python的实训体会

1. 北大青鸟设计培训：怎样才能提高python运行效率

python逐渐走入人们的视线，成为热门编程语言，随之而来，加入python培训的准程序员大军也成为社会热点。
Python具有许多其他编程语言不具备的优势，譬如能通过陆宽雀极少量代码完成许多操作，以及多进程，能够轻松支持多任务处理。
除了多种优势外，python也有不好的地方，运行较慢，下面电脑培训http://www.kmbdqn.cn/为大家介绍6个窍门，可以帮你提高python的运行效率。
1.在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。
最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。
2.交叉编译你的应用开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。
计算机理解的是机器语言。
为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。
有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。
关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。
3.关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。
使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。
这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。
简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。
4.针对循环的优化每一种编程语言都强调最优化的循环方案。
当使用Python时，你可以借巧乱助丰富的技巧让循环程序跑得更快。
然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。
5.尝试多种编码方法每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。
可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。
譬如说，在处理字典中的数据项早早时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。
6.使用较新的Python版本你要保证自己的代码在新版本里还能运行。
你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。
只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

2. Python爬虫可以爬取什么

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2.了解非结构化数据的存储

3.学习scrapy，搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

一

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

二

了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

三

学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

四

学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

五

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.

六

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。

3. 作为一个编程初学者，应当先学c语言或者是python又或者是其它语言

我认为，这个因人而异：
有的人适用先学python，这样精力主要集中在实际应用中（用程序来解决问题），不需要花费很多精力在语言本身上。可谓时间短见效快。
而有的人，没那么着急和功利，有大把时间，并且希望自底向上，先把基础功搞扎实，以便将来走得更远。
我说说自己的体会：
我自己上学那会，只学C、C++，工作初也有几年时间只使用C/C++。对C/C++算是比较熟悉了。
公司没变，但后来业务的需要逐渐改为使用python语言，但此时我然忽然发现，得益于前面对C/c++的熟悉，学习python易如反野散掌，对于python中的各种现象也觉得非常好理解（自动能想象其底层设计和实现，也能很好理解为何它会这样设计）。
总之，我认为，有了c/c++的基础，其它高级语言学习起来根本不费力。
当然，看你学习的目的和用途，如果只是打算学门语言用来解决问题，先从python入门也颂指氏不逗亩是什么坏事。

4. 小学生怎么样自学编程

首先零基础是能学python的，很多编程大神入门之前都选择先学习Python，所以想学就大胆去学吧，没学之前谁不是零基础，就算是现在才下定决心学也不怕，学习Python什么时候都不算晚。

零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。

不管你学习什么，都是有科学的学习方法与合理的学习计划的，只要这两点你准备充足，那么Python从入门到精通，你比其他人耗费的时间要短得多，甚至有勤奋的小伙伴，短短半年就能独当一面了。 开始学注意几点：

• 对自己的水平有正确的认知

在学习Python时，每个人的基础水平不一样，如果你完全是新手，就需要从入门课程或初学者读物开始钻研，不要想着一开始就去挑战高难度课程，我也是零基础学习Python的，因为知道学会并不是件非常容易事情，所以想先泼点冷水，学习Python不是一蹴而就的事情，现在的你要有一个正确的认知，学完Python，并不能立马拿一两万的工资，Python也没有那么简单，别想着1个月、2个月就能学会，你至少得花费半年左右时间去学习。

• 不要闭门造车

不要以为自己可以解决所有问题，学习python是很抽象的，尤其是在刚开始学的时候，很多时候都会感到无从下手。 所以我建议大家一定要懂得借力，找一些身边学得好的前辈，或者你认识的朋友带带你，有人指引真的会事半功倍，效率更高。 最好是和有经验的人多多交流，可以学到很多好的学习方法和技巧，提高我们的学习效率。 我的一个好友，也是python行业大佬，之前我学习的时候请教过他问题，非常乐于助人，现在全民都在直播，所以他也每天固定时间在自己的分享群里，直播免费分享自己的python干货知识，讲讲自己的学习和工作心路历程，讲一下零基础学习哪些内容及怎么学才能够找到一份不错的工作，也分享下自己接单做副业的经验，毕竟他只做下接单都能月入过万。

5. 有大佬可以提供一下web前端21周实习手册的范文吗

下面是Python开发实习报告的范文，你可以参考一下：

为期两周的实习已经结束了，这是我们升入大学以来的第一次外出实习,因此可以说我们每个人都很认真的参加了这一次实习活动。

实习过程虽然繁琐,但同学们都表现得很积极,不怕课程难,相互帮助一起分析。这对于我们来说是一种难得地历练,我们此次针对的是python开发的课程实习,很多同学甚至吃了饭就一头扎在实习中。实习的指导老师也非常认真负责,耐心讲解,细心指导,一点一点解答同学们的疑惑,直到同学们理解了为止。在实习中,分析,讨论,演算,教室里里充满了浓浓的学习气氛。

人们常说:"立足本行如下棋,输赢系于每个棋子"。大学,大代表广博,学代表学识。大学出去的人一定要有广博的学识饥局才能算得上是真正的大学毕业生。从大学的第一天开始,我们就必须从被动转向主动,成为自己未来的主人,积极地管理自己的学业和将来的事业,做好人生和职业生涯规野咐划。作为大学生,最重要的还是学习,学生第一要事是学习,学习好了才能做其他的事情。毕竟现在是知识,信息第一的时代,有了知识你才能改变,得到自己想要的,实现自己的梦想。

总结一下在此次实习过程中的收获主要有三个方面:一是提高了实际动手操作的能力,为就业和将来的工作取得了一些宝贵的实践经验。二是在实习过程中成立一个小团队,彼此之间互相沟通,互相帮助,为了我们的目标而努力,让我看到了大家对于学习的热情,还有每个人的学习能力。三是为毕业论文积累了素材和资料。

我们之所以能有这次充实难忘的实习机会,是因为有了学校以及学院的大力支持,实习带队老师的全心指导和无私的关怀;若没有学校以及学院各位领导以及相关部门的大力支持,我们是绝对不会能有这次密切结合所学专业,密切接近实际工作环境的实习机会;若没有各位实习老师和蔼可亲的指导,全颂肢纯心全意的无私关怀,我们绝不可能顺利完成实习任务,也绝不可能满载而归。在这里,向为了我们能真正学到知识而不辞辛苦做了大量工作,而且每天都会激励我们的实习带队老师致以最衷心的感谢!

"路漫漫其修远兮,吾将上下而求索"我相信自己在以后的学习中会不断的完善,提升Python专业能力，不求最好只求更好，我相信这次实训对我之后的学习和工作有很大的帮助!