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Python菜鸟入门基础篇,零基础小白必看!

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库。它已经成为继Java、C++之后的第三大语言，相对于其他语言，它的特点是：简单易学、可移植、可扩展、可嵌入、丰富的库、免费开源等， Python难度低，十分适合初学编程者。

简单来说目前的编程语言中，Python的抽象程度是最高的，是最接近自然语言的，非常容易上手，Python 可以让你更好的理解编程这件事情。

Tiobe编程语言排行榜上，Python仍领先老对手Java和C，稳居榜单第一，且领先幅度极大。

榜单数据是客观真实的，当下Python的使用者越来越多，已经远超其他语言。其在网络爬虫方面的绝对优势，是Python广受欢迎的重要原因。

这是个万物互联的时代，人们在网络世界中的行为产生了大量数据，这些数据有着极大的商业价值。而爬虫作为最好最快的数据采集技术，其重要程度不言而喻。

近几年业界对爬虫技术服务的需求量一直在暴增，当下早已供不应求，不平衡的供需关系使爬虫服务的价格变得极高。所以包括我在内的很多Python圈内人，都会在业余时做Python副业赚外快。

近几年数据分析与大数据可视化越来越火，基于大数据的新商业模式催生了一大批成功的互联网巨头。大环境使各个岗位都必须围绕数据开展工作，而Python数据分析成为职场人升职加薪必备技能，且优秀数据分析师年薪可达40W+。

虽说需求大、订单多、报酬也很丰厚，但这钱也不是每个人都能赚，接爬虫私活需要有足够充沛的技术储备。技术不够，就接不到单。

所以，无论是想要升职加薪的销售、市场、运营、策划、产品、财务、法务、人事等职场人，还是想做专业数分师的毕业生或转行者，很多人都开始自发学习Python数据分析。

Python被认作是人工智能和机器学习的基础语言，而数据科学和人工智能又有着密切的交集。因此，Python被视为数据科学领域应用最广泛的语言并不会令人感到意外。

现在让我们一同来回顾一下数据科学处理问题过程中的各个步骤，以此来进一步了解Python在其中所扮演的角色。

通过Python，你可以加载各式各样不同格式的数据，比如说CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）或者来源自网络的JSON。

无论是你想直接把SQL表格载入到你的程序中，还是说需要爬取网站信息，Python都可以帮助你轻松完成这些任务：前一个任务可以用PyMySQL包，后一个任务可以用 BeautifulSoup包。

PyMySQL可以让你轻松连接MySQL数据库、执行查询、抽取数据等。BeautifulSoup可以帮助你读取XML和HTML类型的数据。在提取和替换数值后，你可能要还在数据清洗阶段处理缺失值和无意义值。

此外，如果你在处理某一特殊的数据集时遇到麻烦，你可以去网上搜索这一数据集名称再加上“Python”，或许就能够找到解决方案。

（爬取猫眼评论和评分，并分析该电影出现低分的原因）

网络爬虫/抓取：Python 的 beautifulsoup 和 Scrapy 更加成熟、功能更强大，结合django-scrapy我们可以很快的构建一个定制化的爬虫管理系统。
连接数据库: Python 只用 sqlachemy 通过ORM的方式，一个包就解决了多种数据库连接的问题，且在生产环境中广泛使用。Python由于支持占位符操作，在拼接SQL语句时也更加方便。
内容管理系统：基于Django，Python可以快速通过ORM建立数据库、后台管理系统。
API构建：通过Tornado这个标准的网络处理库，Python也可以快速实现轻量级的API。