1樓：匿名使用者
按函式分吧
第一個函式 主要作用是url的網頁內容存為檔案第二個函式 主要作用是在目標url的網頁中利用正則式匹配其他的**第三個函式 如果目標的**數量比次數少就使用geturl(url) 獲取更多的**數量 使其達到函式引數要求的數量。然後利用downurl的函式將網頁內容儲存為檔案。
2樓：
自己去買本入門的書看看吧
python的應用前景。
3樓：銀河系
1. 常規軟體開發
python支援函數語言程式設計和oop物件導向程式設計，能夠承擔任何種類軟體的開發工作，因此常規的軟體開發、指令碼編寫、網路程式設計等都屬於標配能力。
2. 科學計算
隨著numpy, scipy, matplotlib, enthought librarys等眾多程式庫的開發，python越來越適合於做科學計算、繪製高質量的2d和3d影象。和科學計算領域最流行的商業軟體matlab相比，python是一門通用的程式設計語言，比matlab所採用的指令碼語言的應用範圍更廣泛，有更多的程式庫的支援。雖然matlab中的許多高階功能和toolbox目前還是無法替代的，不過在日常的科研開發之中仍然有很多的工作是可以用python代勞的。
3. 自動化運維
這幾乎是python應用的自留地，作為運維工程師首選的程式語言，python在自動化運維方面已經深入人心，比如saltstack和ansible都是大名鼎鼎的自動化平臺。
4. 雲端計算
開源雲端計算解決方案openstack就是基於python開發的，搞雲端計算的同學都懂的。
5. web開發
基於python的web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的django，還有tornado，flask。其中的python+django架構，應用範圍非常廣，開發速度非常快，學習門檻也很低，能夠幫助你快速的搭建起可用的web服務。
6. 網路爬蟲
也稱網路蜘蛛，是大資料行業獲取資料的核心工具。沒有網路爬蟲自動地、不分晝夜地、高智慧地在網際網路上爬取免費的資料，那些大資料相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網路爬蟲的程式語言有不少，但python絕對是其中的主流之一，其scripy爬蟲框架應用非常廣泛。
7. 資料分析
在大量資料的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對資料進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大資料行業的基石。python是資料分析的主流語言之一。
8. 人工智慧
python在人工智慧大範疇領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的程式語言，得到廣泛的支援和應用。
當然，除了以上的主流和前沿領域，python還在其他傳統或特殊行業起著重要的作用。
摘自劉江的python教程
4樓：匿名使用者
python在資料科學和ai中佔據主導的地位，是一個很全面的語言，尤其是對於資料科學，機器學習和ai，有數百個庫可以使用。
5樓：優就業丸子老師
學python有發展前景嗎?
很多人看現在python那麼火都想學一學，但也在疑惑學這個到底有沒有發展前景，下面就趕緊來看看學完python可以做什麼工作。
1、**後端程式設計師：使用它單間**，後臺服務比較容易維護。如：gmail、youtube、知乎、豆瓣
2、自動化運維：自動化處理大量的運維任務
3、資料分析師：快速開發快速驗證，分析資料得到結果
4、遊戲開發者：一般是作為遊戲指令碼內嵌在遊戲中
5、自動化測試：編寫為簡單的實現指令碼，運用在selenium/lr中，實現自動化。
6、**開發：藉助django,flask框架自己搭建**。
8、具體日常比如自動備份你的***;
9、人工智慧工程師：資料探勘和分析、科學計算、機器學習。python中的pandas、numpy、matplotlib等資料處理庫，可以助力你進行科學計算和視覺化；
以上為python各方向薪資
python工程師的平均薪資現在在18000元以上，即使是剛畢業的應屆畢業生，起薪也能達到12500元/月。
總之都希望大家在理想的領域裡實現擇優就業~
學python可以做什麼
6樓：ac白菜
1web開發
在國內，豆瓣一開始就使用python作為web開發基礎語言，知乎的整個架構也是基於python語言，這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。
儘管目前python並不是做web開發的首選，但一直都佔有不可忽視的一席。python中有各類web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型mvc框架都一應俱全，這在需要敏捷開發的web專案中也是十分具有優勢的。廣泛使用（或曾經廣泛使用）python提供的大型web服務包括知乎、豆瓣、dropbox等**。
加之python本身的「膠水」特性，很容易實現在需要大規模效能級計算時整合其它語言，同時保留web開發時的輕便快捷。
目前，國內的python web開發主要有兩個技術棧：
（1）django
（2）flask
2網路爬蟲
網路爬蟲是python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個python語言的應用發展。以前國內很多人用採集器搜刮網上的內容，現在用python收集網上的資訊比以前容易很多了。
python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用於模擬http請求的requests、用於html dom解析的pyquery/beautifulsoup、用於自動化分散式爬取任務的scrapy，還是用於最簡化資料庫訪問的各種orm，都使得python成為資料爬取的首選語言之一。特別是，爬取後的資料分析與計算是python最為擅長的領域，非常容易整合。目前python比較流行的網路爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。
3人工智慧與機器學習
人工智慧是現在非常火的一個方向，ai熱潮讓python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的ai框架，大多是python的實現，為什麼呢？
因為python足夠動態、具有足夠效能，這是ai技術所需要的技術特點。比如基於python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些**基本都是通過python來實現的。機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了python介面。
python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
而tensorflow、pytorch、mxnet、keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網路僅僅需要寥寥數十行**，即可藉助底層實現，方便地呼叫包括gpu在內的大量資源完成工作。
值得一提的是，無論什麼框架，python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的c/c++實現。由於python能很方便地引入和使用c/c++專案和庫，從而實現功能和效能上的擴充套件，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於資料本身，而從記憶體分配等繁雜工作中解放出來，是python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。
4資料分析處理
資料分析處理方面，python有很完備的生態環境。「大資料」分析中涉及到的分散式計算、資料視覺化、資料庫操作等，python中都有成熟的模組可以選擇完成其功能。對於hadoop-mapreduce和spark，都可以直接使用python完成計算邏輯。
這無論對於資料科學家還是對於資料工程師而言都是十分便利的。
5伺服器運維及其它小工具
python對於伺服器運維而言也有十分重要的用途。由於目前幾乎所有linux發行版中都自帶了python直譯器，使用python指令碼進行批量化的檔案部署和執行調整都成了linux伺服器上很不錯的選擇。python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用於c++的包管理工具，python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。
6桌面程式
python也可以用於桌面軟體開發（如sublime text等），甚至移動端開發（參看kivy）。python簡潔方便，各種工具包齊全的環境，能大幅度減少開發者的負擔。著名的ui框架qt有python語言的實現版本pyqt。
python簡單易用的特性加上qt的優雅，可以很輕鬆的開發介面複雜的桌面程式，並且能輕鬆實現跨平臺特性。
7多**應用
7樓：優就業科普
學python可選擇的方向廣，web方向、人工智慧方向、資料分析方向、網路爬蟲等都是可以做的，且都屬於比較熱門且發展較好的從業方向，所以想學習的小夥伴可以放心選擇python作為以後的發展方向，不需要擔心找不到工作，因為好的技術好的發展前景，到**都是搶手人才。
學python可以選擇的崗位很多，python開發工程師、人工智慧工程師、大資料分析工程師、爬蟲開發工程師、搜尋引擎工程師、遊戲開發工程師、系統運維工程師、全棧工程師等都能做，學python，擔任哪類崗位，由你決定!
剛開始學習 python 到可以寫出一個爬蟲大約需要多長時間
8樓：老男孩教育
python爬蟲領域是相對於最好入門的，不過具體多長時間可以寫出來，要根據個人的理解能力以及學習能力來決定，學會python基礎語法之後，幾乎就可以寫出爬蟲。
9樓：匿名使用者
知乎 有個不錯的答案
關於爬蟲入門的回答 很詳細了~~~~
10樓：雨落
看下urllib2、urllib、和beautifulsuop4就可以寫了。如果python基本語法學會的話，用這三個模組實現一個簡易的爬蟲，幾個小時足矣。
11樓：大雪花
可以看看requests，比urllib用起來簡單點
這裡有個簡單的例子
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