‘壹’ python爬虫如何写
Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
Python爬取网页静态数据
这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事网络上的内容为例：
1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：
打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：
2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
Python爬取网页动态数据
很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也敬链誉可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：
1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年亮段利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：
2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：
3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功获取到数据：
至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分唤陆享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
‘贰’ 如何用python爬取网站数据
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为慧返拍例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事网络网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：
对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：
2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率世型、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：
打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：
2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：
程序运行截图如下，前羡已经成功抓取到数据：
至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
‘叁’ 再见！Python 3.6
到上月为止，Python 3.6 对我来说已经死掉了。
如果你一直在关注Python, 不知道它对大家是不是也是这样？
为什么这么说呢？因为以后它将不再收到错误或安全修复程序。这意味着如果你在本月之后使卖猜用 Python 3.6，你自己需要自担风险。
当然现在可能不像我说的这样。 但最近发现的 Log4j 漏洞给了我们警钟。 虽然这并不直接涉及 Python，但它最终会是一个非常有权威的和痛苦的案例。
还有一个问题。考虑一中悉型下：截至 2021 年 12 月 16 日，从 PyPI 下载的包中陆颤至少有 17.39% 基于 Python 3.6。这就表示这个版本的 Python 即将结束。
如果你看到 3.6 或更早版本，则到 2021 年 12 月底，将不再收到更新或错误修复。要解决该问题，必须升级到最新版本的 Python。因为 3.6 将达到生命周期终止 (EOL)，所以它不会再收到错误修复，即使它们很重要。你可能会发现自己使用 Python 和已知的 CVE，其 CVSS 分数为 10.0，但不会被修补
例如，假设你使用的是 Ubuntu Server 20.04，这是一个长期版本。此 LTS 发行版的支持期限到 2025 年。因此，理论上，还有三年的支持期。这是否意味着无需更新 Python？理论上，是的。使用 LTS 版本时，将收到安全更新，也会有告警，但即使收到安全更新，也无法获得错误修复，当然也不会有任何的新功能包含其中。
更糟糕的是，可能第三方框架和库都不会更新。那就必须被困在仍然支持 Python 3.6 的的这个版本上。
接下来说点好消息：
大多数较新的版本（例如 Ubuntu 20.04.3 和 RHEL 8.5）都附带 Python 3.9。我目前有一个附带 Python 3.8 的 Ubuntu Server 20.04。运行sudo do-release-upgrade（升级到20.04.3）后，Python包升级到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 附带了 Python 3.6……该版本即将发布。因此，即使距离 18.04 还剩一年，但Python 版本已经过时了。
如果你想在 Ubuntu 18.04 上升级 Python，你可以借助 Anaconda。为此，请使用以下命令下载 Anaconda 安装程序：
通过以上命令就可以升级到3.9版本了。
但是版本升级后，但目前你可能还在使用这3.6版本的各种库，框架或其它模块，如果升级到3.9后，是无法保证这些模块的兼容的，这就意味这我们必须非常小心的进行代码改动，当然如果这些外部库有升级那是最好升级到新版本，我知道这个过程非常不容易，但最终的结果是值得的，加油，努力！
‘肆’ 工信部的Python技术与应用工程师证书有用吗
一般来说是有用的呀。不过你如果是已经超过使用期限的话，那么可能就会没有人承认你的了。
‘伍’ python exp没定义
指高等数学。
exp全称Exponential指数曲线是高等数学里以自然常数e为底的指数函数，它同时又是航模名词。
在医药说明中，EXP是指使用期限，即Expirydate除此之外，EXP是世界着名项目管理软件供应商美国Primavera公司的主要产品之一，是国际规范的施工管理和合同及建设信息管理软件exp，还指行业软件的高级专家版，在灵活性和功能上比专业版更加强大，也更加复杂。