其實python小白入門書籍的問題并不復雜，但是又很多的朋友都不太了解經濟學小白入門書籍，因此呢，今天小編就來為大家分享python小白入門書籍的一些知識，希望可以幫助到大家，下面我們一起來看看這個問題的分析吧！
沒有接觸過代碼的小白，有哪些適合學python的書籍和視頻
網上入門的python視頻也比較多，但是也是魚龍混雜，參差不齊，而且很多都是一點點，在往后要收費，只有一些簡單的介紹。所以需要篩選。而且代碼是跳躍性的，相對來說視頻更適合初學者，更有助于記憶，書籍太過于枯燥，顯示不出代碼的魅力。可以先看看北京尚學堂的是學習資料，高淇400集Python入門視頻，都是免費的，很實在的一個機構，而且是結合項目學習的，我學習這方面一直看的都是他家的視頻課程，400集的內容很豐富，而且和課程不一樣，這是單獨錄制的，內容也很系統，不是那種學到興頭上就沒有了，我比較反感這種，所以看了這400集后就一直推薦，身邊的朋友也都在學，你也可以看看，網上可以搜到。
各位老師Python需要從哪里學起，我是一個新手，現在連最基本都不懂
作為一名IT行業的從業者，目前也在使用Python從事機器學習方面的開發，我來回答一下這個問題。
首先，在當前的大數據時代背景下，學習Python是個不錯的選擇，未來應用Python的場景也比較多。
在學習Python的過程中需要注意三個方面的問題，其一是制定一個學習方向，其二是注重實驗，其三是注重交流。
目前Python主要應用在大數據分析（開發）、人工智能開發（機器學習、計算機視覺、自然語言處理等）、Web開發、嵌入式開發等領域，不同的領域需要不同的知識結構，所以在學習Python之前最好選擇一個適合自己的領域方向。如果具有扎實的數學基礎，那么可以考慮大數據和人工智能方向，如果對于硬件開發比較感興趣可以選擇嵌入式方向。
以數據分析方向為例，可以制定以下的學習路線：
第一：學習Python的基本語法。Python語言的語法結構還是比較簡單的，即使學習者沒有任何的計算機基礎也能夠學得會。Python語言是函數式語言和面向對象語言的結合體，所以既有函數式語言的直接性，又具備面向對象語言的靈活性。
第二：學習數據分析對應的庫。在掌握Python的基本語法之后，就需要學習數據分析比較常見的庫了，Python語言一個重要的特點就是具備豐富的庫，這會為開發者節省大量的時間。在數據分析領域比較常見的庫包括Numpy、Matplotlib、Scipy、Sympy、pandas等，這些庫在數據分析領域有廣泛的應用。
第三：學習機器學習。大數據分析有兩個基本的方式，其一是機器學習的方式，其二是統計學方式。對于在讀的學生來說，可以重點了解一下機器學習知識。在掌握機器學習之后，也可以通過機器學習進入到人工智能領域，從而有更廣闊的發展空間。
第四：參加實踐。不論學習何種編程語言，實踐環節都是非常重要的，因為編程語言說到底就是個工具，只有多使用才能逐漸熟悉。如果學習編程語言有捷徑的話，那就是通過實驗來學習。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以咨詢我，謝謝！
python辦公自動化書籍
推薦一本《快學Python：自動化辦公輕松實戰》
，作者是朱鵬偉、黃偉。
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作者集多年運營公眾號的心得，通過與大量讀者的實際互動，了解他們的真實需求，針對大家在學習和工作中經常遇到的問題，于本書中濃縮了Python的最常用知識點，以及30多個Python自動化辦公案例、10多個經典辦公項目實戰。這些內容涉及行政、營銷、法務、財務、運營、教師等崗位，相信每位讀者都能在本書中找到與自身需求相對應的案例。
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Python語言基礎多久學會
對于許多未曾涉足計算機編程的領域「小白」來說，深入地掌握Python看似是一件十分困難的事。其實，只要掌握了科學的學習方法并制定了合理的學習計劃，Python從入門到精通只需要一個月就夠了！
要知道，一個月是一段很長的時間。如果每天堅持用6-7小時來做一件事，你會有意想不到的收獲。
零基礎小白如何在最短的時間快速入門python爬蟲
答：本文邀請feifan來回答，他總結了使用python自帶庫完成爬蟲的方法，并且列出了爬蟲在實際中可能遇到的幾個問題，教會你零基礎入門python爬蟲~
此處的爬蟲并不是百度或者google這樣需要沿著某條路徑采集互聯網上所有信息的機器人，而是針對某個特定的網頁，從中提取出我們需要的信息。比如我們在中關村上查到了一臺手機的詳情頁，想把其中的cpu信息、操作系統、分辨率等等字段提出出來。即此處的爬蟲是指針對特定網頁結構、規模很小、抓取路徑收斂的情況而言。下文我們以一個實例，看看如何從頭寫一個python爬蟲。
抓取頁面基本方法瀏覽器中看到的頁面，實際上是通過一系列的http請求加載并渲染服務器的資源。同理只要我們能夠用python發出http請求，通過get或post的方法獲得服務器返回的html片段、html頁面或json數據串，就可以從中抓取到想要的內容。
python中對http請求的封裝是在urllib和urllib2兩個庫里。
urllib提供了一些工具方法，用于對發送請求時的字符串進行轉義或編碼。
發送get/post請求則需要用到urllib2中提供的幾個類
在掌握了如何在python中構造http請求后，下一步需要做的就是結合具體的網頁，分析出web頁面的請求方式、參數傳遞方式和必要的header信息（如cookie等）。chrome控制臺的network分析基本上可以滿足需求，但一款抓包利器無疑可以提升我們的效率。推薦使用fiddler進行抓包和解包，可以更清晰第看到http中所用的不同請求方式。
字符串查找、正則表達式、html解析http請求的response通常包含兩種：json字符串，或html代碼片段，信息的提取就轉變成了字符串處理。此時無論是通過字符串查找、正則表達式匹配，只要能定位到目標字段即可。
但更好的方法是對html的Dom樹進行解析，尤其是存在多個目標字段需要抓取時，解析html的方式能夠對特殊格式的字段信息進行批量解析。
這里使用python自帶的htmlparser進行解析，htmlparser對html片段進行深度優先的遍歷，在遍歷的過程中可以識別出開始標簽、結束標簽和標簽中的內容，因此提供了一種基于標簽tag的編程方式。看下面的例子
需要提取手機的操作系統、核心數、cpu型號等信息，根據html的標簽、屬性名稱，代碼如下：
針對中關村上的某個手機詳細
handle_data可以提取html標簽中的數據，但handle_data存在兩個問題。
（1）當標簽內容為空時，handle_data自動跳過該標簽。這里的標簽為空是指標簽中不包含任意字符串內容、不包含其他的子標簽。注意，當標簽中含有&nb等空白字符串時，handle_data可以解析出其中的data。比如以下結構中，電話號碼一列允許為空，通過html_parser解析后只得到4個<td>的標簽內容。
由于會跳過內容為空的標簽的解析，就會打亂html的結構，由于數據的缺失返回的list長度不定，導致無法將list中每項內容與html中的內容對應起來。
（2）標簽中包含子標簽時，內容會被分割到不同的handle_data函數中，比如
由于handle_data是針對每個標簽返回數據，以上的td里包含了一個span子標簽，handle_data分為2次返回數據。即第一次調用handle_data返回狀態：，第二次調用handle_data返回已拒絕。我們希望<td>標簽中的內容作為整體返回，而現在被分割成了兩塊，同樣會破壞結構。
解決以上兩個問題的關鍵方法在于，使用cache緩存字符串，把對數據的處理從handle_data推遲到handle_endtag。只有遇到end_tag時，才能確定標簽閉合，使數據完整。
爬蟲被屏蔽后怎么辦服務器會通過一些策略屏蔽惡意爬蟲，以避免對服務器資源的消耗，如檢查同一IP的訪問頻率、訪問間隔等。
所以我們也應該使用一些簡單策略，使我們的爬蟲看起來更像是人的行為，以繞開服務器的檢測機制。常用的方法包括延長相鄰請求的間隔，相鄰間隔使用隨機時長。
在請求的header字段中包含了user-agent字段，服務器通過檢測user-agent字段確定客戶端的類型。如果不指定user-agent字段，請求時腳本會默認填充該字段，如下圖
#python中默認的user-agent字段
網上有一些說法user-agent的值會影響爬蟲是否能夠抓取web內容，為了避免爬蟲被屏蔽，將user-agent的值設為瀏覽器的類型：Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/55.0.2883.87Safari/537.36
但在實際抓取的幾個web站點中，user-agent的值對爬蟲被屏蔽沒有影響，在使用時不用刻意設置user-agent的值。
以上的方法都是避免爬蟲被屏蔽掉。但萬一很不幸爬蟲已經被屏蔽了，發出請求返回的結果是輸入驗證碼的頁面，此時該如何解決呢？
對于支持https協議的站點，此時可以嘗試的一種方案是：改用https協議。
項目中遇到爬蟲被百度屏蔽的現象，嘗試了很多方法都無效。后來將原來鏈接中的http協議換成https爬蟲又開始工作了。原理雖然不清楚，但簡單可行。
帶驗證碼的登錄很多web內容只有在登錄后才有權限訪問，服務器通過創建session并下發sessionid來維持與客戶端的鏈接狀態。客戶端在每次發送請求時，都在cookie中攜帶sessionid等字段信息。sessionid是無法復用的，也即在瀏覽器中登錄后所獲得的sessionid直接拿到python腳本中使用，返回的結果仍然是跳轉到登錄頁面的。因為通過http下發的sessionid是捆綁到端口號的，也就是與服務器維持通信的是客戶端上的某個進程，把瀏覽器中的sessionid拿到python腳本中，由于更換了進程sessionid當然失效了。
既然無法繞開登錄，我們就在python腳本中完成登錄的過程，拿到登錄后返回的cookie、sessinoid等。這里有兩個難點需要解決，1）服務器登錄邏輯的分析與猜測；2）解決登錄時存在的驗證碼識別問題。
登錄除了需要post提交用戶名、密碼和sessionid之外，通常也會隱式提交部分參數，可以用chrome瀏覽器的調試模式查看post提交的參數及對應的值，登錄成功之后，我們就可以拿到返回的cookie值了。
登錄時的驗證碼可以通過OCR自動識別，嘗試了google的tesseract-ocr準確率并不高。所以推薦手動輸入驗證碼，幫助爬蟲完成登錄，畢竟授權只需要一次輸入。
手動輸入驗證碼的思路如下，在請求sessionid的同時保存驗證碼的圖片，人工讀取驗證碼的內容，與username和password一起提交。示例代碼如下：
需要抓取javascript加載的結果詳細參考外部鏈接：https://impythonist.wordpress.com/2015/01/06/ultimate-guide-for-scraping-javascript-rendered-web-pages/
這篇文章中的思路是，通過使用webkitlibrary建立本地的javascript執行環境，模擬瀏覽器對頁面的加載渲染，從而抓取javascript處理后的頁面內容。
這個例子中javascript所加載的結果，也是通過ajax重新向服務器發起請求返回的，直接發送ajax請求并抓取結果即可。在本地搭建javascript的執行環境有些畫蛇添足，但也是一種可以參考的思路。
本文總結了使用python自帶庫完成爬蟲的方法，并且列出了爬蟲在實際中可能遇到的幾個問題，比如爬蟲被屏蔽、需要輸入驗證碼進行登錄等。實踐中的難點在于分析和猜測服務器的登錄邏輯，并且提取必需的參數完成登錄鑒權。
文章到此結束，如果本次分享的python小白入門書籍和經濟學小白入門書籍的問題解決了您的問題，那么我們由衷的感到高興！
