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南京python基础入门
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Python爬虫培训好学吗?

好不好学要看你怎么学了。如果是自学,会难一些,毕竟有难题很难找到人帮你解答,很容易半途而废。要是你找到了一家靠谱的学校,就会容易很多。不过,这里我想教你入门Python爬虫。

一:爬虫准备(在安装好Python的前提下)

1.爬虫首先需要做的事情就是要确定好你想要爬取数据的对象,这里我将以百度主页logo图片的地址为例进行讲解。

2.首先,是打开百度主页界面,然后把鼠标移动到主页界面的百度logo图标上面,点击鼠标右键,然后点击审查元素,即可打开开发者界面。

3.然后再下面的界面里面,可以看到该logo图标在HTML里面的排版模式,这里百度我用字替换了。

二:开始爬虫

1.爬虫主要分为两个部分,**个是网页界面的获取,第二个是网页界面的解析;爬虫的原理是利用代码模拟浏览器访问网站,与浏览器不同的是,爬虫获取到的是网页的源代码,没有了浏览器的翻译效果。

2.首先,我们进行页面获取,python爬虫的话很多模块包提供给开发者直接抓取网页,urllib,urllib2,requests(urllib3)等等,这里我们使用urllib2进行网站页面的获取;首先导入urllib2模块包(该包是默认安装的):import urllib2

3.导入模块包之后,然后调用urllib2中的urlopen方法链接网站,代码如下repr = urllib2.urlopen("XXXXXX"),XXXXXX代表的是网站名称。

4.得到网站的响应之后,然后就是将页面的源代码读取出来,调用read方法,html = repr.read()

5.获取到页面的源代码之后,然后接下来的工作就是将自己想要的数据从html界面源代码中解析出来,解析界面的模块包有很多,原始的re,好用的BeautifulSoup,以及高大上的lxml等等,这里我就简单的用re介绍介绍,首先导入re模块包:import re

6.然后进行利用re进行搜索,这里我有使用正则表达式,看不懂的同学需去补充点正则表达式方面的知识。

7.然后,我这里就实现了一个简单的爬虫流程,打印url,可以看见刚好就是之前我们看见的百度主页logo的地址。

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人工智能(机器学习、深度学习)

主讲内容 技术要点
数学基础

1.微积分与概率论基础;

2.线性代数与矩阵运算;

3.数理统计与参数估计;

4.凸优化基础;

5.梯度下降和拟牛顿、**大熵模型;

数据分析

1.科学计算numpy、pandas;

2.分析策略;数据可视化matpalotlib;

3.自然语言处理NLTK;

机器学习

scikit-learn;机器学习与特征工程;

分类算法;回归与非监督学习。

1 .numpy数据处理Ipython入门、numpy导入、ndarray属性与基本操作

2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的数据丢失处理、pandas层次化索引、pandas 拼接操作、美国各州人口数据分析、pandas数据处理、pandas绘图函数、pandas读取数据、学生使用pandas练习数据处理

3. scipy scipy安装、scipy 高数积分、scipy实现登月图片消噪、scipy图像处理ndimage、pandas 透视表和交叉表 ;

4. matplotlib 图像的灰度化处理、 matplotlib风格和样式 、matplotlib基础知识、matplotlib四图;

5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回归案例、KNN入门案例、KNN分类案例;

6.线性回归&逻辑斯蒂回归算法 导数回顾、实例糖尿病的线性回归、岭回归与Lasso回归、线性回归原理、矩阵的回顾、逻辑斯蒂回归算法;

7.决策树算法&朴素贝叶斯算法 决策树原理、贝叶斯原理、决策树实例、贝叶斯实例;

8.SVM支持向量机&聚类k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 实例、K-Means算法实际应用案例

机器学习项目

算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立

实战案例:

1.人脸识别;

2.手迹识别;

3.预测年收入;

4.自动脸补全;

5.使用聚类手写数字识别;

6.汽车车牌识别;

深度学习

1.TensorFlow框架开发;

2.Tensorflow IO操作;

3.神经网络基础、全连接神经网络与实现;

4.卷积神经网络网络与实现;

5.项目:图像识别;

深度学习项目实战

基于深度学习**火Tensorflow框架实战,结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务

使用深度学习框架从零开始完成人脸检测,验证码识别,人脸关键点定位,垃圾邮件分类,图像风格转换,AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战,从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 提供所涉及的所有数据,代码以及PPT,方便大家快速动手进行项目实践!

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哪些人适合学习Python?

1、编程菜鸟新手:非常喜爱编程,以后想从事相关工作,但是零基础,不知道入门选择什么编程语言的朋友,其实是**适合选择Python编程语言的。
2、网站前端的开发人员:平常只关注div css这些页面技术,很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的;
3、SEO人员:以前在做很多SEO优化的时候,苦于不会编程,一些程序上面的问题,得不到解决,只能做做简单的页面优化。现在学会Python之后,你和我一样都可以编写一些查询收录,排名,自动生成网络地图的程序,解决棘手的SEO问题。

那Python适合开发哪些类型的应用呢?

1、网络应用,包括网站、后台服务等等;
2、许多日常需要的小工具,包括系统管理员需要的脚本任务等等;
3、把其他语言开发的程序再包装起来,方便使用。

python的就业前景如何,就业工资待遇多少

看水平的,一般目前市场对python的需求很高,但需要的是具有多年的开发经验的技术达人。基本一般1年以上经验,可以从web开发的,基本10k起,之后按技术能力相应增加。目前市场对python还是非常友好的,薪资一般比同等水平java和安卓开发都高10%~20%,具体你可以在求职网站查看了解

介绍一下except的用法和作用?

Python的except用来捕获所有异常,因为Python里面的每次错误都会抛出一个异常,所以每个程序的错误都被当作一个运行时错误。

数组和元组之间的区别是什么?

数组和元组之间的区别:数组内容是可以被修改的,而元组内容是只读的。另外,元组可以被哈希,比如作为字典的关键字。

Python是怎样管理内存的?

Python的内存管理是由私有heap空间管理的。所有的Python对象和数据结构都在一个私有heap中。程序员没有访问该heap的权限,只有解释器才能对它进行操作。为Python的heap空间分配内存是由Python的内存管理模块进行的,其核心API会提供一些访问该模块的方法供程序员使用。Python有自带的垃圾回收系统,它回收并释放没有被使用的内存,让它们能够被其他程序使用。


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