《python爬虫》专题

Python 中第一个让人印象深刻的语法就是缩进，Python 跟 js 不同，跟golang 不同，跟 shell script 不同，跟 c 不同，它们并没有要求必须缩进，但是 Python 不同，它就如同 jade 一样，缩进是必须的。

Python包含的内容很多，加上各种标准库、拓展库，乱花渐欲迷人眼。我一直希望写一个快速的、容易上手的Python教程，而且言语简洁，循序渐进，让没有背景的读者也可以从基础开始学习。我将在每一篇中专注于一个小的概念，希望在闲暇时可以很快读完。 基于 Python 3.5。 小提醒 教程基于Python 2.7，测试环境为Linux。我会提醒Python 3中有变化的地方。 标准库的一些包不适用于W

Numpy 是 Python 科学工具栈的基础。它的目的很简单：在一个内存块上实现针对多个条目（items）的高效操作。了解它的工作细节有助于有效的使用它的灵活性，使用有用的快捷方式，基于它构建新的工作。

创造模式处理一个对象的创建。创造模式的目的是为了在不按照约定而直接地创建的地方提供可选择的情况。

这是一套 Python 系列教程，学习本套教程不需要你有任何编程背景。教程由最简单的hello world到信息安全应用实例。

Python 一直是面向对象的语言，因为它存在。在本教程中，我们将尝试在 Python 编程中获得 OOPS 的深入功能。

Python 是一种通用的解释，交互式，面向对象和高级编程语言。 它是由 Guido van Rossum 在 1985 年至 1990 年期间创建的。

Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。

数据是新的石油。该声明显示了如何通过捕获，存储和分析满足各种需求的数据来驱动每个现代IT系统。无论是为商业做出决定，预测天气，研究生物学中的蛋白质结构还是设计营销活动。

Python 编程可用于处理文本数据以满足各种文本数据分析的要求。 蟒蛇的这种文本处理能力的一个非常重要的应用领域是 NLP（自然语言处理）。

人工智能是机器所展示的智能，与人类展示的智能形成鲜明对比。本教程介绍了人工智能等各个领域的基本概念，如人工神经网络，自然语言处理，机器学习，深度学习，遗传算法等，以及它在 Python 中的实现。

Python 在诞生之初，因为其功能不好，运转功率低，不支持多核，根本没有并发性可言，在计算功能不那么好的年代，一直没有火爆起来，甚至很多人根本不知道有这门语言。

这本书将python与渗透测试很好的结合在了一起，作者每一章会通过一个小故事引导读者，通过这本书，已经掌握python的读者可以更好的将python应用到渗透测试所需程序上。

Python 是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python 支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。