python爬取出版社（python爬蟲參考書籍與出版信息）

本文目錄一覽：

• 1、Python從入門到精通要看哪些書
• 2、如何用python爬取豆瓣讀書的數據
• 3、從python基礎到爬蟲的書有什麼值得推薦
• 4、《用Python寫網路爬蟲》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
• 5、如何爬取全網1200本Python書
• 6、Python 語言有沒有什麼好的書籍

Python從入門到精通要看哪些書

Python入門到精通學習書籍推薦！

1、Python基礎教程（第2版 修訂版）

《Python基礎教程(第2版修訂版)》包括Python程序設計的方方面面，內容涉及的範圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。

2、Python編程：從入門到實踐

本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念；第二部分將理論付諸實踐。本書適合對Python感興趣的任何層次的讀者閱讀。

3、Python核心編程（第3版）

《Python核心編程（第3版）》是經典暢銷圖書《Python核心編程（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。

第1部分為講解了Python的一些通用應用；第2部分講解了與Web開發相關的主題；第3部分為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及其他內容。《Python核心編程（第3版）》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。

4、利用Python進行數據分析

《利用Python進行數據分析》是2013年機械工業出版社出版的軟硬體開發類圖書，作者是麥金尼。講述了從pandas庫的數據分析工具開始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等處理各種各樣的時間序列數據。

5、Python零基礎入門學習

本書適合學習Python3的入門讀者，也適用對編程一無所知，但渴望用編程改變世界的朋友們！本書提倡理解為主，應用為王。雖然這是一本入門書籍，但本書的「野心」可並不止於「初級水平」的教學。

6、用Python寫網路爬蟲

《用Python寫網路爬蟲》作為使用Python來爬取網路數據的傑出指南，講解了從靜態頁面爬取數據的方法以及使用緩存來管理伺服器負載的方法。

本書是為想要構建可靠的數據爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python編程經驗。當然，具備其他編程語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，並理解書中涉及的概念和原理。

7、O’Reilly：Python學習手冊（第4版）

《7.O’Reilly：Python學習手冊（第4版）》每一章都包含關於Python語言的關鍵內容的獨立的一課，並且包含了一個獨特的「練習題」部分，其中帶有實際的練習和測試，以便你可以練習新的技能並隨著學習而測試自己的理解。你會發現眾多帶有注釋的示例以及圖表，它們將幫助你開始學習Python3.0。

8、流暢的Python

《流暢的Python》致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優質特性，避免重複勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的代碼。

9、O’Reilly：深入淺出Python（中文版）

《O’Reilly：深入淺出Python（中文版）》是經典python圖書，初中級python獨門秘笈，涵蓋python3.0摒棄枯燥、死板的說教方式，以類似生動PPT的形式教你學python。

10、「笨辦法」學Python（第3版附光碟1張）

這本《「笨辦法」學Python》的寫法獨樹一幟，從章節練習入手，引導讀者自己輸入代碼，並進行講解，每個章節都不是很難，循循善誘，本書不是很厚，但是讀完本書絕對有一種對Python語言大徹大悟的感覺，是將一本書從薄讀到厚的升華。建議Python初學者購買閱讀。

這十本書都是很適合小白入門Python並逐漸深入學習的，大家靜下心來可以好好挑選出最適合自己的。

如何用python爬取豆瓣讀書的數據

這兩天爬了豆瓣讀書的十萬條左右的書目信息，用時將近一天，現在趁著這個空閑把代碼總結一下，還是菜鳥，都是用的最簡單最笨的方法，還請路過的大神不吝賜教。

第一步，先看一下我們需要的庫：

import requests                       #用來請求網頁

from bs4 import BeautifulSoup         #解析網頁

import time          #設置延時時間，防止爬取過於頻繁被封IP號

import re            #正則表達式庫

import pymysql       #由於爬取的數據太多，我們要把他存入MySQL資料庫中，這個庫用於連接資料庫

import random        #這個庫里用到了產生隨機數的randint函數，和上面的time搭配，使爬取間隔時間隨機

這個是豆瓣的網址：x-sorttags-all

我們要從這裡獲取所有分類的標籤鏈接，進一步去爬取裡面的信息，代碼先貼上來：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup       #導入庫

url=”httom/tag/?icn=index-nav”

wb_data=requests.get(url)                #請求網址

soup=BeautifulSoup(wb_data.text,”lxml”)  #解析網頁信息

tags=soup.select(“#content div div.article div div table tbody tr td a”)

#根據CSS路徑查找標籤信息，CSS路徑獲取方法，右鍵-檢查-copy selector，tags返回的是一個列表

for tag in tags:

tag=tag.get_text()    #將列表中的每一個標籤信息提取出來

helf=”hom/tag/”

#觀察一下豆瓣的網址，基本都是這部分加上標籤信息，所以我們要組裝網址，用於爬取標籤詳情頁

url=helf+str(tag)

print(url)    #網址組裝完畢，輸出

以上我們便爬取了所有標籤下的網址，我們將這個文件命名為channel,並在channel中創建一個channel字元串，放上我們所有爬取的網址信息，等下爬取詳情頁的時候直接從這裡提取鏈接就好了，如下：

channel=”’

tag/程序

”’

現在，我們開始第二個程序。

QQ圖片20160915233329.png

標籤頁下每一個圖片的信息基本都是這樣的，我們可以直接從這裡提取到標題，作者，出版社，出版時間，價格，評價人數，以及評分等信息（有些外國作品還會有譯者信息），提取方法與提取標籤類似，也是根據CSS路徑提取。

我們先用一個網址來實驗爬取：

url=”htt/tag/科技”

wb_data = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text.encode(“utf-8”), “lxml”)

tag=url.split(“?”)[0].split(“/”)[-1]    #從鏈接裡面提取標籤信息，方便存儲

detils=soup.select(“#subject_list ul li div.info div.pub”)  #抓取作者，出版社信息，稍後我們用spite()函數再將他們分離出來

scors=soup.select(“#subject_list ul li div.info div.star.clearfix span.rating_nums”)   #抓取評分信息

persons=soup.select(“#subject_list ul li div.info div.star.clearfix span.pl”)    #評價人數

titles=soup.select(“#subject_list ul li div.info h2 a”)   #書名

#以上抓取的都是我們需要的html語言標籤信息，我們還需要將他們一一分離出來

for detil,scor,person,title in zip(detils,scors,persons,titles):

#用一個zip()函數實現一次遍歷

#因為一些標籤中有譯者信息，一些標籤中沒有，為避免錯誤，所以我們要用一個try來把他們分開執行

try:

author=detil.get_text().split(“/”,4)[0].split()[0]     #這是含有譯者信息的提取辦法，根據「/」  把標籤分為五部分，然後依次提取出來

yizhe= detil.get_text().split(“/”, 4)[1]

publish=detil.get_text().split(“/”, 4)[2]

time=detil.get_text().split(“/”, 4)[3].split()[0].split(“-“)[0]   #時間我們只提取了出版年份

price=ceshi_priceone(detil)        #因為價格的單位不統一，我們用一個函數把他們換算為「元」

scoe=scor.get_text() if True else “”    #有些書目是沒有評分的，為避免錯誤，我們把沒有評分的信息設置為空

person=ceshi_person(person)      #有些書目的評價人數顯示少於十人，爬取過程中會出現錯誤，用一個函數來處理

title=title.get_text().split()[0]  

#當沒有譯者信息時，會顯示IndexError，我們分開處理

except IndexError:

try:

author=detil.get_text().split(“/”, 3)[0].split()[0]

yizhe=””         #將detil信息劃分為4部分提取，譯者信息直接設置為空，其他與上面一樣

publish=detil.get_text().split(“/”, 3)[1]

time=detil.get_text().split(“/”, 3)[2].split()[0].split(“-“)[0]

price=ceshi_pricetwo(detil)

scoe=scor.get_text() if True else “”

person=ceshi_person(person)

title=title.get_text().split()[0]

except (IndexError,TypeError):

continue  

#出現其他錯誤信息，忽略，繼續執行（有些書目信息下會沒有出版社或者出版年份，但是數量很少，不影響我們大規模爬取，所以直接忽略）

except TypeError:

continue

#提取評價人數的函數，如果評價人數少於十人，按十人處理

def ceshi_person(person):

try:

person = int(person.get_text().split()[0][1:len(person.get_text().split()[0]) – 4])

except ValueError:

person = int(10)

return person

#分情況提取價格的函數，用正則表達式找到含有特殊字元的信息，並換算為「元」

def ceshi_priceone(price):

price = detil.get_text().split(“/”, 4)[4].split()

if re.match(“USD”, price[0]):

price = float(price[1]) * 6

elif re.match(“CNY”, price[0]):

price = price[1]

elif re.match(“\A$”, price[0]):

price = float(price[1:len(price)]) * 6

else:

price = price[0]

return price

def ceshi_pricetwo(price):

price = detil.get_text().split(“/”, 3)[3].split()

if re.match(“USD”, price[0]):

price = float(price[1]) * 6

elif re.match(“CNY”, price[0]):

price = price[1]

elif re.match(“\A$”, price[0]):

price = float(price[1:len(price)]) * 6

else:

price = price[0]

return price

實驗成功後，我們就可以爬取數據並導入到資料庫中了，以下為全部源碼，特殊情況會用注釋一一說明。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import time

import re

import pymysql

from channel import channel   #這是我們第一個程序爬取的鏈接信息

import random

def ceshi_person(person):

try:

person = int(person.get_text().split()[0][1:len(person.get_text().split()[0]) – 4])

except ValueError:

person = int(10)

return person

def ceshi_priceone(price):

price = detil.get_text().split(“/”, 4)[4].split()

if re.match(“USD”, price[0]):

price = float(price[1]) * 6

elif re.match(“CNY”, price[0]):

price = price[1]

elif re.match(“\A$”, price[0]):

price = float(price[1:len(price)]) * 6

else:

price = price[0]

return price

def ceshi_pricetwo(price):

price = detil.get_text().split(“/”, 3)[3].split()

if re.match(“USD”, price[0]):

price = float(price[1]) * 6

elif re.match(“CNY”, price[0]):

price = price[1]

elif re.match(“\A$”, price[0]):

price = float(price[1:len(price)]) * 6

else:

price = price[0]

return price

#這是上面的那個測試函數，我們把它放在主函數中

def mains(url):

wb_data = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text.encode(“utf-8”), “lxml”)

tag=url.split(“?”)[0].split(“/”)[-1]

detils=soup.select(“#subject_list ul li div.info div.pub”)

scors=soup.select(“#subject_list ul li div.info div.star.clearfix span.rating_nums”)

persons=soup.select(“#subject_list ul li div.info div.star.clearfix span.pl”)

titles=soup.select(“#subject_list ul li div.info h2 a”)

for detil,scor,person,title in zip(detils,scors,persons,titles):

l = []  #建一個列表，用於存放數據

try:

author=detil.get_text().split(“/”,4)[0].split()[0]

yizhe= detil.get_text().split(“/”, 4)[1]

publish=detil.get_text().split(“/”, 4)[2]

time=detil.get_text().split(“/”, 4)[3].split()[0].split(“-“)[0]

price=ceshi_priceone(detil)

scoe=scor.get_text() if True else “”

person=ceshi_person(person)

title=title.get_text().split()[0]

except IndexError:

try:

author=detil.get_text().split(“/”, 3)[0].split()[0]

yizhe=””

publish=detil.get_text().split(“/”, 3)[1]

time=detil.get_text().split(“/”, 3)[2].split()[0].split(“-“)[0]

price=ceshi_pricetwo(detil)

scoe=scor.get_text() if True else “”

person=ceshi_person(person)

title=title.get_text().split()[0]

except (IndexError,TypeError):

continue  

except TypeError:

continue

l.append([title,scoe,author,price,time,publish,person,yizhe,tag])

#將爬取的數據依次填入列表中

sql=”INSERT INTO allbooks values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)”  #這是一條sql插入語句

cur.executemany(sql,l)   #執行sql語句，並用executemary()函數批量插入資料庫中

conn.commit()

#主函數到此結束

# 將Python連接到MySQL中的python資料庫中

conn = pymysql.connect( user=”root”,password=”123123″,database=”python”,charset=’utf8′)

cur = conn.cursor()

cur.execute(‘DROP TABLE IF EXISTS allbooks’)   #如果資料庫中有allbooks的資料庫則刪除

sql = “””CREATE TABLE allbooks(

title CHAR(255) NOT NULL,

scor CHAR(255),

author CHAR(255),

price CHAR(255),

time CHAR(255),

publish CHAR(255),

person CHAR(255),

yizhe CHAR(255),

tag CHAR(255)

)”””

cur.execute(sql)  #執行sql語句，新建一個allbooks的資料庫

start = time.clock()   #設置一個時鐘，這樣我們就能知道我們爬取了多長時間了

for urls in channel.split():

urlss=[urls+”?start={}type=T”.format(str(i)) for i in range(0,980,20)]   #從channel中提取url信息，並組裝成每一頁的鏈接

for url in urlss:

mains(url)       #執行主函數，開始爬取

print(url)        #輸出要爬取的鏈接，這樣我們就能知道爬到哪了，發生錯誤也好處理

time.sleep(int(format(random.randint(0,9))))   #設置一個隨機數時間，每爬一個網頁可以隨機的停一段時間，防止IP被封

end = time.clock()

print(‘Time Usage:’, end – start)    #爬取結束，輸出爬取時間

count = cur.execute(‘select * from allbooks’)

print(‘has %s record’ % count)       #輸出爬取的總數目條數

# 釋放數據連接

if cur:

cur.close()

if conn:

conn.close()

這樣，一個程序就算完成了，豆瓣的書目信息就一條條地寫進了我們的資料庫中，當然，在爬取的過程中，也遇到了很多問題，比如標題返回的信息拆分後中會有空格，寫入資料庫中會出現錯誤，所以只截取了標題的第一部分，因而導致資料庫中的一些書名不完整，過往的大神如果有什麼辦法，還請指教一二。

等待爬取的過程是漫長而又欣喜的，看著電腦上一條條信息被刷出來，成就感就不知不覺湧上心頭；然而如果你吃飯時它在爬，你上廁所時它在爬，你都已經爬了個山回來了它還在爬時，便會有點崩潰了，擔心電腦隨時都會壞掉（還是窮學生換不起啊啊啊啊~）

所以，還是要好好學學設置斷點，多線程，以及正則，路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索~共勉~

從python基礎到爬蟲的書有什麼值得推薦

《Python3爬蟲入門到精通課程視頻【附軟體與資料】【34課時】–崔慶才》百度網盤資源免費下載

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?pwd=zxcv 提取碼:zxcv

Python3爬蟲入門到精通課程視頻【附軟體與資料】【34課時】–崔慶才|章節5： 分散式篇|章節4： 框架篇|章節3： 實戰篇|章節2： 基礎篇|章節1： 環境配置|Python3爬蟲課程資料代碼.zip|2018-Python3網路爬蟲開發實戰-崔慶才.pdf|課時06：Python爬蟲常用庫的安裝.zip|課時05：Python多版本共存配置.zip|課時04：MySQL的安裝.zip|課時03：Redis環境配置.zip|課時02：MongoDB環境配置.zip|課時01：Python3+Pip環境配置.zip|課時13：Selenium詳解.zip  

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《用Python寫網路爬蟲》（[澳]理查德 勞森）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：

密碼：syiu  

書名：用Python寫網路爬蟲

作者：[澳]理查德 勞森

譯者：李斌

豆瓣評分：7.2

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-8-1

頁數：157

內容簡介：

作為一種便捷地收集網上信息並從中抽取出可用信息的方式，網路爬蟲技術變得越來越有用。使用Python這樣的簡單編程語言，你可以使用少量編程技能就可以爬取複雜的網站。

《用Python寫網路爬蟲》作為使用Python來爬取網路數據的傑出指南，講解了從靜態頁面爬取數據的方法以及使用緩存來管理伺服器負載的方法。此外，本書還介紹了如何使用AJAX URL和Firebug擴展來爬取數據，以及有關爬取技術的更多真相，比如使用瀏覽器渲染、管理cookie、通過提交表單從受驗證碼保護的複雜網站中抽取數據等。本書使用Scrapy創建了一個高級網路爬蟲，並對一些真實的網站進行了爬取。

《用Python寫網路爬蟲》介紹了如下內容：

通過跟蹤鏈接來爬取網站；

使用lxml從頁面中抽取數據；

構建線程爬蟲來並行爬取頁面；

將下載的內容進行緩存，以降低帶寬消耗；

解析依賴於JavaScript的網站；

與表單和會話進行交互；

解決受保護頁面的驗證碼問題；

對AJAX調用進行逆向工程；

使用Scrapy創建高級爬蟲。

本書讀者對象

本書是為想要構建可靠的數據爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python編程經驗。當然，具備其他編程語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，並理解書中涉及的概念和原理。

作者簡介：

Richard Lawson來自澳大利亞，畢業於墨爾本大學計算機科學專業。畢業後，他創辦了一家專註於網路爬蟲的公司，為超過50個國家的業務提供遠程工作。他精通於世界語，可以使用漢語和韓語對話，並且積極投身於開源軟體。他目前在牛津大學攻讀研究生學位，並利用業餘時間研發自主無人機。

如何爬取全網1200本Python書

前面寫了一篇文章關於爬取市面上所有的Python書思路，這也算是我們數據分析系列講座裡面的一個小的實戰項目。上次代碼沒有寫完，正好周末有時間把代碼全部完成並且存入了資料庫中，今天就給大家一步步分析一下是我是如何爬取數據，清洗數據和繞過反爬蟲的一些策略和點滴記錄。

1

目標網站分析-主頁面爬取

1).市面上所有的Python書，都在京東，淘寶和豆瓣上，於是我選擇了豆瓣來爬取

2).分析網站的結構，其實還是比較簡單的，首先有一個主的頁面，裡面有所有python的鏈接，一共1388本(其中有100多本其實是重複的),網頁底部分頁顯示一共93頁

3).這個頁面是靜態頁面，url頁比較有規律，所以很容易構造出所有的url的地址

4).爬蟲每個分頁裡面的所有的Python書和對應的url,比如第一頁裡面有”笨辦法這本書”,我們只需要提取書名和對應的url

2

單個頁面分析爬取

1).上面我們已經提取了93個頁面的所有的Python書和對應的url,一共是93*15大概1300多本書,首先先去重，然後我們可以把它存到內存裡面用一個字典保存，或者存到一個csv文件中去(有同學可能奇怪為啥要存到文件裡面呢，用字典存取不是方便嗎,先不說最後揭曉)

2).我們接著分析每本書頁面的特徵:

上一片文章說過我們需要分析：

作者/出版社/譯者/出版年/頁數/定價/ISBN/評分/評價人數

看一下網站的源碼,發現主要的信息在div id=”info” 和div class=”rating_self clearfix”

3).這一部分的數據清洗是比較麻煩的，因為不是每一本書都是有點評和評分系統的,而且不是每一本書都有作者，頁面，價格的，所以提取的時候一定要做好異常處理,比如有的頁面長的這樣:

原始數據採集的過程中有很多不一致的數據：

書的日期表示格式，各種各樣都有:

有的書的日期是:’September 2007’，’October 22, 2007’，’2017-9′,’2017-8-25′

有的書的價格是貨幣單位不統一，有美金,日元，歐元和人民幣

比如:CNY 49.00，135,19 €，JPY 4320， $ 176.00

3

多線程爬取

1).有的同學後台問我，你是用scrapy框架還是自己動手寫的，我這個項目是自己動手寫的,其實scrapy是一個非常棒的框架，如果爬取幾十萬的數據，我一定會用這個超級武器.

2).我用的是多線程爬取，把所有的url都扔到一個隊列裡面，然後設置幾個線程去隊列裡面不斷的爬取，然後循環往複，直到隊列里的url全部處理完畢

3).數據存儲的時候，有兩種思路：

一種是直接把爬取完的數據存到SQL資料庫裡面，然後每次新的url來了之後，直接查詢資料庫裡面有沒有，有的話，就跳過，沒有就爬取處理

另一種是存入CSV文件，因為是多線程存取，所以一定要加保護，不然幾個線程同時寫一個文件的會有問題的，寫成CSV文件也能轉換成資料庫，而且保存成CSV文件還有一個好處，可以轉成pandas非常方便的處理分析.

4

反爬蟲策略

1).一般大型的網站都有反爬蟲策略，雖然我們這次爬的數量只有1000本書，但是一樣會碰到反爬蟲問題

2).關於反爬蟲策略，繞過反爬蟲有很多種方法。有的時候加時延(特別是多線程處理的時候)，有的時候用cookie,有的會代理，特別是大規模的爬取肯定是要用代理池的,我這裡用的是cookie加時延,比較土的方法.

3).斷點續傳，雖然我的數據量不是很大，千條規模，但是建議要加斷點續傳功能,因為你不知道在爬的時候會出現什麼問題，雖然你可以遞歸爬取，但是如果你爬了800多條，程序掛了，你的東西還沒用存下來，下次爬取又要重頭開始爬，會吐血的(聰明的同學肯定猜到，我上面第二步留的伏筆，就是這樣原因)

5

代碼概述篇

1).整個的代碼架構我還沒有完全優化，目前是6個py文件，後面我會進一步優化和封裝的

spider_main:主要是爬取93個分頁的所有書的鏈接和書面，並且多線程處理

book_html_parser:主要是爬取每一本書的信息

url_manager:主要是管理所有的url鏈接

db_manager:主要是資料庫的存取和查詢

util:是一個存放一些全局的變數

verify:是我內部測試代碼的一個小程序

2).主要的爬取結果的存放

all_books_link.csv:主要存放1200多本書的url和書名

python_books.csv:主要存放具體每一本書的信息

3).用到的庫

爬虫部分：用了requests,beautifulSoup

數據清洗：用了大量的正則表達式，collection模塊，對書的出版日期用了datetime和calendar模塊

多線程:用了threading模塊和queue

結論:

好，今天的全網分析Python書，爬蟲篇，就講道這裡，基本上我們整個這個項目的技術點都講了一遍，爬蟲還是很有意思的，但是要成為一個爬蟲高手還有很多地方要學習，想把爬蟲寫的爬取速度快，又穩健，還能繞過反爬蟲系統,並不是一件容易的事情. 有興趣的小夥伴，也可以自己動手寫一下哦。源碼等後面的數據分析篇講完後，我會放github上,若有什麼問題，也歡迎留言討論一下.

Python 語言有沒有什麼好的書籍

如果想全面學習Python，還是看視頻學的更快，給你個老男孩教育Python全棧開發+人工智慧的課程大綱，可以看一下！

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquerybootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關係管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

階段九：自動化運維開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分散式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。