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。
人工智能（机器学习、深度学习）
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；
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；
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
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；
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；
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！
主讲内容
技术要点
数学基础
数据分析
机器学习
机器学习项目
深度学习
深度学习项目实战
什么是元类？
同上，我们讲到在python中皆为对象，而元类即是用来创建类的”东西”。类也是元类的实例。而在python中，它们要么是类的实例，要么是元类的实例，除了type。type实际上是它自己的元类。元类主要的用途是用来创建API,比如django的ORM。
有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？
PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告。Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查
python培训班哪个好？
一、选择口碑好的培训班
当我们开始做一件新的事情的时候，我们**先做的事情就是去打听这件事好不好，如果不好的话，我们可能会重新考虑这件事是否该做，所以选培训班也是这样，大家都觉得好，才是真的好！
二、教学内容符合需求
互联网的更新速度是很快的，我们要明确自己在培训班学的知识、技术能够得到使用，而不是学成之后发现这技术已经被out了！
什么是Python装饰器？
Python装饰器是Python中的特有变动，可以使修改函数变得更容易。
10个Linux常用命令
ls pwd cd touch rm mkdir tree cp mv cat more grep echo
如何将一个数字转换成一个字符串？
你可以使用自带函数str()将一个数字转换为字符串。如果你想要八进制或者十六进制数，可以用oct()或hex()。
相关推荐：
