Python 从入门到精通

本文提供了一个从简单爬虫到Web应用的Python实战学习路径,涵盖了HTML、HTTP、爬虫技术、数据分析、Web框架Flask及数据库操作等关键知识点。

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  作为一个语法简洁、有着丰富的第三方库的编程语言,Python 上手极为简单,短时间内就可以让你编写出能够解决实际问题的小程序,甚至去面试初级 Python 工程师的职位。
  
  不过,如果要写出一些更复杂的应用,或者想从事数据分析、机器学习以及 Web 开发等领域的工作,就需要进一步的学习了。
  
  那么,什么样的学习方法比较高效呢?
  
  我认为,最好的方式就是在实战中学习。
  
  你可以从一个简单的小项目开始,然后不断去完善这个项目的功能,随着项目需求越来越复杂,你需要学习的东西也就越来越多,当项目完成后,你的开发水平自然也就能更上一层楼。
  
  下面是我比较推荐的一个实战项目学习路径,同时,我也列出了完成这个项目的每一个版本需要掌握的相关知识点,方便你查漏补缺。
  
  先从一个最简单的爬虫开始
  
  你可以选择自己感兴趣的内容网站来爬,无论是 B 站的弹幕还是豆瓣的书评影评。
  
  要完成一个简单的爬虫,你需要学习 HTML和 HTTP 的基础知识以及 requests、urllib、beautifulsoup 等第三方库。
  
  同时,我建议你接下来用装饰器、魔术方法、新式类的继承和封装重构你的第一版代码,并了解一些常见的设计模式,比如:单例模式、工厂模式等等,看是否可以借鉴。
  
  将单线程爬虫扩展为多线程爬虫
  
  要完成这一步,你需要了解进程、线程、锁、以及怎么用 asyncio 做并发处理。
  
  然后,我推荐你用 Scrapy 来编写多线程爬虫了。同时你最好深入研究一下这个框架的内部原理,这样有助于你了解设计并发程序的基本原则和方法。
  
  最后,你可以尝试将爬虫部署到集群上, 并用 Ansible 进行集群管理。
  
  对收集到的数据进行清洗和分析
  
  首先,你需要用 pandas 对收集到的半结构化数据进行数据清洗。然后用 jieba 来对中文句子进行分词操作,然后使用 wordcloud 生成词云,对关键词分布情况有一个直观的了解。
  
  接下来就是最关键的数据分析阶段,你需要学习一些 NLP(自然语言处理)的基本知识,并使用二部图算法进行情感分析。
  
  最后用 smtplib 实现邮件发送服务,这样你就可以用邮箱接收分析报告了。
  
  做完这些后,我们这个项目的 3.0 版本就算完成了。
  
  将数据报告在 Web 端展示出来
  
  首先,你需要一个 Web 框架,这里我推荐 Flask。
  
  在这一步,你需要了解 MVC 设计模式,并进一步掌握 HTML、CSS 和 HTTP 方面的基础知识。了解 Flask 的基本使用方法、路由注册原理以及模版的创建与渲染等基本操作,然后着手开发 Web 应用。
  
  你需要用 MySQL 来存储数据,并通过 ORM 数据库操作方法,让 Web 前端和数据库实时互动。
  
  最后,就可以将 Web 应用打包发布了,至此大功告成!

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