老鐵們，大家好，相信還有很多朋友對于python基礎(chǔ)實例教程和零基礎(chǔ)自學python的相關(guān)問題不太懂，沒關(guān)系，今天就由我來為大家分享分享python基礎(chǔ)實例教程以及零基礎(chǔ)自學python的問題，文章篇幅可能偏長，希望可以幫助到大家，下面一起來看看吧！
零基礎(chǔ)想做一個python爬蟲，怎么操作比較好，能快速入門
零基礎(chǔ)學習python爬蟲的話，可以學習一下requests+BeautifulSoup組合，非常簡單，其中requests用于請求頁面，BeautifulSoup用于解析頁面，下面我簡單介紹一下這個組合的安裝和使用，實驗環(huán)境win7+python3.6+pycharm5.0，主要內(nèi)容如下：
1.首先，安裝requests和BeautifulSoup，這個直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallrequestsbs4”就行，如下，很快就能安裝成功，BeautifulSoup是bs4模塊的一個類：
2.安裝完成后，我們就可以直接編寫代碼來實現(xiàn)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的爬取了，這里以糗事百科非常簡單的靜態(tài)網(wǎng)頁為例，主要步驟及截圖如下：
這里假設(shè)我們要爬去的數(shù)據(jù)包含3個字段的內(nèi)容，如下，分別是昵稱、年齡和內(nèi)容：
接著打開網(wǎng)頁源碼，如下，就可以直接找到我們需要的數(shù)據(jù)，嵌套在對應的標簽中，后面就是對這些數(shù)據(jù)進行提取：
然后就是根據(jù)上面的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)，編寫對應代碼請求頁面，對返回的數(shù)據(jù)進行解析，提取出我們需要的數(shù)據(jù)就行，測試代碼如下，非常簡單：
點擊運行程序，就會獲取到我們需要的數(shù)據(jù)，截圖如下：
3.熟悉基本爬蟲后，就可以學習一下python爬蟲框架scrapy了，在業(yè)界非常流行，功能非常強大，可以快速爬取網(wǎng)站結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘，信息處理之中：
至此，我們就完成了requests+BeautifulSoup組合的簡單安裝和使用。總的來說，整個過程非常簡單，也就是入門級的python爬蟲教程，只要你有一定的python基礎(chǔ)，熟悉一下上面的代碼，多調(diào)試幾遍程序，很快就能掌握的，網(wǎng)上也有相關(guān)教程和資料，介紹的非常豐富詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧，也歡迎大家留言、評論。
學python這條路怎么走
學Python這條路怎么走？這是很多初學者都會問的一個問題，這個時候要問下自己，學Python想干嘛？為了興趣？還是為了找份工作？亦或是其他目的。
Python的應用領(lǐng)域非常廣泛，如數(shù)據(jù)分析/挖掘、機器學習、爬蟲、Web開發(fā)及游戲開發(fā)等。
不論選擇哪一條路，Python基礎(chǔ)，常用的數(shù)據(jù)分析擴展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必學的。具體的學習路線圖如下。
Python基礎(chǔ)Python作為一門編程語言，首先需要學習Python的語法基礎(chǔ)。
Python數(shù)據(jù)分析三大件對于Python數(shù)據(jù)分析來說，常用到三個數(shù)據(jù)分析擴展包：Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基礎(chǔ)及一些常用的庫后，就可以深入學習某個領(lǐng)域了，如機器學習、Python爬蟲、PythonWeb開發(fā)等。
方向一：Python機器學習Python機器學習可以用于數(shù)據(jù)分析/挖掘、人工智能等領(lǐng)域，但對于數(shù)學有一定要求，Python只是一個工具而已。
方向二：Python爬蟲Python爬蟲主要用于數(shù)據(jù)采集、競品監(jiān)控等，屬于相對灰色的一個行業(yè)。
方向三：PythonWeb開發(fā)實際的Web開發(fā)基本都是前后端分離的，前端人員負責前端開發(fā)，切圖、頁面制作等，后端開發(fā)人員負責后端一些功能的開發(fā)等。
以上是常見的三大Python應用領(lǐng)域，精通其中任何一個領(lǐng)域，都可以獲得一份薪資不錯的工作。
回答完畢！歡迎關(guān)注【數(shù)據(jù)科學雜談】，分享數(shù)據(jù)科學相關(guān)的知識！
python考試啥也不會怎么過
如果你很快就要面臨Python考試，但卻一點兒也不會，那么以下建議可能會對你有所幫助：
1.把握Python的基本知識點：Python有許多基本概念和知識點，如變量、數(shù)據(jù)類型、列表、字典、循環(huán)等等。可以先從這些基本的概念和知識點入手，逐漸深化理解。
2.學習答案模板：很多Python的編程題目都有一定的套路和技巧，通過博客或者看一些教程學習可以獲得對題目解答的模板。摸索出答題的套路后，可以快速地解出一些簡單的題目。
3.熟悉常用函數(shù)庫：Python中有很多常用的內(nèi)置函數(shù)和第三方庫，如re、os、numpy、pandas等等，掌握這些庫的基本方法和使用場景能夠幫助開發(fā)者更好地解決問題。
4.參考范例代碼：從網(wǎng)上尋找一些Python的范例代碼，一邊學習，一邊理解每行代碼的含義和作用。
5.動手實踐：找到一些樣題，練習編程技能和Python題目解法，通過動手實踐來加強對Python的理解和應用能力。
總體來說，即使你現(xiàn)在一點兒Python基礎(chǔ)都沒有，通過結(jié)合以上幾個步驟，你也能在短時間內(nèi)掌握基本的Python知識點并在考試中取得好成績。
少兒編程零基礎(chǔ)python入門
少兒編程的python入門可以從學習基本概念開始，例如變量、數(shù)據(jù)類型、流程控制等，然后根據(jù)自身需要學習諸如函數(shù)定義，列表、字典與字符串、多線程、網(wǎng)絡(luò)編程等。
此外，也可以搭配編程學習開源工具，來更加規(guī)范的學習python語言，例如使用PyCharm進行調(diào)試，學習實例項目等。
python人工智能編程例子
Python在人工智能中的實際運用，以下兩例就是：
1.TensorFlow最初是由谷歌公司機器智能研究部門旗下Brain團隊的研究人員及工程師們所開發(fā)。這套系統(tǒng)專門用于促進機器學習方面的研究，旨在顯著加快并簡化由研究原型到生產(chǎn)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)化。
2.Scikit-learn是一套簡單且高效的數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析工具，可供任何人群、多種場景下進行復用。它立足NumPy、SciPy以及matplotlib構(gòu)建，遵循BSD許可且可進行商業(yè)使用。
好了，文章到此結(jié)束，希望可以幫助到大家。
