先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7
深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！
由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新
正文
案例一：爬取天气数据
代码解析： 在这个案例中，我们使用requests库发送HTTP请求获取天气数据，并将数据保存到CSV文件中。首先，我们发送GET请求获取天气数据的JSON响应。然后，我们使用csv库创建一个CSV文件并写入数据。通过遍历天气数据，我们将每条数据的日期、温度和湿度写入CSV文件。
案例二：爬取图片并下载
代码解析： 这个案例演示了如何爬取网站上的图片，并将图片下载到本地。我们发送GET请求获取图片链接的网页，并遍历图片链接列表。对于每个图片链接，我们发送GET请求获取图片的响应，并使用with open语句打开一个文件，将图片的内容写入文件。
案例三：爬取电影评论
代码解析： 这个案例展示了如何爬取电影网站上的电影评论，并提取关键信息。我们发送GET请求获取电影评论页面的HTML响应，然后使用BeautifulSoup库对HTML响应进行解析。通过find_all方法，我们找到class为’review’的div元素，这些元素包含了电影评论。针对每个电影评论，我们使用find方法找到标题、内容和评分，并将其打印出来。
案例四：爬取新闻文章并进行文本分析
代码解析： 这个案例演示了如何爬取新闻网站的文章，并使用自然语言处理库进行文本分析。我们发送GET请求获取新闻文章页面的HTML响应，然后使用BeautifulSoup库对HTML响应进行解析。通过find_all方法，我们找到所有的article元素，这些元素包含了新闻文章。针对每篇文章，我们使用find方法找到标题和内容，并将其打印出来。我们使用nltk库中的word_tokenize函数对内容进行分词，并使用FreqDist类计算词频分布。最后，我们打印出词频最高的前10个单词。
案例五：爬取股票数据并进行分析
代码解析： 这个案例展示了如何爬取股票数据，并使用pandas库进行数据分析。我们发送GET请求获取股票数据的JSON响应，然后将其转换为DataFrame对象。我们使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间格式。然后，我们计算股票的收益率，通过计算每日收盘价的变化百分比。最后，我们使用describe()函数计算股票收益率的统计信息，并打印出来。
结论： 在本篇博客中，我们介绍了五个实用的Python爬虫案例，并提供了相应的代码示例和解析。这些案例涵盖了不同的应用场景，包括爬取天气数据、图片下载、电影评论、新闻文章爬取和文本分析，以及股票数据爬取和分析。通过这些案例的学习，读者可以更深入地理解Python爬虫的应用和技巧，为自己的爬虫项目提供更多思路和灵感。
最后
Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
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工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
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我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
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学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。
因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。
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网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**
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