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  • 廖雪峰商业爬虫

    2019-02-16 22:21:23
    1爬虫的基本框架及知识 2scapy框架及爬虫进阶 3爬虫高级知识及就业培训
  • 廖雪峰商业爬虫.7z

    2019-07-26 16:27:47
    3爬虫高级知识及就业培训 -2019-07-26 16:24 2scapy框架及爬虫进阶 -2019-07-26 16:24 1爬虫的基本框架及知识
  • 这个爬虫课程包含13个项目案例实战,不仅教你最专业的商业爬虫,还教你怎么反爬虫,当然更会教你怎么破解反爬虫,如:伪装http头、使用ip代理池、破解验证码和模拟登录......等。
  • python商业爬虫课程

    2020-11-23 23:46:59
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    所谓商业级别,短平快地解释就是:随心所欲,想爬谁就爬谁! 现在好多网站都有反爬策略,例如ip限制、访问频次限定、user-agent验证、数据加密、验证码限制、登录限制等。 碰到这些情况,一般的爬虫就会束手无策,黔驴技穷。 鉴于此,python教父-廖雪峰 老师团队官方出了一版爬虫课程,帮您成为it江湖中的爬虫高手!...

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    点击蓝字“python教程”关注我们哟! 前言python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学python! 所以小的给各位看官们准备了高价值python学习...目前大多热门站点在与爬虫的博弈中,多维持着一个爬虫与反爬虫的平衡,毕竟双方都是为了在商业市场中获取利益,而不是不计成本的干掉对方。 注意事项01对...

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    鉴于此,畅销书《spring 2.0核心技术与最佳实践》作者,python教父-廖雪峰 老师团队官方出了一版爬虫课程,帮你成为it江湖中的python爬虫高手!...这个爬虫课程包含13个项目案例实战,不仅教会你最专业的商业爬虫,还教会你怎么反爬虫,更会教会你怎么破解反爬虫。 所有的一切都只有一个目的:让天下...

    6年python,期间写了各种奇葩爬虫,挣各种奇葩的钱,写这篇文章总结下几种爬虫挣钱的方式。? 1.最典型的就是找爬虫外包活儿。 这是网络爬虫最通常的的挣钱方式,通过外包网站,熟人关系接一个个中小规模的爬虫项目,一般向甲方提供数据抓取,数据结构化,数据清洗等服务。 各位新入行的猿人看官大多都会先尝试这个...

    这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。 送给正在学习python的小...以一定规则来避免被爬虫爬取。 与这些规则打交道并不容易,需要技巧,有时候也需要些特别的基础。 如果有疑问请考虑联系 商业支持。 下面是些处理这些站点...

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    原文链接及原作者:python3网络爬虫快速入门实战解析 | jack cui 一、前言 强烈建议:请在电脑的陪同下,阅读本文。 本文以实战为主,阅读过程如稍有不适,还望多加练习。 本文的实战内容有:网络小说下载(静态网站) 优美壁纸下载(动态网站) 爱奇艺vip视频下载二、网络爬虫简介 网络爬虫,也叫网络蜘蛛(web spider)...

    爬虫现在的火热程度我就不说了,先说一下这门技术能干什么事儿,主要为以下三方面:1. 爬取数据,进行市场调研和商业分析爬取知乎、豆瓣等网站的优质话题内容; 抓取房产网站买卖信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析; 爬取招聘网站职位信息,分析各行业人才需求情况及薪资水平。 2.作为机器学习、数据挖掘...

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    后续看到精彩的文章也会继续分享。? image photograph by pavliha getty曾经因为nltk的缘故开始学习python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是cc++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了python。 离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了python系的flask框架,渐渐的将自己的绝大部分...

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    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:1. 爬取数据,进行市场调研和商业分析知...

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    python版本: python3.x 运行平台: windows ide:sublime text3 一 前言强烈建议:请在电脑的陪同下,阅读本文。 本文以实战为主,阅读过程如稍有不适,还望多加练习。 本文的实战内容有:网络小说下载(静态网站) 优美壁纸下载(动态网站) 爱奇艺vip视频下载二网络爬虫简介网络爬虫,也叫网络蜘蛛(web spider)...

    曾经因为nltk的缘故开始学习python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是cc++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了python。 离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了python系的flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了python。 这些年来,接触和使用了很多python工具包,特别是在...

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    什么是爬虫可以理解为抓取、解析、存储互联网上原始信息的程序工具,google、baidu底层都是爬虫。 2. 为什么学python和爬虫从2013年毕业入职起,我已在咨询行业呆了4.5年,期间历经了从尽职调查、战略规划、业务转型,到信用风险管理、数据管理等多类项目,也经历了从analyst到consultant到senior再到manager的角色...

    《精通python网络爬虫》 作者:韦玮推荐语:以实战为导向,讲透python网络爬虫各项核心技术和主流框架,帮助读者快速、深度掌握网络爬虫的爬取技术与反爬...4?《利用python进行数据分析》 作者:wes mckinney推荐语: 还在苦苦寻觅用python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程? 本书含有大量的实践案例...

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    no.254, 785,我爱机器学习, 专注机器学习,尤其是深度学习no.255, 780,数据革命,say hello to datano.256, 779,python爬虫教程, python爬虫no.257, 771,大牛讲堂,邀请人工智能领域的技术大牛分享技术干货no.258, 768,大数据实践与职业生涯,大数据思维和战略 大数据价值变现 大数据职业生涯no.259, 754,学习ml的皮皮虾...

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    重要的事情再说一遍:我们在爬取别人网站的时候,也为对方考虑考虑! 代码获取:python3爬虫的程序,可以在我的github上查看。 url:https:github.comjack-cherishpython-spider---------- 相关文章和视频推荐 圆方圆学院汇集 python + ai 名师,打造精品的 python + ai 技术课程。 在各大平台都长期有优质免费公开课...

    1 很多学习 python 的同学应该都听说过“网络爬虫”的概念,也可能听说过用 python 写网络爬虫很方便。 那么什么是爬虫? 百度百科上是这么定义的:网络爬虫(又称为网页蜘蛛,网络机器人),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 一般来说,日常可能会用到的爬虫场景有:从网页图库里批量...

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    那就用分布式爬虫scrapy搞下来吧! 当然,在此之前,不得不说的一句话就是:请勿将程序用于任何商业用途,仅供交流学习。 尊重著作权,请购买正版漫画。 2 scrapy框架之初窥门径2.1 scrapy简介 scrapy engine(scrapy核心)负责数据流在各个组件之间的流。 spiders(爬虫)发出requests请求,经由scrapy engine(scrapy...

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    一篇关于反爬虫的文章: https:segmentfault.coma 1190000005840672 (来自携程技术中心)11. 学习资料推荐书籍:《python网络数据采集》 陶俊杰、陈小莉 译《用python写网络爬虫》 李斌译推荐博客:崔庆才得个人博客,有大量关于爬虫的文章,而且讲解的比较细致。 http:cuiqingcai.com 数据挖掘与入门实战微信公众号...

    python正渐渐成为很多人工作中的第一辅助脚本语言,在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的python工具包可供使用,所以作为pythoner,也是相当幸福的。 今天在这里汇总整理一套python关于网页爬虫,文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘的兵器谱。 一、python网页爬虫工具集一个真实的...

    展开全文
  • python爬虫(廖雪峰商业爬虫)

    千次阅读 2019-02-09 16:57:31
    爬虫与反爬虫作斗争:资源对等时,爬虫胜利 爬虫工作原理 爬虫的步骤: 确认目标url 使用python代码发送请求获取数据(其他语言也行,go,java) 解析数据,得到精确的数据 (找到新的url,回到第一步:...

    day01

    http

    hyper text transfer protocol

    1. 地址栏中输入网址
    2. 请求方式

    (1)get方式 : 便捷;缺点(不安全、明文、账号密 码易泄露,参数长度有限制)

    如:https://www.baidu.com/s?wd=http与https图解

    (2)post:安全、非明文、数据大小无限制、上传文件(百度云)

    注:
    发送网络请求需要带(也可不带)一定的数据(放在request headers里)给服务器(返回数据:response)

    注:

    在这里插入图片描述

    Request Headers

    1. Accept:返回的格式
    2. Accept-Encoding:编码方式,gzip
    3. Connection:长短连接,leep-alive
    4. Cookie:缓存,验证用
    5. Host:域名,www.baidu.com
    6. Refer:标志从哪个页面跳转来的
    7. User-Agent:浏览器和用户信息

    Response Headers

    1.cache-control:缓存大小
    2. Date:发送请求的时间
    3. Expires:发送请求结束时间

    其他

    爬虫价值:

    1. 买卖数据
    2. 数据分析,出分析报告
    3. 流量

    合法性:
    没有法律规定时是否合法或违法(公司概念:公司让爬数据库,窃取机密,责任在公司)

    注:不能获取任意数据,只能获取用户可以访问到的;爱奇艺视频(vip和非vip),普通用户只能爬取非vip资源

    爬虫分类:

    1. 通用爬虫:使用搜索引擎;优势:开放性,速度快 劣势:目标不明确
    2. 聚焦爬虫:又称主题网络爬虫 优势:目标明确,对用户需求精准,返回内容明确
    3. 增量式:翻页,从第一页到最后一页

    robots:
    规定是否允许其他爬虫爬取某些内容;聚焦爬虫不遵守robots; 查看方法:www.baidu.com/robots.txt

    爬虫与反爬虫作斗争:资源对等时,爬虫胜利

    爬虫工作原理

    爬虫的步骤:

    1. 确认目标url
    2. 使用python代码发送请求获取数据(其他语言也行,go,java)
    3. 解析数据,得到精确的数据 (找到新的url,回到第一步:循环此步骤直到所有页面都已抓取)
    4. 数据持久化,保存到本地或数据库

    其他知识点:
    python3原生模块 urllib.request
    a. urlopen 返回response对象;response.read()读出数据.或response.read().decode(‘utf8’)
    b. get传参:汉字会报错(解释器的ascii没有汉字,url中的汉字需要转码)

    demo

    抓取图片并保存

    import requests
    url = 'https://ss0.baidu.com/73x1bjeh1BF3odCf/it/u=1855917097,3670624805&fm=85&s=C110C5384B62720D4068C5D7030080A3'
    r = requests.get(url, timeout=30)
    #显示None为正常
    print(r.raise_for_status())
    r.encoding = r.apparent_encoding
    with open('图片.jpg','wb') as fp:
    #注意不是r.text
        fp.write(r.content)
       
    

    抓取百度

    import urllib.request
    
    def load_data():
        url = 'https://www.baidu.com/'
        #get请求,http请求
        response = urllib.request.urlopen(url)
        print(response)
        data = response.read()
        #发现data为字节串
        str_data = data.decode('utf8')
        print(str_data)
    
    load_data()
    
    

    同上

    import urllib.request
    
    def load_data():
        url = 'http://www.baidu.com/'
        #get请求,http请求
        response = urllib.request.urlopen(url)
        # print(response)
        data = response.read()
        #发现data为字节串
        str_data = data.decode('utf8')
        # print(str_data)
        #打开的网页是本地的,不能搜索
        with open('baidu.html','w',encoding='utf8') as fp:
            fp.write(str_data)
        #将字符串转换为bytes
        str_name = 'hello'
        bytes_name = str_name.encode('utf8')
        print(bytes_name)
      
    
    load_data()
    
    

    get请求

    import urllib.request
    import urllib.parse
    import string
    
    def get_method():
        # url = 'https://www.baidu.com/s?wd=%E7%BE%8E%E5%A5%B3'
        url = 'http://www.baidu.com/s?wd='
        #网致里包含汉字,必须转义,否则报错
        name = '美女'
        final_url = url+name
        # print(final_url)
        #使用代码发送网络请求
        encode_url=urllib.parse.quote(final_url,safe=string.printable)
        print(encode_url)
        response = urllib.request.urlopen(encode_url)
        print(response)
        #读取内容
        data = response.read().decode('utf8')
        print(data)
        with open('meinv.html','w',encoding='utf8') as fp:
            fp.write(data)
    
    
    get_method()
    

    day02

    1.get传参

    (1)汉字报错:解释器ascii没有汉字,url汉字转码
    urllib.parse.quote(url,dafe=string.printabal)
    (2)字典传参
    urllib.parse.urlencode(url)

    2.post请求

    urllib.request.urlopen(url,data=“服务器接收的数据”)

    3.User-Agent:

    1).模拟真实浏览器发送请求(使用场合:百度批量搜索 )
    2).如何获取:浏览器的审查元素里,或百度user-agent大全
    3).设置方法:request.add_header(动态添加user-agent)
    4).响应头:response.headers

    4.IP代理

    1)免费IP:时效性差,错误率高
    2)收费IP:拥有失效不能用的

    5.IP分类

    1)透明:对方知道我们真实的IP
    2)匿名:对方不知道我们真实的IP,但知道使用了代理
    3)高匿:对方不知道我们真实的IP,也不道使用了代理

    6.handler:处理器的自定义

    1)系统的urlopen()不支持添加代理
    2)需要创建对应的处理器(handler)
    方法:A 代理处理器ProxyHandler(proxy);B 拿着代理处理器创建opener:build_opener();C opener.open(url)发送请求

    demo

    01

    import urllib.request
    import urllib.parse
    import string
    
    def get_params():
        url = 'http://www.baidu.com/s?'
        params = {'wd':'中文','key':'zhang','value':'san'}
        #冒号变成=
        str_params = urllib.parse.urlencode(params)
        print(str_params)
        final_url = url+str_params
        print(final_url)
        # 有了urllib.parse.urlencode(),可以省略此步
        end_url = urllib.parse.quote(final_url,safe=string.printable)
        print(end_url)
    
        response = urllib.request.urlopen(end_url)
        data = response.read().decode()
        print(data)
    
    get_params()
    

    02

    import urllib.request
    
    def load_baidu():
        url = 'http://www.baidu.com'
        #创建请求对象
        request = urllib.request.Request(url)
        # print(request.headers)
        response = urllib.request.urlopen(request)
        data = response.read().decode('utf8')
        # 响应头
        # print(response.headers)
        #获取请求头信息
        request_headers = request.headers
        print(request_headers)
        with open('02_baidu.html','w',encoding='utf8') as fp:
            fp.write(data)
    
    load_baidu()
    

    03

    import urllib.request
    
    def load_baidu():
        url = 'https://www.baidu.com'
        header = {
            "User-Agent":'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36 QIHU 360SE',
            "haha":"jeje"
        }
        # 创建请求对象
        request = urllib.request.Request(url,headers=header)
        # 动态添加
        # request = urllib.request.Request(url)
        # request.add_header("User-Agent",'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36 QIHU 360SE')
        # print(request.headers)
        response = urllib.request.urlopen(request)
        data = response.read().decode('utf8')
        # 获取完整的url
        final_url = request.get_full_url()
        print(final_url)
        # 响应头
        # print(response.headers)
        # 获取请求头信息
        #打印所有头的信息
        request_headers = request.headers
        print(request_headers)
        # 第二种方式打印头信息,注意:首字母大写,其余小写
        request_headers2 = request.get_header('User-agent')
        print(request_headers2)
        with open('02_baidu.html','w',encoding='utf8') as fp:
            fp.write(data)
    
    load_baidu()
    
    
    
    

    04

    import urllib.request
    import random
    
    def load_baidu():
        url = 'http://www.baidu.com'
        user_agent_list =[
            'Mozilla/5.0(Macintosh;U;IntelMacOSX10_6_8;en-us)AppleWebKit/534.50(KHTML,likeGecko)Version/5.1Safari/534.50',
            'Mozilla/5.0(Windows;U;WindowsNT6.1;en-us)AppleWebKit/534.50(KHTML,likeGecko)Version/5.1Safari/534.50',
            'Mozilla/4.0(compatible;MSIE8.0;WindowsNT6.0;Trident/4.0)',
            'Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;rv:2.0.1)Gecko/20100101Firefox/4.0.1'
        ]
        request = urllib.request.Request(url)
        # 每次使用不同浏览器请求
        random_user_agent = random.choice(user_agent_list)
        request.add_header('User-Agent',random_user_agent)
    
        # 请求数据
        response = urllib.request.urlopen(request)
        print(request.get_header('User-agent'))
    
    
    load_baidu()
    
    

    05

    import urllib.request
    
    def handler_opener():
        # urllib.request.urlopen()没有添加代理的功能,需要自定义
        # http 80端口 https 443端口
        # urlopen为什么可以请求数据:handler处理器;opener请求数据
        url = 'https://blog.csdn.net/apassion1/article/details/5807039'
        # 创建处理器
        handler = urllib.request.HTTPHandler()
        # 创建opener
        opener = urllib.request.build_opener(handler)
        # 利用自己的opener请求数据
        response = opener.open(url)
        data = response.read().decode()
        print(data)
    
    handler_opener()
    
    

    06

    import urllib.request
    
    def create_proxy_handler():
        url = 'https://blog.csdn.net/baidu_41867252/article/details/86821355'
        # 添加代理
        proxy = {
            # 免费的代理
            # 'http':'http://125.123.140.120:9999'
            #或
            'http':'125.123.140.120:9999'
        }
        #代理处理器
        proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy)
        #创建opener
        opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
        #用代理IP发送请求
        data = opener.open(url).read().decode()
        print(data)
    
    create_proxy_handler()
    
    

    07

    import urllib.request
    
    def proxy_user():
        url = 'https://blog.csdn.net/baidu_41867252/article/details/86821355'
        proxy_list = [
            {'http':'125.123.140.120:9999'},
            {'http':'59.62.164.83:9999'},
            {'http':'59.62.167.172:5312'},
            {'http':'162.105.87.211:8118'},
            {'http':'110.52.235.197:9999'}
        ]
        for proxy in proxy_list:
            print(proxy)
            proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy)
            opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
            try:
                data = opener.open(url, timeout=1).read().decode()
                print('haha')
            except Exception as e:
                print(e)
    

    day03

    添加付费代理

    第一种方式 :

    money_proxy = {
            'http':'username:password@192.189.45.65:8080'
        }
    handler = urllib.request.ProxyHandler(money_proxy)
    opener =urllib.request.build_opener(handler)
    opener.open(url)
    

    第二种方式:

    username = 'abc'
    pwd = '123'
    proxy_money = '128.98.45.32:8888'
    #创建密码管理器
    password_manager = urllib.request.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm()
    password_manager.add_password(realm=None, uri=proxy_money, user=username, passwd=pwd)
    handler_auth = urllib.request.ProxyBasicAuthHandler(password_manager)
    opener = urllib.request.build_opener(handler_auth)
    response = opener.open(url)
    

    访问内网

    user = 'admin'
    pwd = '123'
    nei_url = 'http://192.168.12.64'
    #创建密码管理器
    pwd_manager = urllib.request.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm()
    pwd_manager.add_password(None,nei_url,user,pwd)
    #创建认证处理器
    auth_handler = urllib.request.HTTPBasicAuthHandler(pwd_manager)
    opener = urllib.request.build_opener(auth_handler)
    response = opener.open(nei_url)
    

    day04

    手动添加cookie

    为获取个人中心的信息,复制cookie,放在请求头里

    header = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36',
        'Cookie':'cna=tuxEE3P7Ah4CATsurIJv/hNX; thw=cn; miid=82973328358325713; hng=CN%7Czh-CN%7CCNY%7C156; enc=kRhiJJnvm93D0rrXU7wRBAaqd%2FIu5LOUzL12ixGWG7mDUwOyqHNGcPQhxt%2BpZYJvk7OKyIoTwXjjdWJS7nXYpw%3D%3D; UM_distinctid=168d4da25ce206-02459feb9-3b664008-1fa400-168d4da25cf36b; v=0; _tb_token_=eb3533565b383; unb=652498984; sg=54b; t=d67352809c9dfb1dc94c606e4d904faf; _l_g_=Ug%3D%3D; skt=0457744f2cebfa42; cookie2=59fbade39ff2795b3bae1040d518612d; cookie1=ACi9bWtE9Swd%2B7nwwIWMZefTwl6qKUcepd4lYB%2B9GhY%3D; csg=d905bd39; uc3=vt3=F8dByEzaZ25JtIrFM94%3D&id2=VWojfdPOsPRO&nk2=FPjanhY%2Fn9CxQYviMZUN&lg2=WqG3DMC9VAQiUQ%3D%3D; existShop=MTU1MDgzNDUxNg%3D%3D; tracknick=wangmin69323585; lgc=wangmin69323585; _cc_=V32FPkk%2Fhw%3D%3D; dnk=wangmin69323585; _nk_=wangmin69323585; cookie17=VWojfdPOsPRO; tg=0; mt=ci=9_1; ubn=p; ucn=unshyun; l=bBSQZo7cvM7X8RE2BOfalurza77OwIRb4PVzaNbMiICPOafeSQ1lWZZhyqLwC3GVw1YpR3JY9i9vBeYBqSf..; isg=BH9_ASiVH9kGVR1_dokonvm8DlMJZNMGQCRZRRFMpi51IJ-iGTF1VsqyYrB7fat-; uc1=cart_m=0&cookie14=UoTZ5OgAB6aJAA%3D%3D&lng=zh_CN&cookie16=U%2BGCWk%2F74Mx5tgzv3dWpnhjPaQ%3D%3D&existShop=true&cookie21=VT5L2FSpdet1EftGlDZ1Vg%3D%3D&tag=8&cookie15=UtASsssmOIJ0bQ%3D%3D&pas=0'
    }
    #构建请求对象
    request = urllib.request.Request(url,headers=header)
    

    自动登陆获取cookie

    1.代码登陆,登陆成功得到有效的cookie
    1.1 登陆的网址
    1.2 登陆的参数
    1.3发送登陆请求 post
    2.自动带着cookie去请求个人中心

    报错类型

    两个错误类型:HTTPError(URLError的子类) URLError

    try:
        response = urllib.request.urlopen(url)
    
    except urllib.request.HTTPError  as error:
        print(error.code)
    
    except urllib.request.URLError as error:
        print(error)
    except :
        print('其他错误')
    
    

    requests库

    优点:
    简单易用
    url自动转译
    python2 python3 代码一样,无需修改

    发送get请求:

    requests.get(url)
    
    #content属性,返回类型是bytes
    data = response.content.decode('utf-8')
    #text属性,返回字符串,编码为空,会进行推测
    data = response.text
    
    

    各种属性

    # 1.获取请求头
            request_headers = self.response.request.headers
            print(request_headers)
            # 2.获取响应头
            response_headers  = self.response.headers
            print(response_headers)
            # 3.响应状态码
            code = self.response.status_code
            print(code)
            # 4.请求的cookie
            request_cookie = self.response.cookies
            print(request_cookie)
            # 5.响应的cookie
            response_cookie = self.response.cookies
            print(response_cookie)
            # 6.实际请求的url
            url = self.response.url
            print(url)
    

    地址拼接

    url = 'https://www.baidu.com/s?'
    params = {'wd':'美女'}
    headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Mobile Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url ,headers=headers,params=params)
    

    r.json()将json字符串转换成python的字典或列表

    day07

    • 正则,xpath,bs4对比

    在这里插入图片描述
    -XML与HTML
    XML是JSON前身,数据交互格式, &lt; k e y &gt; v a l u e &lt; / k e y &gt; &lt;key&gt;value&lt;/key&gt; <key>value</key>形式,比JSON要重量级(一对尖括号)

    HTML用来展示数据,有固定的标签,经过浏览器渲染展示给用户看

    day08

    day09-10

    MongoDB

    • 显示所有的数据库
      show dbs 或
      show databases
    admin     0.000GB
    config    0.000GB
    local     0.000GB
    
    • 启动
      mongod.exe --dbpath E:\mongodb\data\db

      管理员权限 net start mongodb

    • 连接
      命令行输 mongo

    • 使用某数据库
      use 库名
      可使用未创建的数据库(后期加入数据,就创建成功了)

    • 显示当前数据库
      db

    • 查看所有的集合(mysql里称为表)
      show collections

    • 增删查改

    1
    use student
    stu = {name:‘Tom’, age:20, gender:‘male’}
    db.student.insert(stu)

    db.student.insert({name:‘Tom’, age:20, gender:‘male’})

    2
    db.student.find() 查看所有 或 db.student.find({})
    db.student.findOne() 查看所第一条 大写的O
    db.stu.find({name:‘张三’}) 条件查找(所有叫张三的人)
    db.stu.findOne({name:‘张三’}) 条件查找(一个叫张三的人)

    比较运算
    &lt; &lt; < $lt
    ≤ \le $lte
    &gt; &gt; > $gt
    ≥ \ge $gte
    ≠ \neq ̸= $ne

    db.stu.find({age:{$gt:12}})
    

    逻辑运算
    $and
    $ or

    db.stu.find({ $and:[{_id:{$gte:2}},{gender:true}]})
    

    等价于
    db.stu.find({_id:{$gte:2},gender:true})

    找出id ≥ \ge 2或age=54的男性

    db.stu.find({$or:[{_id:{$gte:2}},{age:54}],gender:true})
    

    等价于

    db.stu.find({$and:[{$or:[{_id:{$gte:2}},{age:54}]},{gender:true}]})
    

    范围运算
    $in
    $nin

    db.stu.find({_id:{$in:[1,0]}})     取出id为0或1的人
    

    正则

    db.stu.find({name:{$regex:'张'}}))  找出名字中含李的人
    

    等价于

    db.stu.find({name:/张/})
    
    db.stu.find({name:/a/})  找出名字中含a的人 或
    db.stu.find({name:{$regex:'a'}})
    
    db.stu.find({name:/a/i})       忽略大小写   或
    db.stu.find({name:{$regex:'a',$options:'i'}})
    

    定义函数

    找出年龄大于等于18的
    db.stu.find(
        {
            $where:function()
            {
            return this.age>=18
            }
        })
    

    3

    a=db.student.findOne()
    a.name=‘Tom1’
    db.student.update({name:‘Tom’}, {name:‘Tom1’})
    结果变成 {name:‘Tom1’)
    db.student.update({name:‘Tom’},a)
    结果变成 {name:‘Tom1’, age:20, gender:‘male’})
    a.career=‘teacher’
    db.student.update({name:‘Tom1’},a)
    结果变成 {name:‘Tom1’, age:20, gender:‘male’, career=‘teacher’})
    db.abc.update({_id:1},{$set:{name:'xiaowang’}}) 仅变动姓名其他不变

    db.abc.update({gender:true},{$set:{age:66}}) 结果只修改了一处

    db.abc.update({gender:true},{$set:{age:45}},{multi:true}) 所有男性的年龄都改为45

    db.stu.update({_id:1},{$unset:{gender:’’}}) 仅删除此行的gender

    4
    db.student.remove({name:‘Tom1’}) 删除name为Tom1(只有一个)的那一行
    db.student.remove({name:‘Tom1’},{justOne:true}) 删除符合条件的一个数据(默认删除所有)
    db.student.remove({}) 删除所有

    • 新建集合
      use newdb (新数据库)
      show collections 显示空
      db.createCollection(‘newname’)
      show collections 显示newname


      db.newname2.insert({name;‘tom’}) 插入数据后自动创建该集合

    • 删除数据库
      use newdb
      db.dropDatabase()

    • 删除集合
      use newdb
      show collections 显示abc
      sb.abc.drop()

    • 存储类型
      ObjectId
      string
      array
      timestamp
      Boolean
      object
      date
      double
      integer

    • 查询结果显示

    显示前几行

    db.stu.find().limit(2)    显示前2行
    

    显示跳过前几行后的结果

    db.stu.find().skip(3)  
    

    混合使用

    跳过前2行后,看3个
    db.stu.find().skip(2).limit(3)
    db.stu.find().limit(3).skip(2)  结果同上。优先执行skip
    

    仅查看部分字段(投影)(没有特殊的方法)

    db.stu.find({},{name:1,age:1})    或
    db.stu.find({},{name:true,age:1})
    

    统计

     db.stu.find({age:18}).count()  年龄18的个数 或
     db.stu.count({age:18}) 
    db.stu.count()  查询数据库总共有多少条数据
    

    排序

    db.stu.find().sort({age:1})  按年龄升序
    db.stu.find().sort({age:-1})  按年龄降序
    db.stu.find().sort({age:1,_id:-1})       年龄相同时按id降序
    

    去重

    db.stu.distinct('age',{})
    db.stu.distinct('age',{_id:{$gt:6}})
    db.stu.distinct('name',{})
    
    

    复合查询
    (1) aggregate 聚合查询

    db.stu.aggregate([
    {管道1},
    {管道2}
        ])
    

    (2) $group 分组
    表达式 $sum $avg $first $last $max $min $push

    分组求年龄之和
    db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',sum:{$sum:'$age'}}}])
    
    分组求年龄平均
    db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',ave:{$avg:'$age'}}}])
    
    分组求年龄最大值
    db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',maximum:{$max:'$age'}}}])
    
    分组求年龄第一次出现的
    db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',first:{$first:'$age'}}}])
    
    分组求年龄最后一次出现的
    db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',last:{$last:'$age'}}}])
    
    分组求各自喜欢的(push所有放在一起)
    db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',like_animal:{$push:'$like'}}}])
    
    

    $match == find

    宠物是狗的人有哪些
    db.stu.find({like:'dog'})
    db.stu.aggregate({$match:{like:'dog'}})
    
    年龄大于20岁的男女的平均值
    db.stu.aggregate([{$match:{age:{$gt:20}}},{$group:{_id:'$gender',average:{'$avg':'$age'}}}])
    
    

    $project 投影,显示的字段,显示1或true

    求年龄小于40,按爱好分组,求年龄之和,及平均值
    db.stu.aggregate([{$match:{age:{$lt:40}}},
        {$group:{_id:'$like',average:{'$avg':'$age'},sum:{$sum:'$age'}}}])
    
    求年龄小于40,按爱好分组,求年龄之和,及平均值,只显示平均值
    db.stu.aggregate([{$match:{age:{$lt:40}}},
    {$group:{_id:'$like',average:{'$avg':'$age'},sum:{$sum:'$age'}}},
    {$project:{average:1}}
    ])
    

    $sort排序

    按年龄降序
    db.stu.aggregate([{$sort:{age:-1}}])
    
    求年龄小于40,按爱好分组,求年龄之和,及平均值,只显示平均值,降序
    db.stu.aggregate([{$match:{age:{$lt:40}}},
    {$group:{_id:'$like',average:{'$avg':'$age'},sum:{$sum:'$age'}}},
    {$project:{average:1}},
    {$sort:{average:-1}}
    ])
    

    $skip 跳过
    $limit 限制个数
    两者顺序有影响

    db.stu.aggregate([
    {$skip:1},
    {$limit:2}
    ])
    
    db.stu.aggregate([
    {$limit:2},
    {$skip:1},
    ])
    
    db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$lt:40}}},
    {$group:{_id:'$like',average:{'$avg':'$age'},sum:{$sum:'$age'}}},
    {$project:{average:1}},
    {$sort:{average:-1}},
    {$skip:1},
    {$limit:2}
    ])
    
    
    

    $unwind 拆分列表

    男女分组后,所有人的名字
    db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',allname:{$push:'$name'}}}
        ])
    男女分组后,各自的名字
    db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',allname:{$push:'$name'}}},
    {$unwind:'$allname'}
        ])
    
    年龄小于60,男女分组,取出喜欢的宠物,拆分文档
    db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$lt:60}}},
    {$group:{_id:'$gender',animals:{$push:'$like'}}},
    {$unwind:'$animals'}
        ])
    
    

    • _id 是主键
      mongodb属于文档型数据库

    • 查询效率

    批量插入数据

    
    for (var i=1;i<=500000;i++){
        db.data.insert({
            _id:i,
            user:'user'+i,
            age:i%20
        })
    }
    
    
    28ms
    db.data.find({_id:333333}).explain('executionStats')
    224ms
    db.data.find({user:'userr333333'}).explain('executionStats')
    201ma
    db.data.find({age:333333%20}).explain('executionStats')
    

    设置某个key为索引,提高查询速度

    db.data.ensureIndex({age:1})
    db.data.ensureIndex({user:1})
    
    

    查看索引

    db.data.getIndexes()
    

    删除索引

    db.data.dropIndex('key_1')
    db.data.dropIndex('user_1')   名称由user变成user_1
    db.data.dropIndex('age_1')    名称由age变成age_1
    

    数据库备份

    mongodump -h 127.0.0.1:27017 -d three -o E:\360Downloads\backup
    

    数据库恢复
    (路径需具体到库名)

    mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -d four --dir E:\360Downloads\backup\three
    

    导出文件

    mongoexport -h 127.0.0.1:27017 -d four -c stu -o data.json  (恢复到当前文件夹)
    mongoexport -h 127.0.0.1:27017 -d four -c stu -o E:\360Downloads\backup\three\data.json
    mongoexport -h 127.0.0.1:27017 -d four -c stu -o E:\360Downloads\backup\three\data.csv --type csv -f _id,name
    

    导入文件

    mongoimport -h 127.0.0.1:27017 -d five -c student --file E:\360Downloads\backup\three\data.json
    mongoimport -h 127.0.0.1:27017 -d five -c student --file E:\360Downloads\backup\three\data.csv --type csv -f _id,name
     
    
    

    结论:查询主键耗时最短

    day11

    与python交互

    1. 启动mongodb
    mongo_py = pymongo.MongoClient()
    

    增:
    insert_one()
    insert_many)
    删:
    delete_one()
    delete_many()
    改:
    update_one()
    update_many()
    查:
    find_one()
    find()
    不存在find_many

    redis

    基于内存的key-value型数据库
    启动服务端

    redis-server
    

    注:先添加环境变量;此命令提示框不能关

    启动客户端

    redis-cli
    

    清空所有数据库

    flushall
    

    清空当前数据库

    flushdb
    

    查看所有的键

    keys *
    

    查看含y的键:

    keys *y*    含y的键
    keys *y     以y结尾的键
    keys y*       以y开头的键
    

    查看键是否存在

    exists two
    exists one 
    

    设置过期时间(所有键都能用)
    expire key time 单位为秒

    
    expire one 10
    expire two 30
    

    注:共有16个数据库,编号0~15
    选择数据库

    select 0
    

    数据操作

    1.字符串string(一个string类型最大能容512M)
    增加:set (一次增加一个), mset(一次增加多个)
    读取 :get mget
    设置过期时间:setex key time value
    追加写:append key value

    set one 1
    set two 2
    get one
    get two
    
    mset one 1 two 2 three 3
    mget one two three 
    
    setex one 5 abc
    
    append two 456   (two之前为2)(之后为2456)
    

    2.hash(存对象)

    • 存对象和属性值
    • 最终存在硬盘内,只是在内存中存在过一段时间

    存:hset key field value (单个属性)
    hmset key field value field value … (多个属性)
    取:hget key field
    hmget key field field …
    查看字段:hkeys key
    查看值:hvals key
    删除属性:hdel key field field (属性可一个可多个)

    
    hset person name zhangsan 
    hset person age 18
    hset person gender
    
    hget person name 
    hget person age 
    hget person gender
    
    hmset student name xiaoming age 18 gender true
    
    hmget  student name age gender
    
    hkeys person 
    hkeys student
    
    hvals person
    hvals student
    
    hdel person age name
    
    1. list
    • 存: lpush key value value …(新加的在左侧)(l代表left)(从左往右推)
      rpush key value value …(新加的在右侧)(从右往左推)
    • 取:lrange key start end (l代表list)
    • 删:lpop 从左删一个
      rpop 从右删一个
    • 插入:linsert key before/after pivot value
    • 下标修改:lset key index value
    • 删除:lrem key count value
      count > 0 : 从表头开始向表尾搜索,移除与 VALUE 相等的元素,数量为 COUNT 。
      count < 0 : 从表尾开始向表头搜索,移除与 VALUE 相等的元素,数量为 COUNT 的绝对值。
      count = 0 : 移除表中所有与 VALUE 相等的值。
    lpush one 1 2 3
    lpush one 4 5 6
    
    lrange one 0 -1
    
    lpop one 
    rpop one
    
    linsert one after 1 A
    linsert one before 3 B
    
    lset one 2 B
    
    lrem one 2 3 (删除2个3)
    
    • 注:查看key 的类型 使用 type key
      删除键,del key key
    type one
    type two
    
    del one two
    
    1. set
      无序性、互异性
      添加:sadd key member member …
      查看:smembers key
      删除:srem key member …
      成员检测:sismember key member (属于返回1,否则0
    sadd setone 3 1 4 5 9 2 6
    
    smembers setone 
    
    srem setone 3 1 
    
    sismember setone 2
    
    
    1. zset
      有序集合
      增加:zadd key score memberr …(score 代表权重
      查看:zrange key start stop
      根据权重筛选值:zrangebyscore key min max
      查看值的权重:zscore key member
      删除:zrem key member …
      按权值范围删除:zremrangebyscore key min max
    zadd one 1 a 3 b  4 c 2 d
    
    zrange one 0 -1
    
    zrangebyscore one 2 4
    
    zscore one a
    
    zrem one a b
    
    zremrangebyscore one 5 9
    

    day 12

    MySQL

    默认端口号:3306
    服务名: MySQL80
    账号密码:root root

    • E-R模型
      Entity Relationship 实体关系模型
      E代表“表”,表之间存在关系(1对1,1对多,多对多)

    • 三范式
      1NF:字段不可分;
      例如:联系人表(姓名,电话),一个联系人有家庭电话和公司电话,则不符合1NF,应拆分为(姓名,家庭电话,公司电话).
      2NF:有主键,非主键字段依赖主键;
      3NF:非主键字段不能相互依赖,只能依赖主键;

    • 字段类型
      int decimal 数字
      char varchar text 字符串
      datetime 日期
      bit 二进制的位 0或1
      注:char(M)类型的数据列里,每个值都占用M个字节,如果某个长度小于M,MySQL就会在它的右边用空格字符补足.(在检索操作中那些填补出来的空格字符将被去掉)在varchar(M)类型的数据列里,每个值只占用刚好够用的字节再加上一个用来记录其长度的字节(即总长度为L+1字节)

    • 约束
      primary key 主键
      not null 非空(必须有值)
      unique 唯一
      default 默认
      foreign key 外键

    • 删除
      物理删除:从磁盘上真正删除
      逻辑删除:删除标识 0 1

    • 查看版本
      select version();

    • 查看时间
      select now();

    • 数据库的基本操作
      显示所有数据库
      show databases;
      使用某数据库
      use test1;
      查看其中包含的表
      show tables;
      查看表中所有的信息
      select * from new_table1;
      删除数据库、
      drop database stu;
      查看当前使用的数据库
      select database();
      创建数据库
      create database dog charset=utf8;

    • 表操作
      建表

    create table dog (
    id int auto_increment primary key,
    name varchar(10) not null,
    gender bit default 0
    );
    

    查看表的字段类型

    desc dog;
    

    增加字段

    alter table dog add age int;
    

    删除字段

    alter table dog drop age;
    

    修改字段

    alter table dog change age age varchar(12);  (name输入两次)修改数据类型
    alter table dog change age ageage int(10);  修改名称
    alter table dog change  ageage age int(12);  修改名称和数据类型
    

    修改表名

    rename table dog to cat;
    

    查看建表语句

    show create table dog;
    

    删表
    表不在,库仍然在,区别于mongodb

    drop table dog;
    
    • 数据操作
      插入
    insert into dog values(1,'拉布拉多',0);  全列插入
    insert into dog values(2,'金毛',1);
    insert into dog(name) values('田园犬');  自增用法,缺省插入
    
    若主键自增,可以写0占位实现全列插入
    insert into dog values(0,'拉布拉多',0); 
    
    插入多条数据
    insert into dog values(9,'gou2',1),(12,'gou3',0);
    insert into dog(name) values('fou1'),('gou2'),('gou3'),('gou4');   缺省插入多个
    

    查询

    select * from dog;
    

    修改

    update dog set name='泰迪' where id=16;     把id为16处的name改为‘泰迪’
    

    删除

    delete from dog where name='gou2';  删除所有name为gou2的项
    delete from dog where id=17;  
    
    逻辑删除    没有真正删除
    alter table dog add isdelete bit;
    update dog set isdelete=1 where id=9;
    
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    若问今年最火的一门编程语言是什么?答案一定是Python。


    这把火已经烧到了程序员的圈子外,从小学生到职场老司机,都开始学习这一门新的语言,门槛低、零基础、操作骚...再也没有什么能阻挡Python晋升网红。



    俗话说外行看热闹,内行看门道,我们已经知道了python的火热情况,但是学一门编程语言是需要耗费大量的时间和精力的,所以我们最关心的还是:


    “对于我来说学习python有什么用?”



    1

    趋势:互联网行业

    发展势头正猛


    我们可以根据下图“2017中国互联网企业100强业务类型”看出,其中大数据、游戏、人工智能三大行业呈现高速增长趋势。


    2017 中国互联网企业 100 强业务类型


    640?wx_fmt=png

    数据来源:公开资料、智研咨询整理


    在2017年“中国互联网企业100 强”的数据中显示,大数据、游戏以及人工智能等相关企业占比近80%,这都得益于Python语言的广泛应用,同时进一步掀起了Python语言的学习热潮。



    Python被誉为最好的人工智能语言,人工智能的各种功能就是靠Python的程序编写来实现的。而且,Python已经被纳入信息技术的高考,可见python已经受到了战略性的重视。


    2

    收入:薪酬高


    互联网的高速发展势必会带来各大公司的人才缺口,掌握了python技术的程序猿也变得更加炙手可热,工资也是跟着水涨船高。



    即使是掌握Python技术的大学应届毕业生,在找工作时通过一份源码的展示,也可以取得一份非常可观的薪水。


    640?wx_fmt=jpeg

    数据来源于招聘网站:Boss直聘 职位需求报告


    数据显示,在2017年雇主发布的职位说明中,Python技能需求增速约174%,居于首位。 



    3

    学习:Python简单易学


    很多编程语言的入门非常的困难,导致大家刚刚学习语法的时候,就已经丧失了一半的兴趣。



    而Python是一种代表简单主义思想的语言,在设计的时候,就类比了英语的语法设计,所以更符合人类大脑对语言的理解。



    你会发现阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样朗朗上口,Python学习起来是极其容易上手。



    “那Python都有哪些用途呢?”


    随着时间,我发现有Python主要有以下几大主要应用:


    Web应用开发:Python经常被用于Web开发。


    网络爬虫:Python有大量的HTTP请求处理库和HTML解析库,并且有成熟高效的爬虫框架Scrapy和分布式解决方案scrapy-redis,在爬虫的应用方面非常广泛。


    科学计算:NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序。


    桌面软件:PyQt、PySide、wxPython、PyGTK是Python快速开发桌面应用程序的利器。



    所以介绍到这里,你应该知道Python有多强大了吧。



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  • (教程)下载:麻瓜编程Python商业爬虫学徒计划麻瓜编程的视频python办公自动化麻瓜2019-04-03 02:51:49【正文】在找这个“麻瓜编程:Python商业爬虫学徒计划 ”的同学,正好我有这个课!!+V:panghu100 ,找我要!!...

    (教程)下载:麻瓜编程Python商业爬虫学徒计划麻瓜编程的视频python办公自动化麻瓜

    2019-04-03 02:51:49

    【正文】

    在找这个“麻瓜编程:Python商业爬虫学徒计划 ”的同学,正好我有这个课!!

    +V:panghu100 ,找我要!!

    我会分享《麻瓜编程》,以后让我们就在一起收听他吧。

    --------------------------------------------------  (给Python研发者加星标,提高Python技能)

    英文:toptal,移译:everfigthing

    segmentfaulta1190000006265256

    1、下边这段代码的输出最后结果是啥子?请诠释。

    怎样改正extendList的定义能够萌生以下预先期待的行径?

    上头代码输出最后结果将是:

    众多人都会误觉得list1=[10],list3=[‘a’],由于它们以为每每extendList被调配使用时,列表参变量的默许值都将被设置为[].但其实的事情状况是,新的默许列表只在函数被定义的那一刻开创一次。

    当extendList被没有指定特别指定参变量list调配使用时,这组list的值随即将被运用。这是由于带有默许参变量的表现式在函数被定义的时刻被计算,不是在调配使用的时刻被计算。因为这个list1和list3是在同一个默许列表向上行操作(计算)的。而list2是在一个离合的列表向上行操作(计算)的。(经过传交一个自有的空列表作为列表参变量的数字)。

    extendList的定义可以作如下所述改正。

    尽管,开创一个新的列表,没有特别指定的列表参变量。

    下边这段代码有可能能够萌生想要的最后结果。

    经过上头的改正,输出最后结果将成为:

    2、下边这段代码的输出最后结果将是啥子?请诠释。

    你怎么样改正上头的multipliers的定义萌生想要的最后结果?

    上头代码输出的最后结果是[6, 6, 6, 6] (不是我们想的[0, 2, 4, 6])。

    上面所说的问题萌生的端由是Python闭包的延缓绑定。这意味着内里函数被调配使用时,参变麻瓜编程python

    量的值在闭包内施行查寻。因为这个,当不论什么由multipliers()回返的函数被调配使用时,i的值将在近旁的范围施行查寻。那时,无论回返的函数是否被调配使用,for循环已经完成,i被给予了最后的值3。

    因为这个,每每回返的函数乘以传交过来的值3,由于上段代码传过来的值是2,他们最后回返的都是6(3*2)。凑巧的是,《The

    Hitchhiker’s Guide to

    Python》也指出,在与lambdas函数有关也有一个被广泛被曲解的知识点,然而跟这个case不同。由lambda表现式发明的函数没有啥子特别的地方,它实际上是和def发明的函数式同样的。

    下边是解决这一问题的一点办法。

    一种解决办法就是用Python生成器。

    额外一个解决方案就是发明一个闭包,利用默许函数迅即绑定。

    还有种代替的方案是,运用偏函数:

    3、下边这段代码的输出最后结果将是啥子?请诠释。

    输出最后结果将是:

    让众多颧惑或惊奇的是最终一行输出为何是3 2 3 而不是 3 2

    1.为何在变更parent.x的同时也变更了child2.x的值?但与此同时没有变更Child1.x的值?

    此解答的关键是,在Python中,类变量在内里是以字典的方式施行传交。

    假如一个变量名没有在现时类下的字典中发觉。则在更高级的类(如它的父类)中竭心搜索一直到援用的变量名被找到。(假如援用变量名在自身类和更高级类中没有找到,将会导发一个属性不正确。)

    因为这个,在父类中设定x=1,让变量x类(带有值1)能够在其类和其子类中被援用到。这就是为何第1个打印语句输出最后结果是1 1

    1

    因为这个,假如它的不论什么一个子类掩盖写了值(例如说,当我们执行语句Child1.x=2),这个值只在子类中施行了改正。这就是为何第二个打印语句输出最后结果是1

    2 1

    最后,假如这个值在父类中施行了改正,(例如说,当我们执行语句Parent.x=3),这个变更将会影响那一些还没有覆写子类的值(在这个例子中就是Child2)这就是为何第三打印麻瓜编程语句输出最后结果是3

    2 3

    4、下边这段代码在Python2下输出最后结果将是啥子?请诠释。

    在Python3下最后结果会有怎样的不一样?(当然,如果上面所说的打印语句被改换成Python3的语法)

    在Python2中,上面所说的代码输出将是

    默许事情状况下,Python 2 半自动执行整容计算假如两者都是平头数。因为这个,52

    最后结果是2,而5mp..2最后结果是2.5

    注意,在Python2中,你可以经过增加以下援用来覆写这个行径。

    同时要注意的是,操作符将老是执行整容除法,无论操作符的类型。这就是为何纵然在Python

    2中5.02.0的最后结果是2.0。不过在Python3中,没有脆特别的性质,

    例如,在两端都是整容的事情状况下,它不会执行整容除法

    因为这个,在Python3中,将会是如下所述最后结果:

    注: 在 Python 3 中, 操作符是做浮点除法,而 是做整除(即商没有余数,譬如 10 3 其最后结果就为

    3,余数会被截洗雪,而 (-7) 3 的最后结果却是

    -3。这个算法与其他众多编程语言不同,需求注意,他们的整除运算会向0的方向取值。而在 Python 2 中, 就是整除,即和

    Python 3 中的 操作符同样)

    5、下边代码的输出最后结果将是啥子?

    下边的代码将输出[],不会萌生IndexError不正确。就像所希望的那样子,尝尝试使用越过人员的个数的index来取得某个列表的人员。

    例如,试验取得list[10]和在这以后的人员,会造成IndexError.

    不过,试验取得列表的切片,着手的index超过了人员个数不会萌生IndexError,而是仅只回返一个空列表。

    这变成尤其让人恶心的,由于运行的时刻没有不正确萌生,造成bug很难被追踪到。

    6、思索问题下面所开列代码断片:

    2,4,6,8行将输出啥子最后结果?试诠释。

    输出的最后结果如下所述:

    诠释如下所述:

    第1行的输出最后结果直觉上很容易了解,例如 list=[ [ ] ] * 5

    就是简单的发明了5个空列表。不过,了解表现式list=[ [ ] ] *

    5的关键一点儿是它不是发明一个里面含有五个独立列表的列表,而是它是一个开创溜面含有对同一个列表五次援用的列表。只有理解了这一点儿,我们能力更好的了解接下来的输出最后结果。

    list[0].append(10) 将10附带加上在第1个列表上。

    但因为全部5个列表是援用的同一个列表,所以这个最后结果将是:

    同理,list[1].append(20)将20附带加上在第二个列表上。但一样因为5个列表是援用的同一个列表,所以输出最后结果如今是:

    作为相比较, list.append(30)是将整个儿新的素附带加上在外列表上,因为这个萌生的最后结果是: [[10, 20],

    [10, 20], [10, 20], [10, 20], [10, 20], 30].

    7、Given a list of N numbers。

    给定一个包括N个数码的列表。

    运用纯一的列表生成式来萌生一个新的列表,该列表只里面含有满完全可以下条件的值:

    (a)双数值

    (b)素为原始列表中双数切片。

    例如,假如list[2]里面含有的值是双数。那末这个值应当被里面含有在新的列表之中。因此数码同时在原始列表的双数序列(2为双数)上。不过,假如list[3]里面含有一个双数,

    那一个数码不应当被里面含有在新的列表之中,由于它在原始列表的单数序列上。

    对此问题的简单解决办法如下所述:

    例如,给定列表如下所述:

    列表生成式[x for x in list[::2] if x百分之百2==0] 的最后结果是,

    这个表现式办公的步骤是,第1步抽取双数切片的数码,

    第二步剔掉那里面全部单数。

    8、给定以下字典的子类,下边的代码能够运行么?为何?

    能够运行。

    当key缺错过时机,执行DefaultDict类,字典的实际的例子将半自动实际的例子化这个数据排列。

    引荐阅览

    (题目可跳转阅览)

    最难面试题,你碰到过啥子样的?

    Python 麻瓜编程视频最难的问题

    Python 的 Sequence 切片下标问题

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