Docker是一种流行的容器化平台，它允许用户构建、分享和运行容器化的应用程序。要使用Docker，您需要先下载所需的Docker镜像。之前我们介绍了在Ubuntu系统上安装docker，本文将接着介绍如何使用Docker Pull命令下载Docker镜像的步骤。
Docker是一种流行的容器化平台，它允许用户构建、分享和运行容器化的应用程序。要使用Docker，需要先下载所需的Docker镜像。之前我们介绍了在Ubuntu系统上安装docker，本文将接着介绍如何使用Docker Pull命令下载Docker镜像的步骤。
Python作为一门编程语言在1990年发布，并在2008年逐渐火起来由于其语法简洁，相对简单使得其一跃成为目前最火的编程语言之一。并在2007年，2010年，2018年拿到编程语言冠军。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术 「Python爬虫系列讲解」九、用 Selenium 爬取在线百科知识 「Python爬虫系列讲解」十、基于数据库存储的 Selenium 博客爬虫 「Python爬虫系列讲解」十一、基于登录分析的 Selenium 微博爬虫
QT版本：4.8.5 下载地址：http://download.qt.io/archive/qt/4.8/4.8.5/
Python中符合切片并且常用的有：列表，字符串，元组。 下面那列表来说明，其他的也是一样的。 格式：[开头：结束：步长] 开头：当步长>0时，不写默认0。当步长<0时，不写默认-1 结束：当步长>0时，不写默认列表长度加一。当步长<0时，不写默认负的列表长度减一 步长：默认1，>0 是从左往右走，<0是从右往左走 遵循左闭右开原则，如：[0:9]等价于数学中的[0,9)
SourceWolf是一款功能强大的针对源代码安全的快速响应式爬虫工具，该工具基于Python语言开发，因此具备良好的跨平台性。该工具的当前版本拥有以下功能：
先使用slice()确定截取数据项的范围，然后再使用列表的[]操作形式取出指定范围的数据项。
Python 内置的四种常用数据结构：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）以及集合（set）。
最近有好几个读者私下问我：刚接触Python、或打算要学习Python，不知道选什么书比较合适，当时只根据自己的Python经验和学习感受，给读者推荐了一些自认为不错的。但是，毕竟一个人接触少，局限性太大，也许还有更多、更好的好书只是我没有接触过。于是就打算实际操作，通过爬虫方式爬取某东上的书籍、通过数据来帮助大家更科学、更合理的选择学习资料。
切片（Slice）是一个取部分元素的操作，是Python中特有的功能。它可以操作list、tuple、字符串。
因为工作中不怎么使用python，所以对python的了解不够，只是在使用的时候才去学，在之前的几个例子中几乎没使用什么python的特有语法，本着完成任务优先的原则也没有深入，但是在阅读别人的代码的时候发现有些特有语法不是很熟悉，搞不清代码的真正意思，今天就搞清楚切片和推导式的使用，OK。我们开始吧
随着互联网的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，越来越多的网民可以通过互联网获取所需的信息，同时如何有效地提取并利用这些信息也成为了一个巨大的挑战。搜索引擎（Search Engine）作为辅助人们检索信息的工具，它成为了用户访问万维网的入口和工具，常见的搜索引擎比如Google、Yahoo、百度、搜狗等。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，比如搜索引擎返回的结果包含大量用户不关心的网页；再如它们是基于关键字检索，缺乏语义理解，导致反馈的信息不准确；通用的搜索引擎无法处理非结构性数据，图片、音频、视频等复杂类型的数据。
最近在Github发现一个基于google浏览器的爬虫项目，此项目是由美国大神2018年开源的。这个开源项目不需要使用者再去手写核心爬虫，只需要下载安装，然后传入一些配置参数即可。重要的能做到google图片的无限量爬取，只有不想爬的图片，没有爬不到的。下来就介绍一下这个牛逼的开源项目。
專 欄 ❈ 蜗牛仔，Python中文社区专栏作者，怒学Python爬虫，争当爬虫工程师， github地址： https://github.com/xiaobeibei26 ❈ 这个爬虫写得好累，就简单讲一下思路吧。雪球网股票的评论内容是不能直接访问的，必须要携带在第一次访问时雪球网写进本地的cookie（其实你随便打开一次官网就是属于第一次访问了，那时候 不需要cookie），先放上github地址： https://github.com/xiaobeibei26/xueiqiu_spider 爬取
如果使用ubuntu,请先运行sudo apt update 再运行sudo apt upgrade 更新
总第66篇 在前面的几篇推文中我们分享了最基础的爬虫入门，以及基于AJAX的爬虫入门，这篇我们分享关于如何利用selenium对目标网页进行数据爬取的。 01|背景介绍： 学爬虫怎么能不买一本Python爬虫书来看呢，有人推荐说《用Python写网络爬虫》这本书不错，所以决定入手一本看看，但是淘宝上卖家比较多，我该选哪家呢，我想选的肯定是质量又好（销量不错），价格又便宜的卖家，但是鉴于淘宝卖家众多，人为去筛选有点累，所以决定爬取数据来帮我选择一下。 数量果真有点多，每一页有四十多家，也就是用“用Py
Python非常适合用来开发网页爬虫，理由如下： 1、抓取网页本身的接口 相比与其他静态编程语言，如java，c#，c++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择） 此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
参考链接： Python字符串方法| 2(len，count，center，ljust，rjust，isalpha，isalnum，isspace和join)
取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。
我们在上篇day04-数据类型中简单介绍了一下字符串，以及字符串的下标，今天我们来详细认识下字符串。
极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）是很常用的参数估计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，... ，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。也就是说，如果已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值（请参见“百度百科”）。
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：
如果利用python做自动化测试的话，一些python相关的基础知识是必须要掌握的。常用的比如：python代码规范、变量与数据类型、运算、函数和字符串处理等。
使用 pip 安装成功后，会自动在系统搜索路径创建可执行程序：kcrawler, kcanjuke, kcjuejin。
自带开发环境较IDLE,可以到开始菜单中去找到。默认打开的就是python控制台。
numpy数组切片操作 列表用 [ ] 标识，支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。,是 python 最通用的复合数据类型。
Python中字符串对象提供了很多方法来操作字符串，功能相当丰富。必须进行全面的了解与学习，后面的代码处理才能更得心应手，编程水平走向新台阶的坚实基础。目前一共有45个方法，给大家分类整理，可以收藏查询使用。
Python中有一个功能强大，用于操作URL，并且在爬虫中经常使用的库、就是Urllib库。 （在python2的时候，有Urllib库，也有Urllib2库。Python3以后把Urllib2合并到了Urllib中） 合并后，模块中有很多的位置变动。我在这里先介绍一些常用的改动。 Python2: import urllib2 >>>>>Python3:import urllib.request,urllib.error Python2:import urllib >>>>>Python3:import urllib.request,urllib.error,urllib.parse Python2:import urlparse >>>>>Python3:import urllib.parse Python2:urllib2.urlopen >>>>>Python3:urllib.request.urlopen Python2:urllib.urlencode >>>>>Python3:urllib.request.urlencode Python2:urllib.quote >>>>>Python3:urllib.request.quote Python2:cookielib.CookieJar >>>>>Python3:http.CookieJar Python2:urllib.Request >>>>>Python3:urllib.request.Request 以上是Urllib中常用命令的一些变动。如果之前没有Urllib的基础也没关系，本文后面会详细介绍这些代码的具体应用，以及其实现的各种功能。
首先，python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源（只能共用一个CPU），所以得用多进程。笔者从3.7亿数据的索引，取200多万的数据，从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右。每个分片用一个进程查询数据，最后拼接出完整的结果。
互联网给了我们很多的方便，而网络小说、电子书等也应潮流而发展，方便了人随时查看想要看的图书，方便携带。
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 二、num
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numpy是一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础库，多用于大型、多维数据上执行数值计算。
对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。
在开发实际项目的时候，你经常没有足够多的数据，需要自己去想办法获取，这个时候常常需要用到爬虫。然而找来找去，很可能找了很久都找不到既免费又好用的爬虫，今天就从好的爬虫开始说起，这很可能是项目成功的开始。
我们定义了一个 Python 的方法，方法接收一些参数，但是调用的时候想将这些参数用命令行暴露出来。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 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
python实现取余操作的方法：可以利用求模运算符(%)来实现。求模运算符可以将两个数相除得到其余数。我们还可以使用divmod()函数来实现取余操作，具体方法如：【divmod(10,3)】。
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它
什么是网络爬虫（也叫网络蜘蛛）？简单来说，是一种用来自动浏览万维网程序或脚本（网络爬虫的典型应用就是我们所熟知的搜索引擎）。既然如此，那么我们也可以写一个程序，用来自动浏览或者获取网页上的信息。本文将介绍利用python自带库编写一个简单的爬虫程序来获取网络信息。
scrapy框架是一套比较成熟的python爬虫框架，是使用python开发的快速、高层次的信息爬取框架。 Scrapy框架的应用领域很多，比如网络爬虫开发、数据挖掘、数据监测。自动化测试等。 Scrapy的官网地址是: http://scrapy.org
在网络爬虫开发中，使用代理IP可以实现隐藏真实IP地址、绕过访问限制和提高访问速度等目的。Python提供了丰富的库和工具，使得设置代理IP变得简单而灵活。本文将介绍如何使用Python来更改设置代理IP，帮助你在网络爬取过程中充分发挥其作用。让我们一起来了解吧！
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