python的實訓體會

1. 北大青鳥設計培訓：怎樣才能提高python運行效率

python逐漸走入人們的視線，成為熱門編程語言，隨之而來，加入python培訓的准程序員大軍也成為社會熱點。
Python具有許多其他編程語言不具備的優勢，譬如能通過陸寬雀極少量代碼完成許多操作，以及多進程，能夠輕松支持多任務處理。
除了多種優勢外，python也有不好的地方，運行較慢，下面電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/為大家介紹6個竅門，可以幫你提高python的運行效率。
1.在排序時使用鍵Python含有許多古老的排序規則，這些規則在你創建定製的排序方法時會佔用很多時間，而這些排序方法運行時也會拖延程序實際的運行速度。
最佳的排序方法其實是盡可能多地使用鍵和內置的sort()方法。
2.交叉編譯你的應用開發者有時會忘記計算機其實並不理解用來創建現代應用程序的編程語言。
計算機理解的是機器語言。
為了運行你的應用，你藉助一個應用將你所編的人類可讀的代碼轉換成機器可讀的代碼。
有時，你用一種諸如Python這樣的語言編寫應用，再以C++這樣的語言運行你的應用，這在運行的角度來說，是可行的。
關鍵在於，你想你的應用完成什麼事情，而你的主機系統能提供什麼樣的資源。
3.關鍵代碼使用外部功能包Python簡化了許多編程任務，但是對於一些時間敏感的任務，它的表現經常不盡人意。
使用C/C++或機器語言的外部功能包處理時間敏感任務，可以有效提高應用的運行效率。
這些功能包往往依附於特定的平台，因此你要根據自己所用的平台選擇合適的功能包。
簡而言之，這個竅門要你犧牲應用的可移植性以換取只有通過對底層主機的直接編程才能獲得的運行效率。
4.針對循環的優化每一種編程語言都強調最優化的循環方案。
當使用Python時，你可以借巧亂助豐富的技巧讓循環程序跑得更快。
然而，開發者們經常遺忘的一個技巧是：盡量避免在循環中訪問變數的屬性。
5.嘗試多種編碼方法每次創建應用時都使用同一種編碼方法幾乎無一例外會導致應用的運行效率不盡人意。
可以在程序分析時嘗試一些試驗性的辦法。
譬如說，在處理字典中的數據項早早時，你既可以使用安全的方法，先確保數據項已經存在再進行更新，也可以直接對數據項進行更新，把不存在的數據項作為特例分開處理。
6.使用較新的Python版本你要保證自己的代碼在新版本里還能運行。
你需要使用新的函數庫才能體驗新的Python版本，然後你需要在做出關鍵性的改動時檢查自己的應用。
只有當你完成必要的修正之後，你才能體會新版本的不同。

2. 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。

3. 作為一個編程初學者，應當先學c語言或者是python又或者是其它語言

我認為，這個因人而異：
有的人適用先學python，這樣精力主要集中在實際應用中（用程序來解決問題），不需要花費很多精力在語言本身上。可謂時間短見效快。
而有的人，沒那麼著急和功利，有大把時間，並且希望自底向上，先把基礎功搞扎實，以便將來走得更遠。
我說說自己的體會：
我自己上學那會，只學C、C++，工作初也有幾年時間只使用C/C++。對C/C++算是比較熟悉了。
公司沒變，但後來業務的需要逐漸改為使用python語言，但此時我然忽然發現，得益於前面對C/c++的熟悉，學習python易如反野散掌，對於python中的各種現象也覺得非常好理解（自動能想像其底層設計和實現，也能很好理解為何它會這樣設計）。
總之，我認為，有了c/c++的基礎，其它高級語言學習起來根本不費力。
當然，看你學習的目的和用途，如果只是打算學門語言用來解決問題，先從python入門也頌指氏不逗畝是什麼壞事。

4. 小學生怎麼樣自學編程

首先零基礎是能學python的，很多編程大神入門之前都選擇先學習Python，所以想學就大膽去學吧，沒學之前誰不是零基礎，就算是現在才下定決心學也不怕，學習Python什麼時候都不算晚。

零基礎如何學好python，作為一個學了python兩三年的過來人，我當初也是從0開始一路摸索過來的，這里給想學python的小白們分享一點我的學習心得。

不管你學習什麼，都是有科學的學習方法與合理的學習計劃的，只要這兩點你准備充足，那麼Python從入門到精通，你比其他人耗費的時間要短得多，甚至有勤奮的小夥伴，短短半年就能獨當一面了。 開始學注意幾點：

• 對自己的水平有正確的認知

在學習Python時，每個人的基礎水平不一樣，如果你完全是新手，就需要從入門課程或初學者讀物開始鑽研，不要想著一開始就去挑戰高難度課程，我也是零基礎學習Python的，因為知道學會並不是件非常容易事情，所以想先潑點冷水，學習Python不是一蹴而就的事情，現在的你要有一個正確的認知，學完Python，並不能立馬拿一兩萬的工資，Python也沒有那麼簡單，別想著1個月、2個月就能學會，你至少得花費半年左右時間去學習。

• 不要閉門造車

不要以為自己可以解決所有問題，學習python是很抽象的，尤其是在剛開始學的時候，很多時候都會感到無從下手。 所以我建議大家一定要懂得借力，找一些身邊學得好的前輩，或者你認識的朋友帶帶你，有人指引真的會事半功倍，效率更高。 最好是和有經驗的人多多交流，可以學到很多好的學習方法和技巧，提高我們的學習效率。 我的一個好友，也是python行業大佬，之前我學習的時候請教過他問題，非常樂於助人，現在全民都在直播，所以他也每天固定時間在自己的分享群里，直播免費分享自己的python干貨知識，講講自己的學習和工作心路歷程，講一下零基礎學習哪些內容及怎麼學才能夠找到一份不錯的工作，也分享下自己接單做副業的經驗，畢竟他只做下接單都能月入過萬。

5. 有大佬可以提供一下web前端21周實習手冊的範文嗎

下面是Python開發實習報告的範文，你可以參考一下：

為期兩周的實習已經結束了，這是我們升入大學以來的第一次外出實習,因此可以說我們每個人都很認真的參加了這一次實習活動。

實習過程雖然繁瑣,但同學們都表現得很積極,不怕課程難,相互幫助一起分析。這對於我們來說是一種難得地歷練,我們此次針對的是python開發的課程實習,很多同學甚至吃了飯就一頭扎在實習中。實習的指導老師也非常認真負責,耐心講解,細心指導,一點一點解答同學們的疑惑,直到同學們理解了為止。在實習中,分析,討論,演算,教室里里充滿了濃濃的學習氣氛。

人們常說:"立足本行如下棋,輸贏系於每個棋子"。大學,大代表廣博,學代表學識。大學出去的人一定要有廣博的學識飢局才能算得上是真正的大學畢業生。從大學的第一天開始,我們就必須從被動轉向主動,成為自己未來的主人,積極地管理自己的學業和將來的事業,做好人生和職業生涯規野咐劃。作為大學生,最重要的還是學習,學生第一要事是學習,學習好了才能做其他的事情。畢竟現在是知識,信息第一的時代,有了知識你才能改變,得到自己想要的,實現自己的夢想。

總結一下在此次實習過程中的收獲主要有三個方面:一是提高了實際動手操作的能力,為就業和將來的工作取得了一些寶貴的實踐經驗。二是在實習過程中成立一個小團隊,彼此之間互相溝通,互相幫助,為了我們的目標而努力,讓我看到了大家對於學習的熱情,還有每個人的學習能力。三是為畢業論文積累了素材和資料。

我們之所以能有這次充實難忘的實習機會,是因為有了學校以及學院的大力支持,實習帶隊老師的全心指導和無私的關懷;若沒有學校以及學院各位領導以及相關部門的大力支持,我們是絕對不會能有這次密切結合所學專業,密切接近實際工作環境的實習機會;若沒有各位實習老師和藹可親的指導,全頌肢純心全意的無私關懷,我們絕不可能順利完成實習任務,也絕不可能滿載而歸。在這里,向為了我們能真正學到知識而不辭辛苦做了大量工作,而且每天都會激勵我們的實習帶隊老師致以最衷心的感謝!

"路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索"我相信自己在以後的學習中會不斷的完善,提升Python專業能力，不求最好只求更好，我相信這次實訓對我之後的學習和工作有很大的幫助!