• 无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享...Python的功能不可以说不大,在金融数据分析里面有着很方便的应用。 1.数据获取 pandas包中有自带的数据获取接口,详细的大家可以去其官网上找,是io.data下的...

     无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。教程链接:https://www.cbedai.net/qtlyx

     

    Python的功能不可以说不大,在金融数据分析里面有着很方便的应用。

    1.数据获取

    pandas包中有自带的数据获取接口,详细的大家可以去其官网上找,是io.data下的DataReader方法。

     

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import pandas.io.data as web
    import math
    #从雅虎财经获取DAX指数的数据
    DAX = web.DataReader(name='^GDAXI', data_source='yahoo',start = '2000-1-1')
    #查看一下数据的一些信息 上面这一方法返回的是一个pandas dataframe的数据结构
    print DAX.info()
    #绘制收盘价的曲线
    DAX['Close'].plot(figsize=(8,5))

     

    我们获得的数据是dataframe的结构,毕竟是pandas的接口的嘛。然后我们绘制一下收盘价曲线。

    这个是我们获取的数据的信息。

    绘制出来的收盘价曲线是这样的。

    2.简单的数据处理

    有了股票价格,我们就计算一下每天的涨跌幅度,换句话说,就是每天的收益率,以及股价的移动平均和股价的波动率。

     

    #计算每日的涨跌幅
    DAX['Return'] = np.log(DAX['Close']/DAX['Close'].shift(1))
    print DAX[['Close','Return']].tail()
    #将收盘价与每日涨跌幅度放在一张图上
    DAX[['Close','Return']].plot(subplots = True,style = 'b',figsize=(8,5))
    #42与252个交易日为窗口取移动平均
    DAX['42d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=42)
    DAX['252d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=252)
    #绘制MA与收盘价
    DAX[['Close','42d','252d']].plot(figsize=(8,5))
    #计算波动率,然后根据均方根法则进行年化
    DAX['Mov_Vol']=pd.rolling_std(DAX['Return'],window = 252)*math.sqrt(252)
    DAX[['Close','Mov_Vol','Return']].plot(subplots = True, style = 'b',figsize = (8,7))

     

     

     

    我们可以掌握这种subplots的绘图方法,把几张趋势图片放在一起。

    这是移动平均线的图片,subplots的属性为false,那么就是叠加在一起绘制。

            这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样,在市场低迷,或者说,金融危机的时候,市场的波动率急剧增加。于是,就有了恐慌指数这个东西,也就是Vix,其实就是市场的波动率指数。

     

     

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  • Python2爬虫代码之获取金融品种行情数据#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import requests #使用requests包方便 import json #导入json模块 import time #导入时间模块# 以下是某个新闻网站的行情api...

    Python2爬虫代码之获取金融品种行情数据

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import requests #使用requests包方便
    import json #导入json模块
    import time #导入时间模块
    
    # 以下是某个新闻网站的行情api,返回json格式数据
    data = requests.get("https://forexdata.wallstreetcn.com/real?en_prod_code=XAGUSD,AUTD,XAUUSD,USOIL,US10YEAR,GBPUSD,EURUSD,USDJPY,USDCNH,USDOLLARINDEX,UK100INDEX,FRA40INDEX,GER30INDEX,000001,HKG33INDEX,JPN225INDEX&fields=prod_name,update_time,last_px,px_change,px_change_rate,price_precision")
    #解析数据,获取需要的内容
    injson = json.loads(data.text)['data']['snapshot']
    #自己需要的行情代码列表
    codelist = "XAGUSD,AUTD,XAUUSD,USOIL,US10YEAR,GBPUSD,EURUSD,USDJPY,USDCNH,USDOLLARINDEX,UK100INDEX,FRA40INDEX,GER30INDEX,000001,HKG33INDEX,JPN225INDEX"
    
    codelistar = codelist.split(',') #个人需要分割成list格式
    
    codelistar.reverse()#反转顺序
    print " 更新时间              品种列表     涨跌幅度   报价 " #输出标题
    for name in codelistar:
        timestr = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(injson[name][1]))
        print timestr +  '  '+injson[name][0]+'   '+str(injson[name][4])+ '  '+str(injson[name][2])
    #最后输出打印出来

    输出结果
    这里写图片描述

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  • Python是一种计算机程序设计语言,又被称为胶水语言,可以用混合编译的方式使用c/c++/java等语言的库。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如在大学里感觉非常难学的C语言,进入社会非常流行的Java语言,以及...

    Python是一种计算机程序设计语言,又被称为胶水语言,可以用混合编译的方式使用c/c++/java等语言的库。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如在大学里感觉非常难学的C语言,进入社会非常流行的Java语言,以及适合初学者的Basic语言,非常适合网页编程的Java语言等,Python是他们其中的一种。

    Python可以做什么?

    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:批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。

    具体日常比如自动备份你的MP3;

    还有可以做网站,很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的;

    也可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。

    总之就是能干很多很多事啦!

    而Python又是人工智能开发的主流语言,学习Python可以做人工智能工程师。

    Python的优势

    1、Python如今是主流语言:

    • 程序编写简洁快速

    • 入门简单功能强大

    • 语法表达优美易读

    • 代码开发效率很高

    • Google开源机器学习框架:TensorFlow

    • 开源社区主推学习框架:Scikit-learn

    • 百度开源深度学习框架:Paddle

    以上框架均为Python语言开发,而且Python还有很多优质的文档、丰富的AI库、机器学习的库、自然语言和文本处理的库;

    如果你依然在编程的世界里迷茫,可以加入我们的Python学习扣qun:784758214,看看前辈们是如何学习的!交流经验!自己是一名高级python开发工程师,从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴!分享一些学习的方法和需要注意的小细节,点击加入我们的 python学习者聚集地

    2、发展前景广阔

    Python到底有多火呢?

    后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等,Python应用是无处不再的,搜索因为Google的核心代码是Python完成的、迪士尼公司动画生成的Unix版本都内建了Python环境支持、国内知名的豆瓣网也是Python技术建立的;

    由此可见Python应用开发技术在各个公司有大小规模的使用,Python的发展前景是不可估量的。

    python开发就业前景怎么样?

    从Python开发者薪资的变化趋势来看,随着工作年限的增长工资成直线增长。从事Python开发,所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多,可从事大数据、数据分析师、人工智能工程师等方向,未来发展的空间大。

    Python 在数据分析、数据挖掘、人工智能、web开发等方面都大有发挥之处,再加上人工智能大量依赖数据,数据相关岗位人才的稀缺,Python 现在的职位可谓是炙手可热。

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  • Python爬虫为什么受欢迎如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫、学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得简单、容易上手...
    
      
        




    Python爬虫为什么受欢迎

    如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫、学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得简单、容易上手。


    利用爬虫我们可以获取大量的价值数据,从而获得感性认识中不能得到的信息,比如:

    知乎:爬取优质答案,为你筛选出各话题下最优质的内容。

    淘宝、京东:抓取商品、评论及销量数据,对各种商品及用户的消费场景进行分析。

    安居客、链家抓取房产买卖及租售信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

    拉勾网、智联:爬取各类职位信息,分析各行业人才需求情况及薪资水平。

    雪球网:抓取雪球高回报用户的行为,对股票市场进行分析和预测。


    对于小白来说,爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python,然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点,很久之后发现仍然爬不了数据;有的人则认为先要掌握网页的知识,遂开始 HTML\CSS,结果入了前端的坑,瘁……


    但掌握正确的方法,在短时间内做到能够爬取主流网站的数据,其实非常容易实现,但建议你从一开始就要有一个具体的目标。


    在目标的驱动下,你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识,都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

      

    1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

    2.了解非结构化数据的存储

    3.学习scrapy,搭建工程化爬虫

    4.学习数据库知识,应对大规模数据存储与提取

    5.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

    6.分布式爬虫,实现大规模并发采集,提升效率




     - ❶ -

    学习 Python 包并实现基本的爬虫过程


    大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行,这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。


    Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议从requests+Xpath 开始,requests 负责连接网站,返回网页,Xpath 用于解析网页,便于抽取数据。


    如果你用过 BeautifulSoup,会发现 Xpath 要省事不少,一层一层检查元素代码的工作,全都省略了。这样下来基本套路都差不多,一般的静态网站根本不在话下,豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了


    当然如果你需要爬取异步加载的网站,可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化,这样,知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解




     - ❷ -

    了解非结构化数据的存储


    爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地,也可以存入数据库中。


    开始数据量不大的时候,你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件


    当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的,可能会有缺失、错误等等,你还需要对数据进行清洗,可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理,得到更干净的数据。




    - ❸ - 

    学习 scrapy,搭建工程化的爬虫


    掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了,但是在遇到非常复杂的情况,可能仍然会力不从心,这个时候,强大的 scrapy 框架就非常有用了。


    scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架,它不仅能便捷地构建request,还有强大的 selector 能够方便地解析 response,然而它最让人惊喜的还是它超高的性能,让你可以将爬虫工程化、模块化。


    学会 scrapy,你可以自己去搭建一些爬虫框架,你就基本具备爬虫工程师的思维了。




    - ❹ -

    学习数据库基础,应对大规模数据存储


    爬回来的数据量小的时候,你可以用文档的形式来存储,一旦数据量大了,这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的,学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。


    MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据,比如各种评论的文本,图片的链接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。


    因为这里要用到的数据库知识其实非常简单,主要是数据如何入库、如何进行提取,在需要的时候再学习就行。




    - ❺ -

    掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施


    当然,爬虫过程中也会经历一些绝望啊,比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。


    遇到这些反爬虫的手段,当然还需要一些高级的技巧来应对,常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等


    往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者,这也为爬虫提供了空间,掌握这些应对反爬虫的技巧,绝大部分的网站已经难不到你了




     - ❻ -

    分布式爬虫,实现大规模并发采集


    爬取基本数据已经不是问题了,你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候,相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字:分布式爬虫


    分布式这个东西,听起来很恐怖,但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具


    Scrapy 前面我们说过了,用于做基本的页面爬取,MongoDB 用于存储爬取的数据,Redis 则用来存储要爬取的网页队列,也就是任务队列。


    所以有些东西看起来很吓人,但其实分解开来,也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候,那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了,实现一些更加自动化的数据获取。



    你看,这一条学习路径下来,你已然可以成为老司机了,非常的顺畅。所以在一开始的时候,尽量不要系统地去啃一些东西,找一个实际的项目(开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手),直接开始就好


    因为爬虫这种技术,既不需要你系统地精通一门语言,也不需要多么高深的数据库技术,高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点,你能保证每次学到的都是最需要的那部分。


    当然唯一麻烦的是,在具体的问题中,如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别,是很多初学者面临的一个大问题。


    不过不用担心,我们准备了一门非常系统的爬虫课程,除了为你提供一条清晰的学习路径,我们甄选了最实用的学习资源以及庞大的主流爬虫案例库。短时间的学习,你就能够很好地掌握爬虫这个技能,获取你想得到的数据。



    这门课已经开课一个月,已经有2000+同学加入。不少同学都取得了从0到1的进步,能够写出自己的爬虫,爬取大规模数据。下面是几位同学的作业合集分享



    爬LOL英雄皮肤高清图片

    @沉默小熊猫


    爬取了当前比较火的游戏壁纸,MOBA游戏《英雄联盟》,手游《王者荣耀》、《阴阳师》,FPS游戏《绝地求生》,其中《英雄联盟》的壁纸最难爬取,这里展示爬取《英雄联盟》全部英雄壁纸的过程。


    先看一下最终爬取的效果,每个英雄的壁纸都被爬取下来了:


    139个英雄壁纸文件夹


    “黑暗之女 安妮”的12张壁纸:

    小红帽 安妮  高清大图



    1.爬虫流程图


    至此对我要爬取的对象已经有了一定的了解,对于具体爬取方法也有了想法,可以设计如下爬虫流程图:




    2.设计代码整体框架


    根据爬虫流程图,我设计了如下代码框架:



    这个代码框架非常容易读懂,主要就是run()函数,run()函数完成了这样一套工作:创建LOL文件夹——获得键盘输入的信息——若信息为“All”则爬取全部英雄壁纸,否则爬取单个英雄壁纸。



    3.爬取所有英雄信息


    首先我们要解析champion.js文件,得到英雄英文名与id的一一对应关系。


    对于官网网站上的所有英雄信息页面,由于是用 JavaScript 加载出来的,普通方法并不好爬取,我使用了 Selenium+PhantomJS 的方法来动态加载英雄信息。


    解析的英雄信息



    4.爬取英雄壁纸


    得到每一个英雄的信息后,我们就可以开始愉快的爬取它们的壁纸啦~定义get_image(heroid,heroframe) 函数,用于爬取单个英雄的全部壁纸。



    运行代码时注意保持网络畅通,如果网速太慢可能会爬取失败。在3兆有线网的网速下爬取全部139个英雄的全部高清壁纸(约一千张图)大概要3-4分钟。


    《王者荣耀》、《阴阳师》、《绝地求生》等其他游戏的壁纸也是同样道理就可以爬取了,据我实践,《英雄联盟》的爬取难度是最高的,因此将上述过程弄懂了,自己再编写代码爬其他游戏就易如反掌了。

    卡片里面内容可以滑动



    美团网餐饮商家的信息爬取

    @Chenchen


    本次对【常州美食】全部美食推荐 进行一次爬虫实践,主要想爬取的信息有:餐厅的名称、餐厅的评分、餐厅评论数、餐厅的地址、人均消费价格……


    最终爬下来的数据保存为CSV如下:




    美团使用了反爬虫机制,要模拟浏览器来进行爬取。经过几次尝试,发现只对 Cookie 和 User-Agent 进行校验。


    爬到第一组数据


    爬到第一组数据之后,接着就是想翻页的事情。翻页特别简单,于是又爬取了商家电话、营业时间等信息。


    打包写个函数


    成功地爬到了相应的信息


    但好景不长,爬到一半的时候被403了。



    因为被封了,我们只能用无痕方式来访问了?。看了下,决定采用多个 Cookie 然后随机调用的方式来避免被封了。最终使用了17个cookie,经过测试,可以高速爬取不被封。



    这次的爬取在这里结束了,但是爬回来的数据可以做很多分析,比如在不同的地段外卖的情况,商家的分布等等。



    爬当当网各分类所有五星图书

    @ZhuNewNew


    这次作业选择爬取的网站是当当网,当当有比较多的图书数据,特别是五星图书,包含了各个领域最受欢迎的图书信息,对于寻找有价值的图书、分析好书的销售情况具有一定的价值。


    最终爬取的数据如下,总共10000+行数据:




    我想爬取的数据是各分类(小说、中小学教辅、文学、成功/励志……)下面的五星图书信息(书名、评论数、作者、出版社、出版时间、五星评分次数、价格、电子书价格等等)。


    为了抓各分类下的图书信息,首先看看点击各分类的时候,链接是否发生变化。经过测试,在不同的分类,链接都是不一样的,事实证明不是JS加载。


    打印之后正常返回数据


    到这里基本可以知道,当当网的反爬确实不严格,我甚至还没有设置Headers的信息,竟然也可以爬取到想要的数据。但最后在完整的代码中,还是把headers加上了,保险起见吧。


    接下来就是分别爬取每个分类下的图书信息,以“小说”为例,其实翻页特别简单,给几个比较如下:



    翻页也非常简单,只不过有一点点坑的是,爬回来的链接在代码中,需要对其翻页,就需要把链接构造出来。对返回来的链接进行分析,发现仅仅是中间有四个数字不一样。于是我把这几个数据取出来,在连接中传进去,这样可以构造通用的链接。


    构造的翻页链接


    接下来就是去抓取不同页面的信息,没有异步加载,所以直接用xpath定位就OK。当然中间有一些小地方需要注意的是,每本书所包含的信息是不一样的,所以用xpath去获取的时候不一定能获取到,就会出错。于是用到try……except语句。



    最后总共爬到10000多行数据,对应不同领域的10000多本高评分的书籍,当然会有一些重复计算,比如小说和文学,就有不少书是同时在这两个类目的。


    当当网本身没有什么反爬机制,所以爬取也比较顺利。唯一的小麻烦就是抓回来的链接继续翻页和其中一些书籍中部分信息缺失的处理。



    爬拉勾网职位信息

    @楠生


    本来就想从事“数据分析师”这个岗位,所以就想了解这个岗位的薪资、要求、以及在我所生活城市的主要分布点,而拉勾网是权威的互联网行业招聘平台,所以爬取拉勾网上的“数据分析师”职位信息有很好的代表性。


    最终爬到的数据存在MongoDB中如下:



    学习翻页的时候把引号添上运行时报了JSONDecodeError的错,本人被引号折腾了许久,分享出来希望大家引以为戒。

    踩了两个坑之后,就开始做课后作业了,没想到对于一个新手来说困难一茬茬。开始我的思路是找连接,但是采集的数据里没有连接,所以就点击进入详情页面,看有什么规律没?然后就尝试着多次点击各详情页面,发现页面的数字和采集的某个数据能匹配。例如:

    某个详情页面


    找到突破口就开始行动:


    DOC
    request url\request method


    多次尝试(还是费了一些时间):request url和网址是一样的,那突破口就算找到,数据是DOC格式,request method :get,那就是又回到了熟悉的战场了。

    思路:遍历positionId,用format,如:

    详情网页

    xpath方法获取数据

    部分数据:

    一次次尝试,优化后的代码,这个主要是学习和创作的过程(爬取详情页面是我的杰作)。



    如果你希望在短时间内学会爬虫,少走弯路

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    - 高效的学习路径 -




    一上来就讲理论、语法、编程语言是非常不合理的,我们会直接从具体的案例入手,通过实际的操作,学习具体的知识点。我们为你规划了一条系统的学习路径,让你不再面对零散的知识点。


    说点具体的,比如我们会直接用 lxml+Xpath取代 BeautifulSoup 来进行网页解析,减少你不必要的检查网页元素的操作,多种工具都能完成的,我们会给你最简单的方法,这些看似细节,但可能是很多人都会踩的坑。



    《Python爬虫:入门+进阶》大纲


    第一章:Python 爬虫入门


    1、什么是爬虫

    网址构成和翻页机制

    网页源码结构及网页请求过程

    爬虫的应用及基本原理


    2、初识Python爬虫

    Python爬虫环境搭建

    创建第一个爬虫:爬取百度首页

    爬虫三步骤:获取数据、解析数据、保存数据


    3、使用Requests爬取豆瓣短评

    Requests的安装和基本用法

    Requests 爬取豆瓣短评信息

    一定要知道的爬虫协议


    4、使用Xpath解析豆瓣短评

    解析神器Xpath的安装及介绍

    Xpath的使用:浏览器复制和手写

    实战:用 Xpath 解析豆瓣短评信息


    5、使用pandas保存豆瓣短评数据

    pandas 的基本用法介绍

    pandas文件保存、数据处理

    实战:使用pandas保存豆瓣短评数据


    6、浏览器抓包及headers设置(案例一:爬取知乎)

    爬虫的一般思路:抓取、解析、存储

    浏览器抓包获取Ajax加载的数据

    设置headers 突破反爬虫限制

    实战:爬取知乎用户数据


    7、数据入库之MongoDB(案例二:爬取拉勾)

    MongoDBRoboMongo的安装和使用

    设置等待时间和修改信息头

    实战:爬取拉勾职位数据

    将数据存储在MongoDB

    补充实战:爬取微博移动端数据


    8、Selenium爬取动态网页(案例三:爬取淘宝)

    动态网页爬取神器Selenium搭建与使用

    分析淘宝商品页面动态信息

    实战:用Selenium 爬取淘宝网页信息



    第二章:Python爬虫之Scrapy框架


    1、爬虫工程化及Scrapy框架初窥

    htmlcssjs、数据库、http协议、前后台联动

    爬虫进阶的工作流程

    Scrapy组件:引擎、调度器、下载中间件、项目管道等

    常用的爬虫工具:各种数据库、抓包工具等


    2、Scrapy安装及基本使用

    Scrapy安装

    Scrapy的基本方法和属性

    开始第一个Scrapy项目


    3、Scrapy选择器的用法

    常用选择器:cssxpathrepyquery

    css的使用方法

    xpath的使用方法

    re的使用方法

    pyquery的使用方法


    4、Scrapy的项目管道

    Item Pipeline的介绍和作用

    Item Pipeline的主要函数

    实战举例:将数据写入文件

    实战举例:在管道里过滤数据


    5、Scrapy的中间件

    下载中间件和蜘蛛中间件

    下载中间件的三大函数

    系统默认提供的中间件


    6、Scrapy的Request和Response详解

    Request对象基础参数和高级参数

    Request对象方法

    Response对象参数和方法

    Response对象方法的综合利用详解



    第三章:Python爬虫进阶操作


    1、网络进阶之谷歌浏览器抓包分析

    http请求详细分析

    网络面板结构

    过滤请求的关键字方法

    复制、保存和清除网络信息

    查看资源发起者和依赖关系


    2、数据入库之去重与数据库

    数据去重

    数据入库MongoDB



    第四章:分布式爬虫及实训项目


    1、大规模并发采集——分布式爬虫的编写

    分布式爬虫介绍

    Scrapy分布式爬取原理

    Scrapy-Redis的使用

    Scrapy分布式部署详解


    2、实训项目(一)——58同城二手房监控


    3、实训项目(二)——去哪儿网模拟登陆


    4、实训项目(三)——京东商品数据抓取




    - 每课都有学习资料 -


    你可能收集了以G计的的学习资源,但保存后从来没打开过?我们已经帮你找到了最有用的那部分,并且用最简单的形式描述出来,帮助你学习,你可以把更多的时间用于练习和实践。


    考虑到各种各样的问题,我们在每一节都准备了课后资料,包含四个部分:


    1.课程重点笔记,详细阐述重点知识,帮助你理解和后续快速复习;

    2.默认你是小白,补充所有基础知识,哪怕是软件的安装与基本操作;

    3.课内外案例提供参考代码学习,让你轻松应对主流网站爬虫;

    4.超多延伸知识点和更多问题的解决思路,让你有能力去解决实际中遇到的一些特殊问题。


    某节部分课后资料



    - 超多案例,覆盖主流网站 -


    课程中提供了目前最常见的网站爬虫案例:豆瓣、百度、知乎、淘宝、京东、微博……每个案例在课程视频中都有详细分析,老师带你完成每一步操作


    另外,我们还会补充比如小猪、链家、58同城、网易云音乐、微信好友等案例,提供思路与代码。


    多次的模仿和练习之后,你可以很轻松地写出自己的爬虫代码,并能够轻松爬取这些主流网站的数据。





    - 技能拓展:反爬虫及数据存储、处理 -


    懂得基本的爬虫是远远不够的,所以我们会用实际的案例,带你了解一些网站的反爬虫措施,并且用具体的技术绕过限制。比如异步加载、IP限制、headers限制、验证码等等,这些比较常见的反爬虫手段,你都可以很好地规避。


    工程化的爬虫、及分布式爬虫技术,让你有获取大规模数据的可能。除了爬虫的内容,你还将了解数据库(Mongodb)、pandas 的基本知识,帮你存储爬取的数据,同时可以对数据进行管理和清洗,你可以获得更干净的数据,以便后续的分析和处理。



    用 Scrapy 爬取租房信息


    爬取拉勾招聘数据并用 MongoDB 存储



    - 导师团队 -



    黄震昕

    造数科技创始人兼CEO


    创立的造数科技是一家新一代智能云数据采集服务提供商,帮助企业和个人轻松获取并分析、利用外部数据,帮助其完成市场分析、竞品监控、舆情监控、商机发现等。造数上线一年以来,已经服务了13000多个企业和个人客户,分布在零售、电商、金融、资询、大数据等行业。造数新一代智能云爬虫产品已编入人教版高中信息技术教材(2018年9月出版)。




    刘畅

    高级爬虫工程师 


    造数爬虫项目组主要负责人, CPO(首席爬虫工程师),因常年对淘宝,京东,58,高德,美团,等互联网独角兽企业进行反爬策略分析并抓取,而被各大互联网公司成为头号“害虫”,见之必杀(程序员何苦为难程序员),目前造数构建大型分布式爬虫,和开发日IP过十万的高效代理池系统。




    张世润

    高级爬虫工程师 


    爱好者:喜欢Python,擅长爬虫,数据处理; 

    创作者:知乎原创文章近百篇,拥有数千粉丝; 

    学习者:爱学习的“萌新”,自学成长为爬虫工程师,深谙自学之道,愿分享所有能量带大家入门。



    除了经验丰富、带你一步步实操的课程老师之外,DC学院还建立了提升效率的学习群,助教老师会在群里及时解答学员每一个疑问。同时,你还可以跟一群未来优秀的爬虫工程师,分享经验、代码、数据,探讨爬虫和数据分析技术


    【课程信息】


    「 课程名称 」

    Python 爬虫:入门+进阶


    「 学习周期 」

    建议每周至少学习8小时,一个月内完成课程


    「 上课形式 」

    录播课程,可随时开始上课,反复观看


    「 面向人群 」

    零基础的小白,负基础的小白白


    「 答疑形式 」

    学习群老师随时答疑,即便是最初级的问题


    「 课程资料 」

    重点笔记、操作详解、参考代码、课后拓展


    「 课程案例 」

    爬取豆瓣短评、图书、电影数据

    爬取知乎用户、回答数据

    爬取淘宝、京东商品数据

    爬取拉勾职位数据

    爬取去哪儿旅游景点数据

    爬取58同城二手房数据




    年末折扣,限额底价

    ¥339(原价¥399),限额100名


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  • 近年来,Python大数据中的应用越来越广泛,在招聘网站上的人才需求也占去了大数据领域半壁江山,那么学习Python大数据将来能从事什么岗位?我们要先从Python所能从事的应用说起。  Python是一种面向对象、解释型...

          近年来,Python在大数据中的应用越来越广泛,在招聘网站上的人才需求也占去了大数据领域半壁江山,那么学习Python大数据将来能从事什么岗位?我们要先从Python所能从事的应用说起。

      Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它有许多优点,最明显的是语法简洁而清晰和具有丰富和强大的类库。Python经常被称为胶水语言,这是因为它能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。

      简而言之,Python就是用来深度学习的一种编程语言。Python大数据专业能从事的领域有很多,如:Python全栈工程师,Python爬虫工程师,Python开发工程师,金融自动化交易,Linux运维工程师,自动化开发工程师,前端开发工程师,大数据分析和数据挖掘等。

      下面就这些职位的职位要求举几个例子:

      一、Python全栈工程师·关键字:VUE、react、angularjs、node、webpack·)熟悉XML,(x)HTML,CSS,JavaScript,JSON,jQuery/Ajax等Web页面技术·熟悉bootstrap等主流前端框架者优先·能够使用Echarts等主流图表工具·熟练使用Python,Django,具备2年以上实际开发经验;·熟悉MySQL数据库,能够熟练编写sql语句进行数据库查询·了解Redis,Mongo等非关系型数据库·能够相对独立自主的完成前端及部分后端开发任务·熟悉python爬网技术,熟悉Scrapy、BeautifulSoup等爬虫框架及工具,具有网络爬取相关实践经验者优先·了解R语音并能够将部分R脚本翻译成python脚本者优先

      二、Python爬虫工程师·熟悉Linux系统,掌握Python等语·掌握网页抓取原理及技术,了解基于Cookie的登录原理,熟悉基于正则表达式、XPath、CSS等网页信息抽取技术·熟悉整个爬虫的设计及实现流程,有从事网络爬虫、网页信息抽取开发经验,熟悉反爬虫技术,有分布式爬虫架构经验·具有数据挖掘、自然语言处理、信息检索、机器学习背景者优先·熟悉ElasticSearch、Hadoop/Mysql,有多语言开发经验者优先

      三、Linux运维工程师·熟悉shell,能编写日常脚本,熟悉perl或python者优先·掌握Linux系统下常用服务架设与维护·熟悉常用的高可用软件,如LVS,heartbeat,keepalived等·熟悉mysql的安装、优化,能够实现mysql的高性能和高可用·熟悉nagios、cacti、zabbix等常用监控软件还希望广大学员对学习Python大数据将来能从事什么岗位这一问题多做了解,为自己将来的就业早做准备。​

    1.大数据的来源及应用,大数据主要有哪几种较为常用的功能

    http://www.duozhishidai.com/article-15386-1.html

    2.大数据领域开源工具有哪些

    http://www.duozhishidai.com/article-15379-1.html

    3.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?

    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html

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  • 最近,越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友,向小编咨询:金融人需要学Python么? 事实上在2019年,这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。...
  • 大数据与人工智能时代,掌握Python基础后,我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向...如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?除了自学之外,多数人都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量...
  • 1. 谈爬虫工程师的价值 大数据时代已到,数据越来越具有价值了,没有数据寸步难行,有了数据好好利用,可以在诸多领域干很多事,比如很火的互联网金融。从互联网上爬来自己想要的数据,是数据的一个重要来源,而且...
  • 前言:随着互联网大数据行业的日渐兴盛,越来越多的人投身其中,也有很多的朋友对此有着浓厚的兴趣,想要投身其中。从本期开始我们将分四期带大家走进互联网大数据行业,分别了解数据...
  • 时下较流行的语言有:Java、Python大数据、PHP等,Java、Python在编程语言中均位居前列。 Java源自C和C++的技术体系,于1995年推出,定位于给专门的程序员设计大型的复杂分布式应用而设计。 而Python是1991年...
  • 之前有人说过JAVA语言是最适合做数据分析的计算机编程语言之一,在这里,我想说其实Python大数据也是大数据分析最受欢迎的编程语言。 Python是一个强大的,灵活的,开放的,易于学习的源语言,使用方便,并具有强大...
  • 连享会-Python爬虫与文本分析专题研讨班 文章目录连享会-Python爬虫与文本分析专题研讨班1. 课程概况2. 嘉宾简介3. 授课内容3.1 课程介绍为什么要学爬虫和文本分析?为什么要学机器学习算法?为什么要学 Python ...
  • Python爬虫为什么受欢迎如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫、学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得简单、容易上手...
  • 别想这么多啦,程序员和数据科学家的世界里,只有Python值得你费脑子!今天为大家准备了10本数据分析相关好书,助你早日成为Python大神! 1 《Python高级数据分析》 作者:萨扬·穆霍帕迪亚 推荐语:本书包含...
  • Python数据分析与爬虫

    2019-10-30 11:24:49
    本课程主要讲解Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。
  • 本次作业是爬取拉勾网python相关岗位的信息,通过爬取岗位id、城市、公司全名、福利待遇、工作地点、学历要求、工作类型、发布时间、职位名称、薪资、工作年限等数据并对其进行数据分析从而得出相应结论。...
  • 技术维度:详细讲解了 Python 网络爬虫实现的核心技术,包括网络爬虫的工作原理、如何用 urllib 库编写网络爬虫爬虫的异常处理、正则表达式、爬虫中 Cookie 的使用、爬虫的浏览器伪装技术、定向爬取技术、反爬虫...
  • [Python]网络爬虫总结

    2017-08-29 17:25:06
    # [Python]网络爬虫总结 本文将对Python网络爬虫进行简要的总结,涵盖了我目前所使用的所有方法。 静态网页对于静态网页,就不多说了,太简单了。只要用requests库直接把html爬下来,然后用正则表达式匹配即可。...
  • 本课程主要讲解Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。 ...
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