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python爬虫入门6，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技术笔记汇总（含语法、工具库、数科、爬虫等），Python爬虫实战入门六：提高爬虫效率—并发爬取智联招聘，Python爬虫新手入门教学（六）：制作词云图??。

1.Python技术笔记汇总（含语法、工具库、数科、爬虫等）

自去年五月份在知乎发布Python技术笔记以来，迄今文章+回答总数已经达到接近200篇。这些内容包括Python基础语法、数据科学、爬虫、自动化办公、机器学习、各类工具库及小技巧。这里把写过的内容汇总成目录，方便查询检索。1. 学习方法怎么自学python，大概要多久？ 为什么自学Python看不进去？ 如何系统地学习Python 中 , numpy, scipy, pandas？ 哪些 Python 库让你相见恨晚？ 有什么关于python的书值得阅读？ 请问自学 Python 有必要买课程吗？ Python学到什么程度可以面试工作？ 用python进行办公自动化都需要学习什么知识呢？ 你是如何开始能写 Python 爬虫？ 2. 入门Python初学 Python 需要安装哪些软件？ 入门python有什么好的书籍推荐？ 学Python的学生买电脑，该买什么配置的？初学 Python 者自学 Anaconda 的正确姿势是什么？ 有哪些值得推荐的 Python 开发工具？ Python安装库太慢？配置好这个速度飞起 3. Python语法一文搞懂Python匿名函数 一文搞懂Python文件读写 一文搞懂python的map、reduce函数 一文搞懂Python迭代器和生成器 一文搞懂Python循环小技巧 一文搞懂Python错误和异常 一文搞懂python日期时间处理 如何理解Python中的yield用法? 8个超好用的Python内置函数，提升效率必备 python新手必躺的坑 有了这个Python备忘录，代码拿来即用 50个关于IPython的使用技巧，get起来！ 使用IPython有哪些好处？用好模块，对李白诗集进行字频统计 4. Pandas & Numpy数据处理在pandas中使用数据透视表 高效的5个pandas函数，你都用过吗？ 6个pandas数据处理小技巧，提升效率必备 高效的10个Pandas函数，你都用过了吗？ 如何系统地学习Python 中 , numpy, scipy, pandas？ 用python爬虫爬去数据直接用excel处理就好，为什么还用pandas来处理？干货 | 50题带你玩转numpy Numpy基础20问 Numpy进阶之排序小技巧 5. 数据可视化 好看的数据可视化的图片是怎么样做的？ 哪些 Python 库让你相见恨晚？ Python中除了外还有哪些数据可视化的库？ 使用pyecharts绘制词云图-淘宝商品评论展示 数据可视化，Seaborn画图原来这么好看 seaborn常用的10种数据分析图表 Superset，基于web的开源BI工具，github三万star 教你用pyecharts制作交互式桑基图，赶快学起来吧！ 干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门 6. 空间地理信息聊一聊Python中优秀的6个地图可视化库 24页PPT | 如何利用python进行地图可视化？ geopandas，用python分析地理空间数据原来这么简单！ 干货 | 使用pyecharts绘制交互式动态地图 7. 爬虫小白如何入门 Python 爬虫？selenium入门详细指南（附淘宝抢购案例） 哪吒票房超复联4，100行python代码抓取豆瓣短评，看看网友怎么说 使用requests爬取python岗位招聘数据 电影《毒液》豆瓣短评 爬虫&分词&词云展示 有哪些足不出户，能用十天左右时间掌握的新技能？干货！python爬虫100个入门项目 干货！python爬虫100个入门项目 续8. 自动化办公用python进行办公自动化都需要学习什么知识呢？python自动化办公太难？学这些就够用了 python读写excel等数据文件方法汇总 xlwings，让excel飞起来！ python操作CSV和excel,如何来做? 请教下 Python 高手，如何用 Python 自动化操作 Excel？9. 数据科学使用python进行数据分析工作，要掌握哪些数学知识?Vaex ：突破pandas，快速分析100G大数据量 jieba分词-强大的Python 中文分词库 numba，让python速度提升百倍 最全Python数据科学小抄，赶紧收藏吧！ 看图涨知识，一百天搞定机器学习 Python数据分析案例 | 台风最喜欢在我国哪个省市登陆 pandas_profiling ：教你一行代码生成数据分析报告 干货！小白入门Python数据科学全教程 深入了解机器学习 ( into ML)：线性回归 机器学习数学知识，你必须要掌握！ Python机器学习·微教程 Keras中的多变量时间序列预测-LSTMs 一文读懂随机森林的解释和实现 机器学习中的数据缩放-Python Scikit-Learn实现方法 如何使用Python scikit-learn机器学习库做分类和回归预测 机器学习中的泛化能力10. 数据库如何使用python连接数据库？Python sqlite3数据库模块使用攻略 如何通过Python将CSV文件导入MySQL数据库？ python与mysql怎么完成大量的数据交互？11. 开发工具有哪些值得推荐的 Python 开发工具？这6款Python IDE&代码编辑器，你都用过吗？ 初学 Python 者自学 Anaconda 的正确姿势是什么？Jupyter Notebook & Lab快捷键大全 15个好用到爆炸的Jupyter Lab插件 泣血整理，Jupyter Notebook最常用的配置技巧 实用 | PyCharm常用快捷键整理 ，极其强大的下一代notebook！ 12. 其他你用 Python 写过哪些有趣的脚本？使用Python验证常见的50个正则表达式利用Python将PDF文档转为MP3音频 pdfkit | 利用python实现html文件转pdf 干货 | 解放双手,用Python实现自动发送邮件 教你使用Python下载b站等各大主流网站音视频 教你使用Python制作酷炫二维码 Github上好玩的50个python项目汇总 （一）Github上好玩的50个python项目汇总 （二） *推荐几本不错的Python书。如果大家对自学没有信心，当然也可以去看视频课，跟着老师的节奏学习会更容易入门。有个还不错的课程，可以瞅瞅。

2.Python爬虫实战入门六：提高爬虫效率—并发爬取智联招聘

之前文章中所介绍的爬虫都是对单个URL进行解析和爬取，url数量少不费时，但是如果我们需要爬取的网页url有成千上万或者更多，那怎么办？使用for循环对所有的url进行遍历访问？嗯，想法很好，但是如果url过多，爬取完所有的数据会不会太过于耗时了？对此我们可以使用并发来对URL进行访问以爬取数据。一般而言，在单机上我们使用三种并发方式：多线程(threading)多进程()协程(gevent)对于以上三种方法的具体概念解释和说明，各位可以自行网上搜索了解，相信会比我解释得清楚，所以在此就不对它们进行解释说明了。本系列文章有两个重点，一个是实战，一个是入门，既为实战，理论性的东西就描述得比较少；既为入门，所讲述的都是简单易懂易操作的东西，高深的技术还请入门之后自行探索，那样也会成长得更快。那么下面，开始并发爬取的实战入门，以多进程为例，并发爬取智联招聘的招聘信息。一、分析URL和页面结构1、搜索*范围内职位名包含“Python”的职位招聘我们不分职业类别、不分行业类别，工作地点选为*，职位名为“Python”，对招聘信息进行搜索，结果如下图：我们注意图中三个红框的信息：搜索结果的url结构；（构造url地址进行for循环遍历）搜索结果的条数；（判断url的数量）采集的信息的主体；（解析数据）通过筛选url参数，我们确定了需要爬取的基本URL为： 为请求地址和目录jl:工作地点参数kw:搜索的关键字kt:以职位名搜索p:页数我们可以发现，除了页数会变化之外，其余的参数值都是固定的值。我们来确定一下搜索结果的总页数。因为网页上有提示一共有多少个职位满足条件，我们拿总职位数除以单页显示的职位数量即可知道搜索结果的页数。# coding:utf-8 import requests from bs4 import import re url = ' wbdata = requests.get(url).content soup = (wbdata, 'lxml') items = soup.select("div#newlist_list_content_table > table") count = len(items) - 1 # 每页职位信息数量 print(count) job_count = re.findall(r"共(.*?)个职位满足条件", str(soup))[0] # 搜索结果页数 pages = (int(job_count) // count) + 1 print(pages)结果返回每页60条职位信息，一共有14页。那么我们的待爬取的url地址就有14个，url地址中参数p的值分别从1到14，这么少的url，使用for循环也可以很快完成，但在此我们使用多进程进行演示。二、在爬虫中使用多进程先上代码：# coding:utf-8 import requests from bs4 import from import Pool def get_zhaopin(page): url = ' print("第{0}页".format(page)) wbdata = requests.get(url).content soup = (wbdata,'lxml') job_name = soup.select("table.newlist > tr > td.zwmc > div > a") salarys = soup.select("table.newlist > tr > td.zwyx") locations = soup.select("table.newlist > tr > td.gzdd") times = soup.select("table.newlist > tr > td.gxsj > span") for name, salary, location, time in zip(job_name, salarys, locations, times): data = { 'name': name.get_text(), 'salary': salary.get_text(), 'location': location.get_text(), 'time': time.get_text(), } print(data) if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=2) pool.map_async(get_zhaopin,range(1,pages+1)) pool.close() pool.join()结果如下：因为除了使用了多进程之外，其他的代码与之前文章介绍的方法大同小异，所以在此只介绍一下多进程的核心代码：from import 是Python自带的一个多进程模块，在此我们使用其Pool方法。if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=2) pool.map_async(get_zhaopin,range(1,pages+1)) pool.close() pool.join()实例化一个进程池，设置进程为2；调用进程池的map_async()方法，接收一个函数(爬虫函数)和一个列表(url列表)如此，在爬虫中使用多进程进行并发爬取就搞定了，更多高级、复杂强大的方法，还请各位参考其他文档资料。=======================================================================文章首发微信公众号： 州的先生个人网站： 同步更新

3.Python爬虫新手入门教学（六）：制作词云图

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,如有问题请及时联系我们以作处理。Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看 3.6Pycharm相关模块的使用安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。上篇文章爬取了B站视频的弹幕数据，对于这方面可以做一些弹幕词云分析，让爬虫数据不再过于单调。代码内容还是非常简介的，看注释就可以明白了import jieba import wordcloud # 读取文件内容 f = open('弹幕.txt', encoding='utf-8') txt = f.read() # jiabe 分词 分割词汇 txt_list = jieba.lcut(txt) string = ' '.join(txt_list) # 词云图设置 wc = wordcloud.WordCloud( width=1000, # 图片的宽 height=700, # 图片的高 _color='white', # 图片背景颜色 font_path='msyh.ttc', # 词云字体 scale=15, ) # 给词云输入文字 wc.generate(string) # 词云图保存图片地址 wc.to_file('out.png')由上图所示，有很多的这样的 到位 这样的关键词，这样的关键词是没有什么实际意义的，我们可以在词云设置中设置 停用词stopwords={'到位'}如果你想要输入的图片不是正方形的图片，想要设置成自己想要的形状，需要先找一张 透明图导入 imageio 模块import jieba import wordcloud import imageio # 导入imageio库中的imread函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片 py = imageio.imread('.\\0.jpg') # 如何你想要改变词云图的形状，可以添加 # 读取文件内容 f = open('B站弹幕.txt', encoding='utf-8') txt = f.read() # jiabe 分词 分割词汇 txt_list = jieba.lcut(txt) string = ' '.join(txt_list) # 词云图设置 wc = wordcloud.WordCloud( width=1000, # 图片的宽 height=700, # 图片的高 _color='white', # 图片背景颜色 font_path='msyh.ttc', # 词云字体 mask=py, # 所使用的词云图片 scale=15, stopwords={'到位'}, # 停用词 # contour_width=5, # contour_color='red' # 轮廓颜色 ) # 给词云输入文字 wc.generate(string) # 词云图保存图片地址 wc.to_file('out.png')

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