解數據科學。
具體內容包括Python簡介，可視化數據，線性代數，統計，概率，假設與推斷，梯度下降法，如何獲取數據，k近鄰法，樸素貝葉斯演算法等。
作者藉助大量具體例子以及數據挖掘、統計學、機器學習等領域的重要概念，通過講解基礎數據科學工具和演算法實現，帶你快速跨入數據科學大門。
書中含大量數據科學領域的庫、框架、模塊和工具包。

《機器學習實戰》
【Python 2.7】

最暢銷機器學習圖書

介紹並實現機器學習的主流演算法

面向日常任務的高效實戰內容

全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。
通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

《機器學習系統設計》
【Python 2.7及以上】

微軟Bing核心團隊成員推出

聚焦演算法編寫和編程方式

結合大量實例學會解決實際問題

本書將向讀者展示如何從原始數據中發現模式，首先從Python與機器學習的關系講起，再介紹一些庫，然後就開始基於數據集進行比較正式的項目開發了，涉及建模、推薦及改進，以及聲音與圖像處理。通過流行的開源庫，我們可以掌握如何高效處理文本、圖片和聲音。同時，讀者也能掌握如何評估、比較和選擇適用的機器學習技術。

《Python數據處理》
【Python 2.7】

將數據處理過程自動化！

全面掌握用Python進行爬蟲抓取以及數據清洗與分析的方法，輕松實現高效數據處理！

本書採用基於項目的方法，介紹用Python完成數據獲取、數據清洗、數據探索、數據呈現、數據規模化和自動化的過程。
主要內容包括：Python基礎知識，如何從CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取數據，如何獲取與存儲數據，各種數據清洗與分析技術，數據可視化方法，如何從網站和API中提取數據。

《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》
【Python 2.7】

NumPy中文入門教程，Python數據分析首選

從最基礎的知識講起，手把手帶你進入大數據挖掘領域

囊括大量具有啟發性與實用價值的實戰案例

本書從NumPy安裝講起，逐漸過渡到數組對象、常用函數、矩陣運算、線性代數、金融函數、窗函數、質量控制等內容，致力於向初中級Python編程人員全面講述NumPy及其使用。
另外，通過書中豐富的示例，你還將學會Matplotlib繪圖，並結合使用其他Python科學計算庫（如SciPy和Scikits），讓工作更有成效，讓代碼更加簡潔而高效。

《Python數據挖掘入門與實踐》
【Python 3.4】

全面釋放Python的數據分析能力

掌握大數據時代核心技術，輕松入門數據挖掘技術並將其應用於實際項目

本書使用簡單易學且擁有豐富第三方庫和良好社區氛圍的Python語言，由淺入深，以真實數據作為研究對象，真刀實槍地向讀者介紹Python數據挖掘的實現方法。通過本書，讀者將邁入數據挖掘的殿堂，透徹理解數據挖掘基礎知識，掌握解決數據挖掘實際問題的最佳實踐！

《Python科學計算基礎教程》
【Python 2.7及以上】

精彩案例展示Numpy等科學計算模塊的強大功能和廣泛應用

剖析Python關於並行與大數據計算的方法

總結科學計算的任務、難點以及最佳實踐經驗

本書是將Python用於科學計算的實用指南，既介紹了相關的基礎知識，又提供了豐富的精彩案例，並為讀者總結了最佳實踐經驗。
其主要內容包括：科學計算的基本概念與選擇Python的理由，科學工作流和科學計算的結構，科學項目相關數據的各個方面，用於科學計算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成數值計算，用Python做符號計算，數據分析與可視化，並行與大規模計算，等等。

《Python數據分析實戰》
【Python 2.X】

了解Python在信息處理、管理和檢索方面的強大功能

學會如何利用Python及其衍生工具處理、分析數據

三個真實Python數據分析案例，將理論付諸實踐

《Python數據分析實戰》展示了如何利用Python 語言的強大功能，以最小的編程代價進行數據的提取、處理和分析，主要內容包括：數據分析和Python 的基本介紹，NumPy 庫，pandas 庫，如何使用pandas 讀寫和提取數據，用matplotlib 庫和scikit-learn 庫分別實現數據可視化和機器學習，以實例演示如何從原始數據獲得信息、D3 庫嵌入和手寫體數字的識別。

《Python網路數據採集》
【Python 3.X】

原書4.6星好評，一本書搞定數據採集

涵蓋數據抓取、數據挖掘和數據分析

提供詳細代碼示例，快速解決實際問題

本書介紹網路數據採集，並為採集新式網路中的各種數據類型提供了全面的指導。
第一部分重點介紹網路數據採集的基本原理：如何用Python從網路伺服器請求信息，如何對伺服器的響應進行基本處理，以及如何以自動化手段與網站進行交互。
第二部分介紹如何用網路爬蟲測試網站，自動化處理，以及如何通過更多的方式接入網路。

《Python計算機視覺編程》
【Python 2.6及以上】

亞馬遜計算機視覺類圖書No.1

詳細剖析多種計算機視覺工具

大量示例極易上手

本書是計算機視覺編程的權威實踐指南，通過Python語言講解了基礎理論與演算法，並通過大量示例細致分析了對象識別、基於內容的圖像搜索、光學字元識別、光流法、跟蹤、3D重建、立體成像、增強現實、姿態估計、全景創建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術。

8. Python 爬蟲的入門教程有哪些值得推薦的

Python 爬蟲的入門教程有很多值得推薦的，以下是一些比較受歡迎和推薦的教程：

1.《精通 Python 網路爬蟲》：這本書是一本入門級的 Python 爬蟲教程，適合初學者學習。

• Python3 網路爬蟲實戰：這是一個在線教程，詳細介紹了 Python 爬蟲的基礎知識，包括爬蟲的原理、如何使用 Python 爬取網頁、如何使用正則表達式和 XPath 解析網頁等。

• Python 爬蟲指南：這是一個在線教程，通過幾個簡單的例子來介紹 Python 爬蟲的基礎知識。

• 網路爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

• Python 爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

以上是一些比較受歡迎和推薦的 Python 爬蟲入門教程，你可以根據自己的需求和學習進度選擇適合自己的教程。

bilibili上也有一些視頻教程。

9. Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢

市面上的Python書籍非常豐富，對於剛接觸到Python的小白的確不太友好。這里我分享一些自學Python入門到精通推薦看的書籍。

1、《Python編程：從入門到實踐》

Python最大的一個優勢就是數據分析，如果想向數據分析方向發展，就需要深入掌握Python一些重要的庫比如numpy，pandas等。那麼這本書就是學習Python數據分析的寶庫。該書講解了如何利用各種Python庫高效地解決各式各樣的數據分析問題，實用性很強，適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。

以上就是自學Python入門到精通的書籍推薦。

10. 我的爬蟲入門書 —— 《Python3網路爬蟲開發實戰（第二版）》

年前學習python基礎知識之後，在好奇心的推動下，我開始接觸了python網路爬蟲，而在剛開始接觸網路爬蟲時，繁多的資料讓我猝不及防，對於習慣於優先通過書籍進行自主學習的我來說，通過長期看視頻學習反而不是很習慣，但是在網路上找到的許多爬蟲相關資料，不是說的過於簡略，就是部分內容有些「過時」。該跟誰走？該怎麼走？這個問題那段時間一直困擾著我。

所幸，在熱心群友的推薦下（haha，真的很熱心的一個老哥），我入手了崔大寫的《Python3網路爬蟲開發實戰（第二版）》，找到了符合我狀況的「引路書」。

初入手，書籍就令我驚訝，920頁左右的厚度，在我之前買過的相關書籍中，厚度也能算是前幾名，比實際想像的厚許多。

而當我翻開目錄，可以發現，與學科領域的「大部頭」專著相比（讀過幾本，看那種書真的蠻痛苦的hh），這本書的結構層次分明，由淺入深、層層遞進，由爬蟲基礎引入，再向各方面延伸，剛好滿足了我「半個小白」狀態的學習需要（經過近2個月的學習感覺也確實真的適合我）。

而在書的內容之外，不得不提的是，崔大的Scrape平台。崔大的Scrape平台合理的解決了爬蟲入門者實戰訓練的「場地」問題，防止了初步入門者無知的邁入了著作權的「灰色地帶」，這種提供練習平台的爬蟲教學，確實也我第一次遇到的，我對崔大的用心感到真心佩服。

   簡要的介紹到這里就結束了！目前我已經跟隨崔大的這本書學習了兩個月，受益匪淺，掌握了蠻多的技能。

總之，如果想跟隨較新的爬蟲教程學習，基礎跟我相似的同學，我認為崔大的《Python3網路爬蟲開發實戰（第二版）》是入門爬蟲絕不容錯過的一本書！