『壹』 python爬蟲如何寫
Python的爬蟲庫其實很多，像常見的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入門爬蟲的話，可以學習一下requests和bs4(BeautifulSoup)這2個庫，比較簡單，也易學習，requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面，下面我以這2個庫為基礎，簡單介紹一下Python如何爬取網頁靜態數據和網頁動態數據，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
Python爬取網頁靜態數據
這個就很簡單，直接根據網址請求頁面就行，這里以爬取糗事網路上的內容為例：
1.這里假設我們要爬取的文本內容如下，主要包括昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位：
打開網頁源碼，對應網頁結構如下，很簡單，所有欄位內容都可以直接找到：
2.針對以上網頁結構，我們就可以編寫相關代碼來爬取網頁數據了，很簡單，先根據url地址，利用requests請求頁面，然後再利用BeautifulSoup解析數據（根據標簽和屬性定位）就行，如下：
程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：
Python爬取網頁動態數據
很多種情況下，網頁數據都是動態載入的，直接爬取網頁是提取不到任何數據的，這時就需要抓包分析，找到動態載入的數據，一般情況下就是一個json文件（當然，也敬鏈譽可能是其他類型的文件，像xml等），然後請求解析這個json文件，就能獲取到我們需要的數據，這里以爬取人人貸上面的散標數據為例：
1.這里假設我們爬取的數據如下，主要包括年亮段利率，借款標題，期限，金額，進度這5個欄位：
2.按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找到動態載入的json文件，具體信息如下：
3.接著，針對以上抓包分析，我們就可以編寫相關代碼來爬取數據了，基本思路和上面的靜態網頁差不多，先利用requests請求json，然後再利用python自帶的json包解析數據就行，如下：
程序運行截圖如下，已經成功獲取到數據：
至此，我們就完成了利用python來爬取網頁數據。總的來說，整個過程很簡單，requests和BeautifulSoup對於初學者來說，非常容易學習，也易掌握，可以學習使用一下，後期熟悉後，可以學習一下scrapy爬蟲框架，可以明顯提高開發效率，非常不錯，當然，網頁中要是有加密、驗證碼等，這個就需要自己好好琢磨，研究對策了，網上也有相關教程和資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分喚陸享的內容能對你上有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。
『貳』 如何用python爬取網站數據
這里簡單介紹一下吧，以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
抓取網站靜態數據（數據在網頁源碼中）：以糗事網路網站數據為例
1.這里假設我們抓取的數據如下，主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位，如下：
對應的網頁源碼如下，包含我們所需要的數據：
2.對應網頁結構，主要代碼如下，很簡單，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面：
程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：
抓取網站動態數據（數據不在網頁源碼中，json等文件中）：以人人貸網站數據為例
1.這里假設我們爬取的是債券數據，主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息，截圖如下：
打開網頁源碼中，可以發現數據不在網頁源碼中，按F12抓包分析時，才發現在一個json文件中，如下：
2.獲取到json文件的url後，我們就可以爬取對應數據了，這里使用的包與上面類似，因為是json文件，所以還用了json這個包（解析json），主要內容如下：
程序運行截圖如下，前羨已經成功抓取到數據：
至此，這里就介紹完了這2種數據的抓取，包括靜態數據和動態數據。總的來說，這2個示例不難，都是入門級別的爬蟲，網頁結構也比較簡單，最重要的還是要會進行抓包分析，對頁面進行分析提取，後期熟悉後，可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取，可以更方便一些，效率更高，當然，如果爬取的頁面比較復雜，像驗證碼、加密等，這時候就需要認真分析了，網上也有一些教程可供參考，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。
『叄』 再見！Python 3.6
到上月為止，Python 3.6 對我來說已經死掉了。
如果你一直在關注Python, 不知道它對大家是不是也是這樣？
為什麼這么說呢？因為以後它將不再收到錯誤或安全修復程序。這意味著如果你在本月之後使賣猜用 Python 3.6，你自己需要自擔風險。
當然現在可能不像我說的這樣。 但最近發現的 Log4j 漏洞給了我們警鍾。 雖然這並不直接涉及 Python，但它最終會是一個非常有權威的和痛苦的案例。
還有一個問題。考慮一中悉型下：截至 2021 年 12 月 16 日，從 PyPI 下載的包中陸顫至少有 17.39% 基於 Python 3.6。這就表示這個版本的 Python 即將結束。
如果你看到 3.6 或更早版本，則到 2021 年 12 月底，將不再收到更新或錯誤修復。要解決該問題，必須升級到最新版本的 Python。因為 3.6 將達到生命周期終止 (EOL)，所以它不會再收到錯誤修復，即使它們很重要。你可能會發現自己使用 Python 和已知的 CVE，其 CVSS 分數為 10.0，但不會被修補
例如，假設你使用的是 Ubuntu Server 20.04，這是一個長期版本。此 LTS 發行版的支持期限到 2025 年。因此，理論上，還有三年的支持期。這是否意味著無需更新 Python？理論上，是的。使用 LTS 版本時，將收到安全更新，也會有告警，但即使收到安全更新，也無法獲得錯誤修復，當然也不會有任何的新功能包含其中。
更糟糕的是，可能第三方框架和庫都不會更新。那就必須被困在仍然支持 Python 3.6 的的這個版本上。
接下來說點好消息：
大多數較新的版本（例如 Ubuntu 20.04.3 和 RHEL 8.5）都附帶 Python 3.9。我目前有一個附帶 Python 3.8 的 Ubuntu Server 20.04。運行sudo do-release-upgrade（升級到20.04.3）後，Python包升級到3.9。但即使是最初的 20.04 版本也包含 Python 3.8。
大家很可能仍在使用 Ubuntu 18.04，它在 2023 年之前仍受支持。但是 Ubuntu 18.04 附帶了 Python 3.6……該版本即將發布。因此，即使距離 18.04 還剩一年，但Python 版本已經過時了。
如果你想在 Ubuntu 18.04 上升級 Python，你可以藉助 Anaconda。為此，請使用以下命令下載 Anaconda 安裝程序：
通過以上命令就可以升級到3.9版本了。
但是版本升級後，但目前你可能還在使用這3.6版本的各種庫，框架或其它模塊，如果升級到3.9後，是無法保證這些模塊的兼容的，這就意味這我們必須非常小心的進行代碼改動，當然如果這些外部庫有升級那是最好升級到新版本，我知道這個過程非常不容易，但最終的結果是值得的，加油，努力！
『肆』 工信部的Python技術與應用工程師證書有用嗎
一般來說是有用的呀。不過你如果是已經超過使用期限的話，那麼可能就會沒有人承認你的了。
『伍』 python exp沒定義
指高等數學。
exp全稱Exponential指數曲線是高等數學里以自然常數e為底的指數函數，它同時又是航模名詞。
在醫葯說明中，EXP是指使用期限，即Expirydate除此之外，EXP是世界著名項目管理軟體供應商美國Primavera公司的主要產品之一，是國際規范的施工管理和合同及建設信息管理軟體exp，還指行業軟體的高級專家版，在靈活性和功能上比專業版更加強大，也更加復雜。