怎么爬取小说php,学完了python能做什么工作?
python学完可以做什么?题主应该才学完python基础吧,作为一门全场景的编程语言,python的应用范围非常广泛,下面我分5个方面简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:
数据处理日常工作中我们一定牵扯到处理excel、txt、json等文件,如果数据量大且操作复杂,手动处理起来会非常繁琐,还好python针对这些文件的处理提供了一个非常实用的处理库—pandas,内置大量函数和类型(DataFrame),只需简单几行代码即可快速加载处理数据,如果你工作中需要反复处理一些文件数据,可以使用一下这个模块,简单而又高效,可以明显提高工作效率:
机器学习机器学习是目前一个非常火的研究领域,由于入门门槛高且需要一定数学基础,许多开发者望而却步,还好python针对机器学习提供了一个非常实用的学习库—scikit-learn,内置大量机器学习算法(回归、分类、聚类等),只需简单几行代码即可快速构建一个学习模型,如果你对机器学习感兴趣,又苦于找不到好的学习工具,可以使用一下这个模块,非常不错,当然,tensorflow等开源框架也非常合适:
web开发web开发是当前一个非常重要的开发领域,日常生活中所见的各种网站都需要后台支持,python针对web开发提供了非常多的开源框架,轻量级的flask、tornado,重量级的django,都可以快速构建一个网站,如果你需要开发一个属于自己的web系统,又找不到合适的框架可用,可以学习一下这几个模块,非常不错,也非常容易掌握:
网络爬虫日常生活中我们可能需要从网络获取大量数据,如果只是复制黏贴,费时费力,还不利于数据规整,还好python针对网络等数据的获取提供了一个非常实用的框架—scrapy,只需简单几行代码即可快速构建一个爬虫程序,如果你近期需要从网络获取大量数据,而又找不到合适的利用工具,可以学习一下这个框架,简洁而又高效:
游戏开发日常闲暇中我们可能需要开发一些小型游戏,如果从零去学习相关工具或框架会非常麻烦,还好python针对小型游戏开发提供了一个非常实用的开发平台—pygame,内置大量组件和容器,只需少量代码即可快速构建一个小型游戏,如果你想开发一个属于自己的小型游戏,又找不到合适的开发工具,可以学习一下这个模块,非常简单高效:
当然,除了以上5个方面,python还有许多其他应用,运维、测试、树莓派等都有广泛涉及,网上也有相关教程和资料,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。
大数据怎么入门学习好?
大数据相比较于Java、Python等编程语言来说,确实是入门比较难的,不过如果想自学也没毛病,只要你了解大数据的学习路线图,跟着学习路线图来学习,不会走偏,那么,想学习还是很容易的哦!
分享给大家一套大数据的学习路线图学习大数据,也需要一些编程语言要基础,之后还要学习Hadoop、spark等技术栈,在加上一些项目实战,就可以找工作喽!
第一阶段:零基础数据仓库管理可掌握的核心能力
•掌握企业级ETL平台的kettle
•掌握BI的可视化平台Superset
•掌握Kettle ETL处理设计思想
•掌握大数据企业开发中最常见的linux的操作
•掌握一款主流数据库客户端工具DataGrip
•掌握企业MySQL的调优方案
•掌握大数据分析中数据全量及增量同步解决方案
•掌握生产环境中数据分析程序的部署解决方案
第二阶段:Java语言编程可掌握的核心能力
•掌握Java程序基础数据类型
•掌握开发中常用类如集合、IO流、常用类等操作
•掌握Java异常处理机制
•掌握反射、网络编程、多线程开发
•掌握Jsoup的网络爬虫开发
•掌握JDBC操作
•掌握ETL数据处理和BI报表开发
第三阶段:Hadoop技术栈可掌握的核心能力
•掌握shell编程
•掌握ZooKeeper原理并应用
•掌握HDFS的使用和MapReduce编程
•理解MapReduce原理和调优
•掌握Yarn的原理和调优
•掌握Hive的使用和调优
第四阶段:项目一(在线教育)可掌握的核心能力
•掌握从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程
•掌握大量教育行业的真实业务逻辑,涉及20多个主题,100多个指标
•掌握海量数据如何调优、使用拉链表、增量数据处理,以及Hive函数的具体应用等
•掌握基于CM的大数据环境部署和管理
•掌握数据仓库的核心概念和应用
•掌握常用离线大数据技术:Oozie、Sqoop、Hive等
•掌握FineReport可视化
第五阶段:数据微服务接口开发可掌握的核心能力
•掌握SpringBoot整合SpringMVC开发
•掌握SpringBoot整合MyBatis开发
•掌握Eureka搭建
•掌握Feign的使用
第六阶段:实时生态圈可掌握的核心能力
•掌握Redis原理及架构
•掌握Redis命令操作、及数据结构
•掌握Hbase原理及架构
•掌握HBase命令操作、MapReduce编程
•掌握Phoneix二级索引优化查询
•掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构
掌握KafkaStreams开发
掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析
掌握基于Flink的多流并行处理技术
掌握千万级高速实时采集技术
第七阶段:项目二(证券、物联网任选其一)可掌握的核心能力
•掌握基于FTP、Flume + Kafka的实时数据采集开发
•掌握TB级海量规模下Flink实时处理开发,保证实时计算高容错
•掌握三种不同时间维指标的存储、计算方案(Druid、MySQL、HBase),例如:毫秒级\秒级\分时等时间维
•掌握基于Kylin的即席快速OLAP开发
•掌握基于Flink CEP的实时预警监控开发
•掌握基于Spring Boot的数据服务接口开发
第八阶段:Spark技术栈可掌握的核心能力
•掌握Scala语言基础、数据结构
•掌握Scala语言高阶语法特性
•掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想
•掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark On Hive整合
•掌握Spark Streaming整合Kafka完成实时数据处理
•掌握Spark Streaming偏移量管理及Checkpoint
•掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理
第九阶段:项目三可掌握的核心能力
•掌握Docker环境部署、管理操作
•掌握基于Oracle + MySQL异构数据源数据处理技术
•掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的实时采集技术
•掌握Kudu + Spark的快速离线数据处理、分析技术
•掌握Kudu + Impala即席数据分析技术
•掌握基于ClickHouse高性能存储、计算引擎技术
•掌握基于ELK的全文检索技术
•掌握Kudu、Spark的调优能力
•掌握基于Spring Cloud的数据微服务接口开发技术
如果想要学习,有免费教程,可以私信我哦
php如何获取html页面title标签里面的内容?
给你提供一个很笨的思路,但我认为可以实现。
1,PHP可以读取HTML的文件,把里面的内容都读取在一个变量里
2,先使用第一次explode函数,分割出<title>,你会得到一个数组
3,再使用一次这个函数,分割出</title>,你就可以得到你想要的内容了。
如何快速学习编程?
这是两个问题啊!先说说,用手机是否能学编程的问题,用手机学编程可以在手机上看各种视频教程,查看资料,如果想在手机上去实践练习敲代码的话,编译器好像还没有相关的APP应用,就算有,在手机上敲代码,边敲还要不停的切换页面去查看编码的输出结果,可以想象这将是程序员的灾难。再来说说学习编程比较快的方法问题,好的方法可以让编程学习过程少走弯路,更快的打好基础从而入门,一旦踏上编程这条路,就意味着直到你不在从事这个行业之前,都要不停的学习,越学越深,越深越想学,个体的悟性不同,学习的进度快慢也就自然不同,好的方法存在着一定的共性,我也算是才入门,分享下我自己的学习方法,希望对你有所帮助。
1.在学习之前大量的去查阅资料,了解现目前各个领域比较流行的编程语言都有哪些,根据自己最想涉及的开发领域选择好核心的编程语言。要有足够的兴趣编程,编程的世界其实真的很COOL,实现一个功能,可以有很多巧妙的方法,真的是一门艺术。
2.给自己假想一个实际的简单的应用项目,比如:个人的或公司的门户网站,网站具备用户管理系统,对数据的增、删、改、查等等一些简单的功能。
3.带着假想的应用项目实现的各种疑问,寻找系统的视频教程,引导式的有效学习,我自己找的免费资源是《云知梦》《传智播客》,
跟着这些有经验的讲师系统的学习,边学边去想你所学到知识哪些可以用来去实现你之前假想的那个应用项目,并不断去尝试写代码,哪怕只是一个简单输出 echo "Hello Word!"; 也要自己去敲出来。
4.系统学的时候你会发现,要学的不紧紧只是一种语言,还有其他的语言相互配合才能实现一个具体的项目,这时知识点就会很多很乱,一次性根本不可能都记下来或者消化,这时我们需要边看资料视频,边用WORD做好每个知识点的笔记,做好注释,比如我的笔记
做好笔记后,需要每天用琐碎的时间,不断的去重复看自己做的笔记,不断的重复加深知识点在脑子里的记忆,重复的时候不需要花很多时间,即使没记住也不用管,高集中力的把所有记录的知识点全部过一遍,就这样每天重复,重复的多了,你会很惊奇的发现当你要用的时候,这些知识点会很清晰的出现在你的脑海里,然后就是多去尝试敲代码,查看代码的输出结果,不断的去调试。
5.不断的把学到的知识去用于你的假想应用项目,直到能完整的把这个假想的应用项目做出来,能做出来并能正常运行,说明你入门了,之后就可以继续用这种方法去往深里学。
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零基础成为一个爬虫难度大吗?
爬虫是伴随互联网的兴起而来的,以前很早的互联网,比如曾经的雅虎,你能想象给别人看的网页都是人工后台一个个给弄上去的吗。就跟今天的一些内容网站,比如悟空问答一样,用户给一个个补录上去,让大家看的。
但是搜索引擎不行,互联网的内容简直太多了,软件是摩尔定律级别,网页就更不说了。如果靠人工,根本不可能搞定这么多东西。就产生了很多算法,比如深度优先,广度优先等,尽量的去抓取别人的网页和内容。这其中也有很多的规则,并不是什么内容都允许抓取的。比如百度的爬虫,一般叫百度蜘蛛spider。爬取规则,你偶尔会看到自己项目中也会有类似robots.txt这样文件,就是爬虫规则。你可以写明不允许爬取,正常的蜘蛛是不应该再来抓取你的内容的。
一般我们能看到的,被爬取的内容都是明网,还有子网,暗网,你可以自己搜索了解一下。据说暗网的内容更多,更让人惊心动魄,被我们定义为非法的,“说是为了保护我们”,哎,就算是吧。
学爬虫,我们不需要搞到搜索引擎的级别,这个是谷歌,百度这种强搜索倾向的公司去搞的。一般来说,Python的这个框架Scrapy,就可以递归爬取内容,可以从它开始去学习如何爬取。零基础难度也不算大,但还是需要你花一些精力去研究的。我自己没去从事过爬取的岗位。现在厉害的人多了,你可以去从简单的实例开始,比如随便搜搜,‘我用爬虫一天时间“偷了”知乎一百万用户,只为证明PHP是世界上最好的语言’,爬取网易云音乐,用Python解决租房问题等例子,都非常有趣,这些都是学习的好例子。