一、Python 如何助力開發(fā)高效且美觀的輕量級(jí) Web 應(yīng)用

痛點(diǎn)

在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)分析成果的應(yīng)用轉(zhuǎn)化一直是我心中的一個(gè)難題。每當(dāng)我完成一項(xiàng)數(shù)據(jù)分析任務(wù)后，我總會(huì)思考如何將這一成果以Web應(yīng)用的形式呈現(xiàn)給用戶。這看似是一個(gè)簡單的操作，但實(shí)際操作起來卻困難重重。

許多初學(xué)者和我一樣，面對(duì)Web應(yīng)用開發(fā)時(shí)，常常聽到這樣的建議：“你需要學(xué)習(xí)前端編程，掌握HTML和JavaScript”。而對(duì)于后臺(tái)的數(shù)據(jù)處理和分析，則建議學(xué)習(xí)各種Web框架，如Python中的Django或Flask。這些建議聽起來似乎很全面，但在實(shí)際應(yīng)用中卻讓我倍感困惑。

我真正困惑的并不是這些技術(shù)的復(fù)雜性或瑣碎性，而是很多教程中的案例過于抽象或偏離實(shí)際需求。例如，許多教程都會(huì)引導(dǎo)你制作一個(gè)博客網(wǎng)站。但對(duì)于大部分開發(fā)者來說，我們更需要的是如何將具體的數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為Web應(yīng)用，與用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)交互。這種關(guān)注點(diǎn)的差異使得很多教程在實(shí)際應(yīng)用中顯得并不實(shí)用。

解決方案與樣例

最近，我發(fā)現(xiàn)了一種全新的解決方案，讓我能夠以純Python腳本的形式開發(fā)Web應(yīng)用，無需使用復(fù)雜的Web框架或大量的前端技術(shù)。這使得開發(fā)過程變得異常簡潔和高效。

在這個(gè)樣例中，我編寫了一個(gè)簡單的Web應(yīng)用，它無需任何Web框架、JavaScript甚至HTML。當(dāng)你訪問特定的鏈接時(shí)，你會(huì)看到一個(gè)簡單的初始化界面。頁面被分為左右兩欄。左側(cè)是兩個(gè)下拉候選框，你可以輕松指定需要分析的數(shù)據(jù)范圍。

上面的下拉框用于選擇類型，下面的則用于選擇發(fā)生地。如果你熟悉我的文章《如何用Python和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測嚴(yán)重交通擁堵？》，你會(huì)對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)集感到非常熟悉。在這個(gè)Web應(yīng)用中，我們不再僅僅關(guān)注如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測，而是如何將預(yù)測結(jié)果以Web應(yīng)用的形式呈現(xiàn)給用戶，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互。

Python腳本的優(yōu)勢

使用純Python腳本開發(fā)Web應(yīng)用，帶來了許多優(yōu)勢。它極大地簡化了開發(fā)過程，使開發(fā)者能夠更專注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)，而非繁瑣的框架配置。由于無需涉及前端技術(shù)，開發(fā)者可以更快地構(gòu)建原型并進(jìn)行測試，大大提高了開發(fā)效率和便捷性。這種方式的靈活性非常高，開發(fā)者可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展。

用戶體驗(yàn)與功能設(shè)計(jì)

除了技術(shù)層面的優(yōu)勢外，這種新的開發(fā)方式還注重用戶體驗(yàn)和功能設(shè)計(jì)。通過簡單的界面和操作，用戶可以輕松選擇所需的數(shù)據(jù)范圍并觸發(fā)分析。實(shí)時(shí)反饋機(jī)制確保用戶能夠迅速獲得分析結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互。這種緊密的用戶交互體驗(yàn)使得Web應(yīng)用更加實(shí)用和高效。

實(shí)際應(yīng)用與前景展望

這種使用純Python腳本開發(fā)Web應(yīng)用的方式在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)取得了顯著的效果。隨著數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的企業(yè)和個(gè)人開始關(guān)注如何將數(shù)據(jù)分析成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。這種簡潔、高效的開發(fā)方式正好滿足了這一需求，并有望在未來的Web應(yīng)用開發(fā)中發(fā)揮更大的作用。

通過純Python腳本開發(fā)高效且美觀的輕量級(jí)Web應(yīng)用已經(jīng)成為可能。這種方式不僅簡化了開發(fā)過程，還提高了應(yīng)用的實(shí)用性和用戶體驗(yàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入推廣，相信這種開發(fā)方式將為企業(yè)和個(gè)人帶來更多的機(jī)會(huì)和可能性。探索性數(shù)據(jù)分析之旅：從入門到精通

一、啟程：探索性數(shù)據(jù)分析的奧秘

今天，我們將開始一段探索性數(shù)據(jù)分析的旅程。我們的目標(biāo)是根據(jù)感興趣的主題，整理操作數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行可視化展示。在這個(gè)過程中，我們會(huì)接觸到數(shù)據(jù)框、層疊地圖等概念，通過這些工具，我們可以更直觀地理解數(shù)據(jù)，挖掘其中的價(jià)值。

二、應(yīng)用初探：簡單的Web應(yīng)用功能齊全

雖然我們的Web應(yīng)用看似簡單，但麻雀雖小，五臟俱全。它涵蓋了交互分析應(yīng)有的所有功能和流程。你會(huì)看到右側(cè)提示了篩選后的數(shù)據(jù)框包含的行數(shù)，以及在層疊地圖上的可視化結(jié)果。王老師帶你編的這款應(yīng)用，盡管看似不復(fù)雜，但功能一個(gè)都不少。

三、幕后解密：代碼背后的力量

想知道這個(gè)Web應(yīng)用是如何運(yùn)作的嗎？那就跟我一起到幕后看看吧。你可以訪問我在Github上為這個(gè)應(yīng)用存儲(chǔ)的全部源代碼。你會(huì)發(fā)現(xiàn)一共包含了4個(gè)文件，其中3個(gè)是部署到遠(yuǎn)程服務(wù)器時(shí)需要用到的配置文件，而最后一個(gè)Python腳本文件helloworld.py則是我們的主角，它包含了實(shí)現(xiàn)全部交互式數(shù)據(jù)分析功能的核心代碼。

四、神奇代碼：短代碼長功能

別擔(dān)心，雖然代碼看起來可能有些長，但實(shí)際上它的功能非常強(qiáng)大。這是因?yàn)楸澈笫褂昧艘粋€(gè)叫做streamlit的軟件包。Streamlit能夠讓你只需寫Python代碼，就能輕松實(shí)現(xiàn)交互式Web應(yīng)用的功能。你無需操心前后端的問題，只需關(guān)注功能本身即可。

五、爆發(fā)：為何出現(xiàn)這樣的神器

為什么會(huì)有人開發(fā)出Streamlit這樣的神器呢？原因很簡單，那就是我們大家在數(shù)據(jù)分析過程中遇到的痛點(diǎn)。這些痛點(diǎn)讓我們這些麻瓜感到困擾，但我們無法改變現(xiàn)狀。對(duì)于那些優(yōu)秀的程序員來說，他們是忍不了的。在PyData LA 2019的視頻中，Streamlit的CEO Adrien Treuille分享了他長期在數(shù)據(jù)智能企業(yè)中遇到的痛點(diǎn)，也正是這些痛點(diǎn)促使他開發(fā)出Streamlit這款神器。他的目標(biāo)是讓更多的人能夠輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，不再受到繁瑣操作的困擾。解決機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中的痛點(diǎn)：Streamlit的誕生與賦能

一、背景痛點(diǎn)

在機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)過程中，數(shù)據(jù)科學(xué)家在訓(xùn)練好模型后，常常面臨一個(gè)巨大的痛點(diǎn)：如何有效地驗(yàn)證模型效果并與用戶進(jìn)行反饋溝通。他們迫切需要一種工具來搭建界面，以便直觀地展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。許多機(jī)器學(xué)習(xí)工程師并不具備構(gòu)建這類工具的技能。

二、工具移交與問題

工程師在完成數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練后，不得不將成果移交給工具制作團(tuán)隊(duì)來構(gòu)建應(yīng)用界面。這期間，往往會(huì)遭遇長時(shí)間的等待和反饋周期。當(dāng)應(yīng)用制作完成后，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)往往會(huì)收到一個(gè)“凍結(jié)”版本，數(shù)月內(nèi)無法做出修改，這無疑降低了團(tuán)隊(duì)的研發(fā)效率。

三 解決方案的出現(xiàn)

Adrien Treuille注意到了這一長期痛點(diǎn)，于是在2018年創(chuàng)立了Streamlit。Streamlit的目標(biāo)是提供一種簡單、直觀的工具，讓數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)能夠直接使用他們熟悉的Python編程技能來創(chuàng)建Web應(yīng)用。這樣，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)就可以隨時(shí)根據(jù)自己的需求調(diào)整應(yīng)用，無需等待工具制作團(tuán)隊(duì)。

四、Streamlit的功能與應(yīng)用

使用Streamlit，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)可以快速創(chuàng)建展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果的Web應(yīng)用。這些應(yīng)用可以包含各種資源，如數(shù)據(jù)可視化、預(yù)測模型等。Streamlit還提供了詳細(xì)的教程和文檔，幫助用戶從零開始學(xué)習(xí)并掌握使用Streamlit的技能。用戶還可以將應(yīng)用免費(fèi)部署到Heroku等平臺(tái)上，讓用戶使用。

五、Streamlit的潛力與影響

Streamlit的潛力巨大，它不僅可以加快Web應(yīng)用開發(fā)與測試進(jìn)程，還可以讓不具備Web開發(fā)技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家也能將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品。一些開發(fā)者甚至希望用Streamlit替代Flask等工具進(jìn)行產(chǎn)品發(fā)布。Streamlit的出現(xiàn)，無疑為數(shù)據(jù)科學(xué)界帶來了一場革命。

我們不應(yīng)過分夸大Streamlit的功能。雖然它具有很強(qiáng)的劃時(shí)代性，但在某些方面，現(xiàn)有的專業(yè)工具仍然做得更好。例如，Jupyter Notebook配合Voila擴(kuò)展，也可以輕松地將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為Web應(yīng)用。

Streamlit為數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)提供了一種全新的解決方案，幫助他們更高效地展示和驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)模型的效果。它的出現(xiàn)，無疑為數(shù)據(jù)科學(xué)界注入了新的活力。期待未來更多的創(chuàng)新和突破。探索Streamlit：Python的新工具與Web開發(fā)的未來展望

一、Streamlit：Python的新工具帶來的欣喜

當(dāng)我們面臨復(fù)雜的Web開發(fā)任務(wù)時(shí)，一個(gè)新的工具的出現(xiàn)，以一種簡單而非繁重的方式解決我們的痛點(diǎn)，無疑會(huì)帶給我們巨大的喜悅。Streamlit就是這樣一款工具，它使得我們可以使用純Python來構(gòu)建Web應(yīng)用，這無疑大大降低了開發(fā)的門檻。

閱讀這篇文章后，你可能會(huì)產(chǎn)生一種誤解，似乎JavaScript等前端編程技術(shù)不再需要學(xué)習(xí)。但實(shí)際上，事情并非如此。

二、Python與JavaScript：并行發(fā)展的技術(shù)

隨著Python在Web開發(fā)領(lǐng)域的普及，更多的人可能會(huì)選擇使用Python進(jìn)行Web應(yīng)用開發(fā)。Streamlit等工具的出現(xiàn)，為我們提供了一種快速構(gòu)建原型的方法。這些工具并不能幫助我們打造出精細(xì)、復(fù)雜的Web應(yīng)用。

當(dāng)我們面對(duì)需要高度定制化和精細(xì)調(diào)控的項(xiàng)目時(shí)，JavaScript及其相關(guān)技術(shù)棧就顯得尤為重要。掌握J(rèn)avaScript意味著你擁有更廣泛的合作機(jī)會(huì)和更大的技術(shù)價(jià)值。這就像印刷術(shù)的發(fā)明，并沒有讓書寫技能失去價(jià)值，反而使得社會(huì)對(duì)優(yōu)秀作品的需求更大。

三、如何自學(xué)Python：全棧開發(fā)的學(xué)習(xí)路線

如果你想自學(xué)Python，可以按照以下全棧開發(fā)課程學(xué)習(xí)路線進(jìn)行：

階段一：Python開發(fā)基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)Python的基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級(jí)編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)

深入學(xué)習(xí)面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡(luò)編程、線程、進(jìn)程、隊(duì)列、IO多路模型，以及Mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。

階段三：前端開發(fā)

掌握Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquery&bootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等知識(shí)。

階段四：WEB框架開發(fā)

學(xué)習(xí)Django框架基礎(chǔ)、Django框架進(jìn)階、BBS+Blog實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目開發(fā)、緩存和隊(duì)列中間件、Flask框架學(xué)習(xí)、Tornado框架學(xué)習(xí)以及Restful API等內(nèi)容。

階段五：爬蟲開發(fā)

掌握爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)技能。

階段六：全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

通過企業(yè)應(yīng)用工具學(xué)習(xí)、CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學(xué)城在線教育平臺(tái)開發(fā)等實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，全面提升技能。

Streamlit等工具的出現(xiàn)確實(shí)為我們提供了更便捷的Web開發(fā)方式，但并不意味著其他技術(shù)如JavaScript將失去其價(jià)值。技術(shù)的發(fā)展是并行且相輔相成的，掌握更多的技能將為你打開更廣闊的門路。在自學(xué)Python的過程中，按照上述路線有計(jì)劃地學(xué)習(xí)，你將逐步成為全棧開發(fā)者，擁有更廣泛的技能和對(duì)未來的更多選擇。階段七：數(shù)據(jù)分析

Python全棧開發(fā)與人工智能之?dāng)?shù)據(jù)分析入門

本階段的學(xué)習(xí)內(nèi)容聚焦于金融量化分析。在掌握Python編程基礎(chǔ)后，我們將深入探討數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。學(xué)習(xí)如何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、清洗、可視化及建模，以解讀金融數(shù)據(jù)，做出精準(zhǔn)的投資決策。

階段八：人工智能

Python全棧開發(fā)與人工智能之進(jìn)階學(xué)習(xí)

進(jìn)入階段八，你將接觸到機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、圖像識(shí)別、自然語言翻譯等人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容。在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，你將學(xué)習(xí)如何利用Python實(shí)現(xiàn)各種先進(jìn)的AI算法，解決實(shí)際問題。

階段九：自動(dòng)化運(yùn)維&開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之實(shí)踐應(yīng)用

本階段的學(xué)習(xí)重點(diǎn)在于實(shí)踐應(yīng)用。你將學(xué)習(xí)CMDB資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計(jì)+主機(jī)管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等，將Python與人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中，提高工作效率。

階段十：高并發(fā)語言GO開發(fā)

Python全棧開發(fā)與高并發(fā)語言GO的交融

除了Python，GO也是一種高效的語言，尤其在高并發(fā)場景下表現(xiàn)優(yōu)秀。本階段你將學(xué)習(xí)GO語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο?、并發(fā)編程等知識(shí)，拓寬你的技術(shù)視野。

對(duì)于Python開發(fā)有興趣的小伙伴們，可以參考B站上的Python教學(xué)視頻，從基礎(chǔ)到高級(jí)的知識(shí)都有涵蓋，知識(shí)點(diǎn)講解細(xì)致。我們提供了一份Python開發(fā)的學(xué)習(xí)路線大綱，幫助你安排學(xué)習(xí)計(jì)劃。

三、如何學(xué)習(xí)Python？

Python開發(fā)的學(xué)習(xí)指南

第一階段：專業(yè)核心基礎(chǔ)

階段目標(biāo)：

1. 掌握Python的開發(fā)環(huán)境與編程核心知識(shí)，如語法、函數(shù)、數(shù)據(jù)類型等。

2. 熟練運(yùn)用Python面向?qū)ο笾R(shí)進(jìn)行程序開發(fā)。

3. 深入理解Python的核心庫和組件。

4. 應(yīng)用SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)庫常用操作。

5. 熟練運(yùn)用Linux操作系統(tǒng)命令及環(huán)境配置。

6. 掌握數(shù)據(jù)庫高級(jí)操作。

7. 能綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)完成項(xiàng)目。

知識(shí)點(diǎn)：

1. Python編程基礎(chǔ)：語法規(guī)則、函數(shù)與參數(shù)、數(shù)據(jù)類型、模塊與包、文件IO等。

2. Python面向?qū)ο螅汉诵膶?duì)象、異常處理、多線程、網(wǎng)絡(luò)編程等。

3. 高級(jí)進(jìn)階技術(shù)：類的原理、MetaClass、下劃線的特殊方法、遞歸、魔術(shù)方法、反射、迭代器、裝飾器、UnitTest、Mock等。

4. 數(shù)據(jù)庫知識(shí)：范式、MySQL配置、命令、建庫建表、數(shù)據(jù)的增刪改查、約束等。

5. Linux操作系統(tǒng)：安裝配置、文件目錄操作、VI命令、用戶與權(quán)限、環(huán)境配置、Docker及Shell編程等。

按照這份大綱來安排學(xué)習(xí)計(jì)劃，你將系統(tǒng)地掌握Python開發(fā)的核心技能，為未來的開發(fā)工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。第二階段：Python Web開發(fā)

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階段目標(biāo)

在這一階段，我們的目標(biāo)是掌握Python Web開發(fā)的核心技能，具體涵蓋以下幾點(diǎn)：

1. 熟練掌握Web前端開發(fā)技術(shù)，包括但不限于HTML、CSS、JavaScript以及前端框架。

2. 深入理解Web系統(tǒng)中的前后端交互過程與通信協(xié)議，如HTTP等。

3. 熟練運(yùn)用Web前端和Django、Flask等主流框架，完成復(fù)雜的Web系統(tǒng)開發(fā)。

4. 深入理解網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、分布式計(jì)算、PDBC（可能是指Python數(shù)據(jù)庫連接庫）、AJAX、JSON等知識(shí)，為構(gòu)建高效的Web應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

5. 能夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí)開發(fā)一個(gè)MiniWeb框架，掌握其實(shí)現(xiàn)原理。

6. 使用Web開發(fā)框架完成一個(gè)完整的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。

知識(shí)點(diǎn)詳解

一、Web前端編程

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掌握Web頁面元素、布局和CSS樣式，熟悉盒模型、JavaScript以及JQuery和Bootstrap等前端開發(fā)技術(shù)。理解頁面布局與美化的基本原理，熟練運(yùn)用這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)頁面的設(shè)計(jì)與開發(fā)。

二、Web前端開發(fā)框架

深入學(xué)習(xí)Vue框架，理解JSON數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)通信中的作用，熟練掌握HTTP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議以及Swagger和AJAX技術(shù)，實(shí)現(xiàn)前后端的無縫交互。

三、Django與Flask框架應(yīng)用

熟悉Django框架的基本使用，包括Model屬性及后端配置、Cookie與Session管理、模板Templates、ORM數(shù)據(jù)模型等。同時(shí)掌握Flask的安裝配置、App對(duì)象的初始化、視圖函數(shù)的路由等。理解兩個(gè)框架的異同，并能獨(dú)立開發(fā)完整的Web系統(tǒng)。

四、Web開發(fā)實(shí)戰(zhàn)技能

通過整合前端技術(shù)和Django或Flask框架，掌握開發(fā)完整Web系統(tǒng)的流程。學(xué)習(xí)如何運(yùn)用Redis進(jìn)行二級(jí)緩存管理，RESTful和MVC模型等核心概念，提高Web開發(fā)的效率與質(zhì)量。

第三階段：爬蟲與數(shù)據(jù)分析

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階段目標(biāo)

本階段的目標(biāo)是掌握爬蟲與數(shù)據(jù)分析的核心技能，包括：

1. 掌握爬蟲運(yùn)行原理及常見網(wǎng)絡(luò)抓包工具的使用，能夠?qū)TTP及HTTPS協(xié)議進(jìn)行抓包分析。

2. 掌握常見的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)解析庫，對(duì)抓取結(jié)果進(jìn)行高效解析和提取。

3. 熟悉常見的反爬機(jī)制及應(yīng)對(duì)策略，能夠應(yīng)對(duì)各種反爬措施。

4. 使用商業(yè)爬蟲框架Scrapy編寫大型網(wǎng)絡(luò)爬蟲，進(jìn)行分布式內(nèi)容爬取。

5. 掌握數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念及工作流程，包括數(shù)據(jù)清洗、整理、格式轉(zhuǎn)換等。

6. 熟練掌握主流數(shù)據(jù)分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用。

7. 綜合運(yùn)用爬蟲技術(shù)爬取特定網(wǎng)站（如豆瓣網(wǎng)）的數(shù)據(jù)，并完成數(shù)據(jù)分析的全流程項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。

知識(shí)點(diǎn)詳解

一、網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)

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學(xué)習(xí)爬蟲運(yùn)行原理，熟悉常見網(wǎng)絡(luò)抓包工具的使用，掌握HTTP及HTTPS協(xié)議的抓包分析技能。學(xué)習(xí)各種網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)解析庫的使用，如BeautifulSoup、Scrapy等，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)頁內(nèi)容的快速提取和解析。同時(shí)了解并應(yīng)對(duì)常見的反爬機(jī)制，如反爬蟲策略、動(dòng)態(tài)加載內(nèi)容等。掌握使用Scrapy框架進(jìn)行分布式內(nèi)容爬取的技巧。 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????? ? 二、數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用 ? 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的基本概念和工作流程了解數(shù)據(jù)的清洗整理格式轉(zhuǎn)換等步驟掌握主流數(shù)據(jù)分析工具Numpy用于數(shù)值計(jì)算Pandas用于數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析Matplotlib用于數(shù)據(jù)可視化展示的綜合應(yīng)用能夠運(yùn)用這些工具對(duì)爬蟲抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘 ? 三、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 通過綜合運(yùn)用爬蟲技術(shù)和數(shù)據(jù)分析工具爬取豆瓣網(wǎng)電影評(píng)論數(shù)據(jù)并完成數(shù)據(jù)分析的全流程項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)掌握從數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)處理到數(shù)據(jù)展示的全過程提升實(shí)際動(dòng)手能力與問題解決能力為未來的數(shù)據(jù)科學(xué)工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ) ? 通過以上兩個(gè)階段的學(xué)習(xí)學(xué)員將掌握Python Web開發(fā)和爬蟲與數(shù)據(jù)分析的核心技能能夠獨(dú)立完成Web應(yīng)用開發(fā)和數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 第一章：爬蟲技術(shù)與網(wǎng)頁解析

爬蟲頁面爬取原理及流程

深入了解爬蟲頁面爬取的原理和流程，包括頁面解析工具LXML和Beautifulfoup的使用，以及正則表達(dá)式的應(yīng)用。掌握代理池的編寫架構(gòu)和常見反爬措施及其解決方案。熟悉爬蟲框架的結(jié)構(gòu)，尤其是商業(yè)爬蟲框架Scrapy的應(yīng)用，能夠靈活應(yīng)對(duì)大部分網(wǎng)站的反爬策略，并具備獨(dú)立完成爬蟲框架編寫的能力。

網(wǎng)頁解析工具與反爬策略

探討網(wǎng)頁解析工具如LXML的使用，深入理解其在爬蟲中的重要性。面對(duì)網(wǎng)站的反爬策略，掌握應(yīng)對(duì)策略和技巧，確保爬蟲的穩(wěn)健運(yùn)行。

第二章：Numpy與數(shù)據(jù)操作

Numpy中的ndarray數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

深入了解Numpy中的ndarray數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，熟悉其所支持的數(shù)據(jù)類型。掌握ndarray的創(chuàng)建方法、算術(shù)運(yùn)算符、矩陣運(yùn)算等。熟悉通用函數(shù)和聚合函數(shù)的使用，以及切片索引和廣播機(jī)制。

數(shù)據(jù)分析操作與技巧

通過實(shí)際操作，掌握數(shù)據(jù)分析三大利器之一Numpy的常見使用。熟悉針對(duì)不同維度的ndarray數(shù)組的分片、索引、矩陣運(yùn)算等操作，為數(shù)據(jù)分析工作打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

第三章：Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與操作

Pandas三大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概述

介紹Pandas里的Dataframe、Series和Index對(duì)象的基本概念和使用。理解其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和價(jià)值。

數(shù)據(jù)清洗與規(guī)整

熟悉數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)規(guī)整的重要性，掌握結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的方法。能夠使用Pandas完成數(shù)據(jù)分析中最重要的數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)整工作。熟悉Pandas對(duì)文件的讀取和操作方法。

第四章：Matplotlib數(shù)據(jù)可視化

Matplotlib三層結(jié)構(gòu)體系

深入了解Matplotlib的三層結(jié)構(gòu)體系，為數(shù)據(jù)可視化打好基礎(chǔ)。

常見圖表類型與繪制

熟悉折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制方法。掌握?qǐng)D例、文本、標(biāo)線的添加技巧，以及可視化文件的保存方法。結(jié)合實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，如股票市場數(shù)據(jù)分析、共享單車用戶數(shù)據(jù)分析等，綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)完成數(shù)據(jù)可視化。

第四階段：機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能應(yīng)用

階段目標(biāo)

理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和系統(tǒng)處理流程。

熟練掌握常見機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用，解決分類、回歸問題。

掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別和自然語言識(shí)別中的應(yīng)用。

熟悉深度學(xué)習(xí)框架TF的使用，完成深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。

知識(shí)點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與算法

了解機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法，如KNN、決策樹、隨機(jī)森林等。熟悉特征工程，使用sklearn數(shù)據(jù)集和機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型解決分類、回歸、聚類問題。掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基本工作流程。

TensorFlow與深度學(xué)習(xí)

熟悉TensorFlow的基本概念，如數(shù)據(jù)流圖、會(huì)話、張量等。掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)層次及特點(diǎn)，完成圖像識(shí)別、手寫字體識(shí)別、驗(yàn)證碼識(shí)別等深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。熟悉張量、圖結(jié)構(gòu)、OP對(duì)象等的使用，并利用tensorboard進(jìn)行可視化。