关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。
入门读物： 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和
Python如今愈发火热的一种语言，随互联网的发生而创立，又随互联网的极速发展而繁荣。使用Python会遇到各种各样的问题 开源中国OSC高手问答请来了《Python Web开发实战》一书作者，豆瓣高级产品开发工程师董伟明，展开答疑活动，为大家解答关于Python的相关问题。本文挑选了部分精彩的问答内容，分享出来交流、学习。 📷 《Python Web开发实战》 ，来自豆瓣大牛的工程实践，按照一个Web 产品从无到有、从简单变复杂、从基础到进阶的过程，多角度、全方位讲述了Python Web 开发流程。 版
想要进入大型互联网公司，首先我们面对的就是面试这一道坎。一般而言，需要3~5面才能最终拿到offer。一面是考查基础知识，二三面是考查专业技能、项目经验等，四五面大致是HR面，也就是谈薪资了。 万丈高楼平地起，对于二三面的专业技能、项目经验等因人而异，各不相同，但是第一面的基础知识却是万变不离其宗。越是大型公司，面试官对于数据结构和计算机原理等计算机基础知识的要求也就越高。 既然决定作一个程序员，那我们就得掌握至少一门主流编程语言（ 在这里我以Python为例），再加上操作系统、数据库系统、数据结构与算法、
随着互联网的发展，数据爬取成为了获取信息的重要手段。本文将以豆瓣网为案例，通过技术问答的方式，介绍如何使用Node.js在Python中实现数据爬取，并提供详细的实现代码过程。
Python的火热，刺激了市场的需求，在国内某知名互联网招聘网站上，Python开发工程师的年薪普遍在25万-50万之间，岗位数量多达数万。
通过学习，你将能够掌握基于Python语言和工具库如何完成一个简要的数据分析任务，轻松做出交互式动态数据分析内容，用数据分析评价数据。
通过Google用户搜索频率来统计排名的PYPL排行榜显示，Python份额高达29.88％，稳居第一，并且猛增4.1%，同时成为增长势头最好的语言。
1. 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
豆瓣 DouBan https://github.com/douban 1.分布式计算框架 DPark DPark 是 Spark 的 Python 克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。 DPark 由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark 完成，正日趋完善。 https://github.com/douban/dpark 2.iOS/Mac 音频播放器 DOUAudioStreamer DOUAudioStreamer 是 iOS
开始学习之前的准备工作 python环境配置及编译器安装方法 python基础语法 1. 打印皮卡丘（输出函数、字符串类型） 2. 用python做个自我介绍吧（数据类型） 3. 用python破解谍报密码（列表及其方法） 4. 用python给歌手华晨宇打分并求平均值（元组的运算及函数方法） 5. 用python写个自动选择加油站的小程序（if条件分支） 6. 用python做个简单的彩票号码统计分析工具（字典、集合及for循环） 7. 用python来写一个猜数字游戏 8. 用python写个存款利息计
PPT并不好用, 但还是得用它, 这里借用豆瓣Top250的电影信息, 利用python-pptx (0.6.7)自动生成250张PPT, 希望通过实例, 给常年整理PPT报表的上班族, 一个解放生产
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
要说今年最出圈的词汇，《你好，李焕英》绝对算是最热的黑马之一。不鸣则已，一鸣惊人，这部优秀的作品更是让贾玲荣获“全球票房最高女导演”的称号。
周老师这本书用来当教材确实不错，不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比，确实不够详细，但周老师的书广度上要更加广泛。
Python pip安装的原理就是从Python的官方源https://pypi.python.org/pypi下载到本地安装，
在当今数字化时代，对电影的评价和反馈在很大程度上影响着人们的选择。豆瓣作为一个知名的电影评价平台，汇集了大量用户对电影的评论和评分。本文将介绍如何使用Python编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据，并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。
豆瓣是一个集电影、音乐、图书、活动等众多文化内容于一身的知名网站。在本文中，将介绍如何使用Python模拟登录豆瓣，以便获取更多的个性化推荐和参与社区活动。跟随下面的步骤，让我们一起来探索豆瓣的海量文化资源吧！
pytest 鄙视 > unittest 鄙视 > robotframework 鄙视 > 记流水账 鄙视 > “hello world”小白
现在到处都说“大数据”，我也跟着标题党一下。今天要说的这个，还算不上大数据，只能说跟以前的习题相比，数据量略大了一点。 前阵子我们做了个抓取热映电影的程序。有个朋友看到了就说，他正好需要一项数据：豆瓣上的电影按评价人数从高到底排序。他认为，单是评分高低并不能说明一部电影的受关注度，比如有些分超低的奇葩大烂片照样火得很。但豆瓣本身并没有提供类似的功能。所以他想找我帮忙。我说你要排出多少？他说三千部。我说你这是要开录像厅吗！一天看一部也得看个八、九年。他说这你甭管，我这是要用来做决策参考的。 我想了想，觉得这事
豆瓣对于爬虫十分友好，而且豆瓣上面又有各种电影图书音乐等资源，是我们学习爬虫一个很不错的锻炼目标。基本上每个学习爬虫的人都会拿豆瓣来练练手。 网上有各种爬取豆瓣电影top250的教程，虽然豆瓣音乐top250和豆瓣电影top250的爬取十分类似，但是我大致对比了一下，我这种方法应该是最简单的，仅需要23行代码。好吧，如果你有更简单的方法，欢迎给我评论留言交流交流，共同进步。 抓取目标：豆瓣音乐top250的歌名、作者（专辑）、评分和歌曲链接 使用工具：requests + lxml + xpath。 我认为
如果要抓取数据，一般使用Python是很方便的，不过如果你还不会推荐使用Chrome扩展 web scraper，下面就分别用Python和 web scraper 抓取豆瓣电影top 250 和b站排行榜的数据。
随着网络技术的发展，数据变得越来越值钱，如何有效提取这些有效且公开的数据并利用这些信息变成了一个巨大的挑战。从而爬虫工程师、数据分析师、大数据工程师的岗位也越来越受欢迎。爬虫是 Python 应用的领域之一。
简介 基于numpy和bs4的豆瓣图书爬虫，可以分类爬取豆瓣读书300多万本图书信息，包括标题、作者、定价、页数、出版信息等 github地址：https://github.com/lanbing510/DouBanSpider 项目作者：lanbing510 1 可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书 2 按评分排名依次存储 3 存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>1000的高分书籍；可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet 4 采用User Agent伪装为浏览器进行爬取，并加
数据是创造和决策的原材料，高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫，我们可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值，比如：
对于动漫爱好者来说，海贼王、火影、死神三大动漫神作你肯定肯定不陌生了。小编身边很多的同事仍然深爱着这些经典神作，可见“中毒”至深。利用Python大法带大家分析一下这些神作，看看这些神作到底在讲些神马。
此次爬取的短评数据较少，在网页的源代码里面只有这么几条，让我百思不得其解，感觉是有问题的，可能需要将网页代码转换为手机数据进行浏览，也许可能是本来就那么几条，谁知道呢 从词云看，八佰还是打着历史的旗号进行宣发，因此这样的历史虚无主义电影，还是别看了，管虎的屁股就没正过。
爬取豆瓣网图片的用途广泛。首先，对于雕塑和学者来说，爬取豆瓣图片可以用于文化研究、社会分析等领域。通过分析用户上传的图片，可以了解不同文化背景下的审美趋势和文化偏好，为相关研究提供数据支持。
本文根据InfoQ中文站对豆瓣洪强宁（@hongqn）的沟通交流整理而成。洪强宁介绍了豆瓣的架构和组件，并分享了豆瓣基础平台部的一些团队经验。文中截图来自洪强宁在2013年CTO俱乐部中的分享。 架
在Python开发中，我们经常使用第三方库来满足各种需求。当我们使用pip安装这些库时，有时可能会遇到一些网络问题，特别是在使用国内的源时。其中一个常见的问题就是".ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out"错误。这个错误通常是由于与pip源的连接超时引起的。 为了解决这个问题，我们可以尝试以下方法：
作者王平，一个 IT 老码农，写 Python 十年有余，喜欢专研通过爬虫技术来挣钱。
在上一篇博客《python爬虫获取豆瓣电影TOP250》中,小菌为大家带来了如何将豆瓣电影Top250的数据存入MySQL数据库的方法。这次的分享,小菌决定再带着大家去研究如何爬取豆瓣图片的Top250信息，并将数据保存在csv文件中!
利用这些数据，可以做很多领域的分析、市场调研，获得很多有价值的信息，可以应用在很多的工作场景，于是果断开始学习。
深入浅出数据分析 以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术。
之前分享过不会 Python 没关系，手把手教你用 web scraper 抓取豆瓣电影 top 250 和 b 站排行榜 ，后来我又玩了下，这个插件还挺有意思的，所以通过抓取知乎和豆瓣再总结分享下。
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。
中国大学极少开设 Python 课程，故而国内 Python 程序员多属自学，那么你在自学 Python 的过程中有哪些值得分享的经验或者有趣的体验呢？ 我就是完全通过网上资源自学python的。从在校时候用python接活赚零花钱，到在创业公司用python开发商业网站和游戏后台。所有遇到的问题，几乎都可以从互联网上的公开资源找到答案. 其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
CentOS 6.5默认只安装了readline模块而没有安装readline-devel模块，所以只要安装下即可
首先要知道最近正在上映的电影的名称、评分、评论数等等，这些都可以在豆瓣上找得到，因此本次数据挖掘对象就确定为豆瓣电影官网。
对于动漫爱好者来说，海贼王、火影、死神三大动漫神作你肯定肯定不陌生了。小编身边很多的同事仍然深爱着这些经典神作，可见“中毒”至深。今天小编利用Python大法带大家分析一下这些神作，看看这些神作到底在讲些神马。
python 的虚拟环境可以为一个 python 项目提供独立的解释环境、依赖包等资源，既能够很好的隔离不同项目使用不同 python 版本带来的冲突，而且还能方便项目的发布。
pip install –target=~/anaconda3/envs/my_envs/lib/python3.6/site-packages opencv-python==4.2.0.34 -i https://pypi.doubanio.com/simple
我…我…我是看着好久没更新Python的文章了，于是我将魔爪伸向了Python来水一文 准备工作 在开始干爬虫之前你肯定要安装Python的环境，也就是Python语言的解释器，还有Python的编辑器，Pycharm。这些之前都有说过，可以参考之前的分类文章 为了能够敏捷而又不失优雅地完成这次操作，我慎(tou)重(lan)选择了直接进行实战演练，废话不多说，开干 分析豆瓣URL 写爬虫之前肯定是要分析链接的，不然你怎么去爬，而且爬取数据我们尽量去找一些返回json数据的URL，因为json更好处理数据，
前文作者详细介绍了BeautifulSoup技术，这篇文章主要结合具体实例进行深入分析，讲述一个基于BeautifulSoup技术的爬虫，爬取豆瓣排名前250部电影的信息，内容包括：
本篇博客主要用于介绍如何使用selenium+phantomJS模拟登陆豆瓣，没有考虑验证码的问题，更多内容，请参考：Python学习指南 #-*- coding:utf-8 -*- from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time #如果获取页面时获取不到文本内容，加入下面参数 driver = webdriver.PhantomJS(service_args=[
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