《python爬虫》专题

28. Python Runtime Services

3. Python简介 以下的示例中，输入和输出通过是否存在提示符（>>>和...）来区分：如果要重复该示例，你必须在提示符出现后，输入提示符后面的所有内容；没有以提示符开头的行是解释器的输出。注意示例中出现从提示符意味着你一定要在最后加上一个空行；这用于结束一个多行命令。 本手册中的很多示例，甚至在交互方式下输入的示例，都带有注释。Python中的注释以哈希字符#开始，直至实际的行尾。注释可以从

Python是一门简单易学，功能强大的编程语言。它具有高效的高级数据结构和简单而有效的面向对象编程方法。Python优雅的语法和动态类型以及其解释性的性质，使它在许多领域和大多数平台成为编写脚本和快速应用程序开发的理想语言。 从Python网站http://www.python.org/可以免费获得所有主要平台的源代码或二进制形式的Python解释器和广泛的标准库，并且可以自由地分发。该网站还包含

在本章中，您将详细了解Python中各种加密模块。 密码学模块 它包含所有配方和原语，并在Python中提供高级编码接口。 您可以使用以下命令安装加密模块 - pip install cryptography Code 您可以使用以下代码来实现加密模块 - from cryptography.fernet import Fernet key = Fernet.generate_key() cip

卡方检验是一种统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在显着相关性。 这两个变量都应该来自同一群体，它们应该是分类的 - 是/否，男/女，红/绿等。例如，我们可以建立一个数据集，观察人们的冰淇淋购买模式并尝试关联他们喜欢冰淇淋味道的人的性别。 如果发现相关性，我们可以通过了解访问者的性别数量来计划适当的口味库存。 我们在numpy库中使用各种函数来进行卡方检验。 <p></p> from scip

数学中心趋势意味着测量数据集的值的位置的中心或分布。 它给出了数据集中数据的平均值的概念，并且还指示了值在数据集中的扩展范围。 这反过来有助于评估新输入适应现有数据集的可能性，从而有助于评估成功的可能性。 有三种主要的集中趋势度量，可以使用pandas python库中的方法计算。 平均值 - 它是数据的平均值，它是值与值数之和的除法。 中位数 - 当值按升序或降序排列时，它是分布中的中间值。 模

在自然语言处理领域，我们遇到两个或多个单词具有共同根的情况。 例如，三个词 - 同意，同意和同意具有相同的词根同意。 涉及任何这些词的搜索应将它们视为同一个词，即根词。 因此，将所有单词链接到根词中变得至关重要。 NLTK库具有执行此链接的方法，并提供显示根词的输出。 以下程序使用Porter Stemming算法进行词干分析。 import nltk from nltk.stem.porter

已经以行和列格式存在的数据或者可以轻松转换为行和列的数据，以便以后它可以很好地适应数据库，称为结构化数据。 示例包括CSV，TXT，XLS文件等。这些文件具有分隔符和固定宽度或可变宽度，其中缺失值在分隔符之间表示为空白。 但有时我们会得到数据不是固定宽度的数据，或者它们只是HTML，图像或pdf文件。 这种数据称为非结构化数据。 虽然可以通过处理HTML标记来处理HTML文件，但是来自twitte

图书馆称为beautifulsoup。 使用此库，我们可以搜索html标记的值，并获取特定数据，如页面标题和页面中的标题列表。 安装Beautifulsoup 使用Anaconda软件包管理器安装所需的软件包及其相关软件包。 conda install Beaustifulsoap 阅读HTML文件 在下面的示例中，我们请求将URL加载到python环境中。 然后使用html parser参数读

通常在数据科学中，我们需要基于时间值的分析。 Python可以优雅地处理各种格式的日期和时间。 datetime库提供必要的方法和函数来处理以下场景。 日期时间表示 日期时间算术 日期时间比较 我们将逐一研究它们。 日期时间表示 日期及其各个部分通过使用不同的日期时间函数来表示。 此外，还有格式说明符，它们在显示日期的字母部分（如月份或工作日的名称）中起作用。 以下代码显示了今天的日期和日期的各个

Microsoft Excel是一种使用非常广泛的电子表格程序。 其用户友好性和吸引人的功能使其成为数据科学中经常使用的工具。 Panadas库提供了一些功能，使用这些功能我们可以完整地读取Excel文件，也可以仅读取选定的一组数据。 我们还可以读取包含多个工作表的Excel文件。 我们使用read_excel函数从中读取数据。 输入为Excel文件 我们在Windows操作系统中创建一个包含多个

JSON文件以人类可读的格式将数据存储为文本。 JSON代表JavaScript Object Notation。 Pandas可以使用read_json函数读取JSON文件。 输入数据 (Input Data) 通过将以下数据复制到文本编辑器（如记事本）来创建JSON文件。 使用.json扩展名保存文件，并选择文件类型作为all files(*.*) 。 { "ID":["1","2",

从CSV读取数据（逗号分隔值）是数据科学中的基本必需品。 通常，我们从各种来源获取数据，这些数据可以导出为CSV格式，以便其他系统可以使用它们。 Panadas库提供了一些功能，使用这些功能我们可以完整地读取CSV文件，也可以只读取选定的一组列和行的部分。 输入为CSV文件 csv文件是一个文本文件，其中列中的值用逗号分隔。 让我们考虑名为input.csv的文件中存在以下数据。 您可以通过复制和

偶然发现的一篇Python的教程，内容从基础的下载安装到异步协程都有涵盖。 每节又配有几个小习题供练手，觉得十分不错，随手翻译下来~。

关于 Python 的面试题，从语言特性到数据库，再到网络和操作系统，比较全面。