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。
| 主讲内容 | 技术要点 |
|---|---|
| LAMP 环境编译及 Apache 配置 |
1. LAMP 环境编译； 2. Apache 基本选项及应用案例； 3. 弹性云计算； 4. 云存储； 5. 云数据库； |
| Nginx 服务 |
1. LNMP 安装与管理； 2. FastCGI 模式； 3. 修改 Nginx 配置文件； 4. 配置 Nginx 虚拟主机； 5. 代理负载均衡技术； 6. Nginx 反向代理； 7. 模块设置； |
| iptables 防火墙 |
1. 防火墙概述； 2. TCP_wrappers 防护机制； 3. iptables 防火墙语法； 4. 常用防火墙脚本； 5.将 iptables 作为 NAT 路由器； |
| Ansible |
1. Ansible 简介； 2. 安装配置与运行； 3. Ansible 使用； 4. Ansible-API 的使用； |
| 自动化运维工具SaltStack |
1. saltstack 介绍； 2. saltstack 安装运行； 3. saltstack 的使用； 4. saltstack API 使用； |
| Docker自动化管理平台开发 |
1.Docker介绍、安装与基本使用； 2.Docker API介绍与调用； 3.**API对docker镜像库、docker contoiner进行管理； 4.**web管理所有docker contoiner的增删改查及； 5.状态监测与监控系统对接实现docker容器状态的监测； |
|
运维综合实战：saltstack与 docker结合构建高可用和自动发现服务 |
架构说明：管理员在salt-master端使用python程序启动容器，向redis注册信息，包括容器名字、IP、端口等。master端会根据这个信息实时生成pillar数据，再根据相应的states文件，就能定期更新haproxy配置和reload服务。 |
scrapy和scrapy-redis有什么区别?为什么选择redis数据库?
1) scrapy是一个Python爬虫框架，爬取效率极高，具有高度定制性，但是不支持分布式。而scrapy-redis一套基于redis数据库、运行在scrapy框架之上的组件，可以让scrapy支持分布式策略，Slaver端共享Master端redis数据库里的item队列、请求队列和请求指纹集合。
2) 为什么选择redis数据库，因为redis支持主从同步，而且数据都是缓存在内存中的，所以基于redis的分布式爬虫，对请求和数据的高频读取效率非常高。
迭代器和生成器的区别
1)迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常.)生成器(Generator)是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置(它记忆语句**后一次执行的位置和所有的数据值)
参数按值传递和引用传递是怎样实现的？
Python中的一切都是类，所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的，因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的，你可以改动对象。
2018年为什么要学习Python？Python还有前景吗？
近年来，Python一直是当仁不让的开发入行首选，无论是职位数量、就业广度还是使用排行都远超其他语言，而且Python语言接近自然语言，学习起来非常的 简便，因此也越来越受到人们的欢迎。进入到2018年之后，Python这个行业的前景又出现了哪些变化，还有没有学习的价值？今天我们就来了解一下。
随着近几年Python的飞速发展，应用范围逐步趋于广泛，后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据，Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲，语法较简单，就算没有任何编程基础，我们也可以学习和掌握Python编程开发，是新时代的宠儿！因此参加Python工程师培训机构的人越来越多。
Python有很多吸引程序员的功能，它易学，面向对象，字节码编译，免费且开源。还有运行时检查，完整快速的支持，可以执行各种任务的扩展。在用Python的时候，你可以非常高效。
Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C )很 地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型：
比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C 重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
Python是人工智能时代和大数据时代的首选语言，老男孩教育更新上线了python全栈 人工智能的课程，满足想加入人工智能行业，想参加Python开发人士的需求。
许多人对python的了解仅在于简单易懂，开发快，但也有很多人对python的认知有所偏差，相对来讲python易学，但精通不易。Python开发，有丰富编程经验的老师带着，为你解答遇到的各种疑点难点，会少走许多弯路、缩短学习时间、更加集中且系统的掌握python开发所需的各种知识要点。
学Python有发展前景吗?
很多人看现在python那么火都想学一学，但也在疑惑学这个到底有没有发展前景，下面就赶紧来看看学完python可以做什么工作。
1、网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2、自动化运维：自动化处理大量的运维任务
3、数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果
4、游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中
5、自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
6、网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。
7、爬虫获取或处理大量信息：批量**美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。
8、具体日常比如自动备份你的MP3;
9、人工智能工程师：数据挖掘和分析、科学计算、机器学习。Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库，可以助力你进行科学计算和可视化；
从市场需求与薪资看Python发展
从职友集**新Python招聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势。全国Python岗位需求量接近10个，北京岗位需求量居首位为20890个占比21.17%，上海Python工程师岗位需求量居第二位为12843个占比13.02%，其次是深圳、杭州、广州等一线城市合计占比16.53%，下图为全国主要城市Python工程师岗位需求量。
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