不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择什么python学校好，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：python爬虫爬取2020年**排名(预祝各位考生考上心仪*)，为什么我不建议你学python？，学java好还是python好?哪个有前途，请问①Python好学吗？没有基础②推荐好的学习Python的学校*是北京??。

1.python爬虫爬取2021年**排名(预祝各位考生考上心仪*)

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途今天发的是python爬虫爬取**排名，并且保存到excel中，当然这个代码很简单，我用了半小时就写完了，我的整体框架非常清晰，可以直接拿去用，也希望有小白可以学习到关于爬虫的一些知识爬取**排名request 获取 html beautiful soup 解析网页 re 正则表达式匹配内容 新建并保存 excel from bs4 import # 网页解析 获取数据 import re # 正则表达式 进行文字匹配 import urllib.request, urllib.error # 制定url 获取网页数据 import xlwt def main(): baseurl = " # 1爬取网页 datalist = getData(baseurl) savepath = "**排名.xls" saveData(datalist,savepath) # 正则表达式 paiming = re.compile(r'(.*).*.*.*.*') # 创建超链接正则表达式对象，表示字符串模式，规则 xuexiao = re.compile(r'.*(.*).*.*.*') defen = re.compile(r'.*.*(.*).*.*') xingji = re.compile(r'.*.*.*(.*).*') cengci = re.compile(r'.*.*.*.*(.*)') # 爬取网页 def getData(baseurl): datalist = [] html = askURL(baseurl) # 保存获取到的网页源码 # print(html) #【逐一】解析数据 （一个网页就解析一次） soup = (html, "html.parser") # soup是解析后的树形结构对象 for item in soup.find_all('tr'): # 查找符合要求的字符串形成列表 # print(item) #测试查看item全部 data = [] # 保存一个学校的所有信息 item = str(item) #排名 paiming1 = re.findall(paiming, item) # re正则表达式查找指定字符串 0表示只要*个 前面是标准后面是找的范围 # print(paiming1) if(not paiming1): pass else: print(paiming1[0]) data.append(paiming1) if(paiming1 in data): #学校名字 xuexiao1 = re.findall(xuexiao, item)[0] # print(xuexiao1) data.append(xuexiao1) #得分 defen1 = re.findall(defen, item)[0] # print(defen1) data.append(defen1) #星级 xingji1 = re.findall(xingji, item)[0] # print(xingji1) data.append(xingji1) #层次 cengci1 = re.findall(cengci, item)[0] # print(cengci1) data.append(cengci1) # print('-'*80) datalist.append(data) # 把处理好的一个学校信息放入datalist中 return datalist # 得到指定一个url网页信息内容 def askURL(url): # 我的初始访问user agent head = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 伪装用的 "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) /537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.116 Safari/537.36" } # 用户代理表示告诉豆瓣服务器我们是什么类型的机器--浏览器 本质是告诉浏览器我们可以接受什么水平的文件内容 request = urllib.request.Request(url, headers=head) # 携带头部信息访问url # 用request对象访问 html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) # 用urlopen传递封装好的request对象 html = response.read().decode("utf-8") # read 读取 可以解码 防治乱码 # print(html) except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) # 打印错误代码 if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) # 打印错误原因 return html # 3保存数据 def saveData(datalist, savepath): book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8", style_=0) # 创建workbook对象 样式压缩效果 sheet = book.add_sheet('**排名', cell_overwrite_ok=True) # 创建工作表 一个表单 cell覆盖 for i in range(0, 640): print("第%d条" % (i + 1)) data = datalist[i] # print(data) for j in range(0, 5): # 每一行数据保存进去 sheet.write(i , j, data[j]) # 数据 book.save(savepath) # 保存数据表 #主函数 if __name__ == "__main__": # 当程序执行时 # #调用函数 程序执行入口 main() # init_db("movietest.db") print("爬取完毕！") 具体实现效果如下 一共600多条数据

2.为什么我不建议你学python？

作者 | 玉面玲珑颜如玉转载自 | 脚本之家（ID：jb51net）原文地址 | 为什么我不建议你搞Python之所以从事Python是因为很不爽PHP的语法，虽然PHP被称为世界上*的编程语言。于是，为了这个原因，付出了沉重的代价,失业了好几回。身边有些人时不时总是会问我一些Python的技术问题，但是大多数情况下都是比较基础的。要不是近几年Python火了起来,说不定我真的转行送外卖了。对于Python这么语言，可以当作一门兴趣或爱好来学习，但是若是想找到份好的工作还是谨慎为主，这也是为什么不建议你搞Python的原因。Python学习热 VS Python就业市场广阔Python流行起来实话说是意料之中的事情，只是没有想到它是那么的快。在14年的时候,实在无法忍受PHP那美元符号和分号的结尾，于是开始入坑Python。那时的Python，市面上只有寥寥几本的书籍可以参考。至于廖雪峰的Python入门教程，看了2篇就放弃了，写的实在太浅显。当然，后来他也写了些高级的教程，有兴趣的可以看看。然而,Python仍然是门小众的语言。有多么小众呢？你可以上拉钩或BOSS直聘上搜索下，基本上一线城市除了北京、上海外，其他区域来来去去就那么10-20家公司，而且这些公司中80%都是创业公司。曾经,我在1年中入职了2家Python的公司，前1家公司我才进去3个月就倒闭了。为什么呢？没人用它搞业务啊。当前Python比较适合的业务主要有：数据分析、信息安全、系统运维、应用测试运维就不用说了，现在基本都是自动化时代了。而数据分析中，说的最多的就是爬虫。实际上，它跟分析没有太多的关系。常见的反倒是一些报表的导出功能。再高级一些的就是什么大数据了。对于信息安全，完全可以说是石器往青铜时代过渡。虽然有这样的大杀器，然而很多事情还待人为实现。对于如下的一些业务还是谨慎使用:GUI开发嵌入式开发首先GUI开发,现在不是热门业务。即使有这业务,也只会是Windows的GUI，人家有MFC，跟你Python没有半毛钱关系。如果你要用PyQt5写个界面，还不如用Electron，人家内存管理方面做得反倒更好些。至于嵌入式开发，还是老老实实学习C语言和汇编吧，不要指望Python能在里面帮上什么忙。当然，做做应用级别的业务，什么语言都是可以的。对于Web开发，可以选择的余地就更多了。前有Java深耕市场多年，后有nodejs来势汹汹，下有Golang虎视眈眈。而Python在这个市场中能分到的梗真心不多，而且很大一部分都是Django带来的。这几年Flask的流行，让不少人体会到了Python的简洁。然而，真的好用的还是Pyramid这个名不见经传的框架(仅本人自身观点,可以挖掘很多有意思的东西)。理性的回归2021年是个疯狂的一年,资本的市场风起浪涌。相比2021年，反倒平静了许多。理性的回归，资本也逐渐回归到正常。有位哥们说他公司现在前端最火，他的Java都要退居二线了。随便随便1个3年的前端，动不动就要求薪资*16K。如果放在16-17年完全是有可能的事情,而放在19年只能说是痴人说梦。因此19年还是要多从自身的学习做起，多沉淀自身的技术。当然随便学习下技术之外的东西，一些赚钱的方式总是在你认知之外的地方。你完全可以把学习Python当作一门投资，至于有没有回报就不要太看重了。错入一行误半生之所以不建议从事Python的问题在于，你以为从事Python是门轻松的事情，然而却选择了条艰难的不归之路。不得不说,在从事Python的这几年中，每天都在朝九晚六中度过，还时不时要找点事情做做。虽然薪水没有Java大佬们那么高,然而生活还是过得有滋有味。为什么呢?Python效率高的。效率有多高,直接pip装个包就好了。每次看到Java的大佬在用maven或grade安装依赖时，就默念还是pip好用，至少还有个进度条知道还需要多久能完成。至于npm就不谈论了，再说下去就会沦为语言之争了。如果你觉得从事Python是件轻松的事情，那么混吃等死的日子就会到达尽头。有时你拍着胸脯跟BOSS说，这个东西我半天就能完成，结果现实狠狠的闪了你一个耳光。举个简单的例子，比如报表导出word是个很常见的业务输出，如果要在word中输出对应的目录，那真的是件可怕的事情。因为python常用的docx库根本不支持，而Java的POI及PHP的phpword是支持的,结果为了你的无知不得不加班。然而，闲着无事又会激发自身的瞎折腾，不然没法对上级交待。这里也要庆幸总是遇到些好的领导，鼓励你多学习一点。于是，逐渐的就变成了1个打酱油的人物，救火版的存在。别人搞不定的东西，你花个半个小时完美解决。什么Win32 API编程，GUI编程，数据报表、分析，打补丁甚至开发外挂样样都过了一遍。结果，2-3个人做了1个团队5-6个人的活，钱还是那么多。当你从事Python久了，就会发现自己的知识是多么的零少。结果，又不得不推动着你系统的学习一遍，从而每天都在信息量巨大的日子中度过漫漫长夜。举个最简单的例子，在股票技术面的分析中，什么K线分析是常用的方法。此时你用Python来折腾，是个很不错的主意。结果，你不得不学习点金融的知识来扩充。于是事情就开始变得不可控制和确定了。当然,结果会是有意思的。曾经在某个夜里，自己通过Python分析的几只股票的组合的收益率达到了20%，我几近失眠了。我从来没有想到，事情是那么的简单且来的不容易。作为1个发了工资就还花呗的人来说,余额宝的收益率才3%而已。即使我1年存了1W，1年后利息也才300。而我用1-2个月的时间，却达到了20%的收益，那种欣喜有点佩服自己，只是后悔当初投入太少。于是，后来慢慢了解到Python在量化分析中大有用途，虽然没有什么大公司用它进行实时交易。但是，不得不说Python是门很不错的分析语言。Python作为1门派语言，只有在重点高校才会存在的语言，有其独到的先天优势。相比其他分析的工具，如R、Matlab，Python使用起来更人性化些。特别是开发外挂的时候，当然这涉及到黑产的部分内容，就不展开说明了。你会发现Python写起来的效果只是比易语言稍微复杂一些。抛开信息安全的领域，虽然数据分析动不动就是7位数的收入。但是，要成为1位数据科学家也不是件容易的事情。之所以能给你这个价位的薪资，是因为你自身能提供对应的数据观点，换句话你能挖掘出大数据后的商机。这必定是个缓慢的过程。很多人没有坚持到那么一步就放弃了，还不如早点找些收入稳定的渠道，避免错过机遇与财富的积累。如果能理性对待，清楚认知自己的当前情况，才知道该岗位是否适合自己。结语对于Python，建议可以学习下，但是如果想靠他找到份工作就要谨慎些。毕竟，决定你工资的是你的稀缺程度，如果没有业务的支撑，即使你再精通也是瞎扯。如果期望高薪资的话，还是建议从事Java或C、C++的岗位。如果想快速找到工作，还是建议从事前端或PHP的岗位。而对于想多方面发展，想折腾自己的人，建议来混混Python的岗位,每天"混吃等死"。

3.学java好还是python好?哪个有前途

.一看你就是想学python 但是网上都说学java好对不??这里只能这么说 学自己想学的~ 只要你水平到了 那个都有前途

4.请问①Python好学吗？没有基础②推荐好的学习Python的学校*是北京

哈哈,选我吧!1.相对不难学。但是学的很精，不是很容易。2.不了解。不乱推荐。只是想说，我写了很多教程类的资料。你凑头看起，会更容易上手的。比如：【整理】Python语言简介搞懂python大概是啥。【整理】【多图详解】如何在Windows下开发Python：在cmd下运行Python脚本+如何使用（模式和GUI模式）+如何使用PythonIDE搞懂如何写python代码，运行python代码。3.可以参考我的：【整理】如何学习Python+如何有效利用Python有关的网络资源+如何利用Python自带手册()里面会教你，如何学习Python，以及推进了适合你入门看的书的。(此处不给贴地址，请自己用google搜标题，即可找到帖子地址)

就拿大数据说话，优势一目了然，从事IT行业，打开IT行业的新大门，找到适合自己的培训机构，进行专业和系统的学习。