python爬蟲與數據分析10（Python爬蟲 數據分析）

本文目錄一覽：

• 1、python數據分析和爬蟲有什麼關係？
• 2、python主要可以做什麼？
• 3、python數據分析怎麼使用，都需要學習什麼技術？
• 4、如何學習Python爬蟲
• 5、python爬蟲和數據分析哪個門檻低
• 6、學完Python的基礎之後，應該先學數據分析還是先學爬蟲？數據分析和爬蟲有優先順序嗎？

python數據分析和爬蟲有什麼關係？

爬蟲一般是指網絡資源的抓取，因為python的腳本特性，python易於配置，對字符的處理也非常靈活，加上python有豐富的網絡抓取模塊，所以兩者經常聯繫在一起。 簡單的用python自己的urllib庫也可以；用python寫一個搜索引擎，而搜索引擎就是一個複雜的爬蟲。從這裡你就了解了什麼是Python爬蟲，是基於Python編程而創造出來的一種網絡資源的抓取方式，Python並不是爬蟲。

python主要可以做什麼？

現在互聯網發展迅速，眾多行業巨頭，都已經轉投到人工智能領域，而人工智能的首選編程語言就是python，所以學好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。

學完python可以應用於以下領域：

①Web 和 Internet開發

②科學計算和統計

③人工智能

④桌面界面開發

⑤軟件開發

⑥後端開發

⑦網絡爬蟲

可以從事的崗位也很多，比如Python爬蟲工程師，大數據工程師等等！

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟件學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

python數據分析怎麼使用，都需要學習什麼技術？

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢，Python受歡迎程度扶搖直上。

Python數據分析，主要需要學習以下內容：

1、Python語法基礎

2、Python數據分析擴展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬蟲基礎（非必須，但可以提升興趣）

4、Python數據探索及預處理

5、Python機器學習

python的下載和安裝環境：難點主要是在環境的安裝上，很多小白往往一腔熱血但是面對環境安裝的時候就泄了氣，因為我會用Anaconda為例進行環境的安裝，同時我建議初學者不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。

數據類型：python的數據類型比較簡單，基本上就可以分為兩大類——數值和字符串。

數值：數值是python最基礎的數據類型，也是我們賦值給變量時最常用的形式，主要包括整型、布爾型等。

字符串：也就是文本數據，在python中一般用引號來定義，可以通過python進行拼接和重疊，實現文本數據的處理；

索引和切片：索引是有序列每個子元素在序列的位置，切片就是對序列的部分截取。

數據結構：python的數據結構可以分為四種，列表、元組、字典、集合。

列表：用中括號表示，可以容納任何對象元素，包括字符串，而且每個元素都可以變化；

元組：其實就是一個固定的列表，初始化元素的值是絕對不能變化的；

字典：可以理解為現實的字典，通過查找拼音（鍵）就能找到這個讀音的所有字（數值）；中

集合：數學上的概念，每個集合中的元素是無序的，不可重複的對象；

數據分析的目的是從數據里找規律，因此想要掌握python必須要學習一些基礎的數理理論，這是成為一個數據分析師必備的能力。對於python來說，其涉及的數理統計學基礎主要由算法、統計學、概率論等

sql是python的基礎，如果你已經掌握了SQL，那麼這一章你就可以直接跳過，那麼你就要好好學習這部分的內容，因為sql是入門python的關鍵基礎，同時它也是每個數據分析師必備的技能，主要目的是用sql來進行增刪改查等操作，對數據進行篩選。

以上的回答希望對你有所幫助

如何學習Python爬蟲

現在之所以有這麼多的小夥伴熱衷於爬蟲技術，無外乎是因為爬蟲可以幫我們做很多事情，比如搜索引擎、採集數據、廣告過濾等，以Python為例，Python爬蟲可以用於數據分析，在數據抓取方面發揮巨大的作用。

但是這並不意味着單純掌握一門Python語言，就對爬蟲技術觸類旁通，要學習的知識和規範還有喜很多，包括但不僅限於HTML 知識、HTTP/HTTPS 協議的基本知識、正則表達式、數據庫知識，常用抓包工具的使用、爬蟲框架的使用等。而且涉及到大規模爬蟲，還需要了解分布式的概念、消息隊列、常用的數據結構和算法、緩存，甚至還包括機器學習的應用，大規模的系統背後都是靠很多技術來支撐的。

零基礎如何學爬蟲技術？對於迷茫的初學者來說，爬蟲技術起步學習階段，最重要的就是明確學習路徑，找准學習方法，唯有如此，在良好的學習習慣督促下，後期的系統學習才會事半功倍，遊刃有餘。

用Python寫爬蟲，首先需要會Python，把基礎語法搞懂，知道怎麼使用函數、類和常用的數據結構如list、dict中的常用方法就算基本入門。作為入門爬蟲來說，需要了解 HTTP協議的基本原理，雖然 HTTP 規範用一本書都寫不完，但深入的內容可以放以後慢慢去看，理論與實踐相結合後期學習才會越來越輕鬆。關於爬蟲學習的具體步驟，我大概羅列了以下幾大部分，大家可以參考：

網絡爬蟲基礎知識:

爬蟲的定義

爬蟲的作用

Http協議

基本抓包工具(Fiddler)使用

Python模塊實現爬蟲：

urllib3、requests、lxml、bs4 模塊大體作用講解

使用requests模塊 get 方式獲取靜態頁面數據

使用requests模塊 post 方式獲取靜態頁面數據

使用requests模塊獲取 ajax 動態頁面數據

使用requests模塊模擬登錄網站

使用Tesseract進行驗證碼識別

Scrapy框架與Scrapy-Redis：

Scrapy 爬蟲框架大體說明

Scrapy spider 類

Scrapy item 及 pipeline

Scrapy CrawlSpider 類

通過Scrapy-Redis 實現分布式爬蟲

藉助自動化測試工具和瀏覽器爬取數據：

Selenium + PhantomJS 說明及簡單實例

Selenium + PhantomJS 實現網站登錄

Selenium + PhantomJS 實現動態頁面數據爬取

爬蟲項目實戰：

分布式爬蟲+ Elasticsearch 打造搜索引擎

python爬蟲和數據分析哪個門檻低

的確爬蟲和數據分析都首先得有python基礎，不過往後爬蟲和數據分析的技能，交集不多。數據分析的數據來源有可能是從爬蟲來而已。numpy和pandas只是兩個工具庫，你最多就熟悉一些函數的api和使用方法，不過這個不是學數據分析。數據分析需要具備一定的數學基礎(數據建模，概率和統計)，如果還有機器學習或者深度學習，那就更多了。所以你可以繼續往前看數據分析的知識，遇到python基礎不懂的地方可以回頭來繼續看。

學完Python的基礎之後，應該先學數據分析還是先學爬蟲？數據分析和爬蟲有優先順序嗎？

第一階段Python基礎與Linux數據庫。

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變量、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標準庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。

這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 數據庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智能。

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與算法進階和人工智能技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智能項目等階段項目。

第四階段高級進階。

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面分享的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業高薪競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。學習Python對於職場求職增加了一項核心競爭力，未來10年內會給世界帶來顛覆性變化的技術，全棧工程師未來人才缺口會很大。