学完Python可以应用到工作的哪些应用中

从工作上应用于：Python开发、Python爬虫、大数据;

从生活上，爬虫为我们增添了很多生活乐趣、便利了日常，比如说数据分析、简单地几行代码可以处理上千条Excel数据等等。

Python开发

自动化测试、自动化运维、WEB开发(网站开发)、人工智能都属于Python开发。

自动化测试——用Python编写简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。

自动化运维——Python对于服务器运维很重要。

目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，以使用Python脚本进行批量化的文件部署，和运行调整~

而且Python提供了全方位的工具集合，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

WEB开发——Python最火的WEB开发框架Django在业界非常流行，其中的设计哲学也常用于其它程序语言设计的框架~

如果是网站后端，使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如我们常看到的：Gmail、知乎、豆瓣等~

人工智能更是现在非常火的方向，现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现的。

Python爬虫

在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生。

不过这可不止我们日常的抓取数据和解析数据那些简单，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。

大家也可以去网上搜索别人通过爬虫做了什么有趣的事情：

“用Python写的第一个程序，是爬取糗事百科上的、自动下载到本地、自动分成文件夹保存，当时就觉得，卧糟，太NB了~”

“智联招聘爬虫，支持输入查询的职位关键词+城市。并将爬取到的数据分别用Exce和Python(matplotlib)做了数据分析及可视化……”

“尝试爬取京东热卖、淘宝淘抢购(还是聚划算)的商品信息，没想到还挺简单的，主要是没做什么防爬虫措施……”

Python大数据

数据是一个公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务。

Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持，数据分析建立在爬虫的基础上，我们便捷地爬下海量数据，才能进行分析。

网络爬虫开发实战2和一的区别

Python3 网络爬虫开发实战（第二版）》已经上架了！！！！

之前我写的第一版的爬虫书《Python3网络爬虫开发实战》在 2018 年出版，上市三年来，一直处于市面上所有爬虫书的销冠位置，豆瓣评分 90 分，销量 10w 册。

如今，这本书现在又进一步做了升级，第二版将案例进行了全面升级，自建了案例平台防止代码过期，同时增加了非常多的新技术、新知识的介绍，比如异步爬虫、JavaScript 逆向、安卓逆向、Kubernetes、智能解析。

容我小小自荐一下：目前市面上的爬虫书，其他的书跟我的书相比，内容方面我的算是最全的，没有之一。能将最前沿的爬虫技术比如异步、JavaScript 逆向、安卓逆向、智能解析、WebAssembly、Kubernetes 等技术都涵盖的，目前应该就是本新发布的《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》了。

没错，就是这本：

2018 年 5 月我的《Python3 网络爬虫开发实战》的第一版出版，从上市到现在三年多销量约 10w 册，真的非常感谢各位读者的支持。后来，由于一些技术更迭，我开始策划编写本书的第二版。

2021 年11月，这本书历经各种反复修改、审稿等阶段，到今天终于上架了！

这几个月我收到了太多读者的询问，第二版什么时候出来，真的抱歉实在是让大家久等了。

没错，就是今天，它来了！

第二版更新内容

大家第一个问题可能就会问，第二版比第一版更新了哪些内容？

因为技术总是在不断发展和进步的，爬虫技术也是一样，它在爬虫和反爬虫不断斗争的过程中也在不断演进。比如现在越来越多的网页采取了各种防护措施，比如前端代码的压缩和混淆、API 的参数加密、WebDriver 的检测，要做到高效的数据爬取，我们就需要懂得一些 JavaScript 逆向分析相关技术。App 也是一样，App 的抓包防护、加壳保护、Native 化、风控检测使得越来越多的 App 数据难以爬取，所以我们也不得不了解一些逆向相关技术，如 Xposed、Frida、IDA Pro 等工具的使用。除此之外，近几年深度学习和人工智能发展得也是如火如荼，所以爬虫也可以和人工智能结合起来，比如基于深度学习的验证码识别、网页内容的智能化解析和提取等技术我们也可以进行学习和了解。另外，一些大规模爬虫的管理和运维技术也在不断发展，当前 Kubernetes、Docker、Prometheus 等云原生技术也非常火爆，基于 Kubernetes 等云原生技术的爬虫管理和运维解决方案也已经很受青睐。然而，之前第一版书对以上提到的这些新兴技术几乎没有提及。

除此之外，第一版书在讲解数据爬取的过程中引用了很多案例和服务，比如猫眼**网站、淘宝网站、代理服务网站，然而几年过去了，有些案例网站和服务早已经改版或者停止维护，这就导致第一版书中的很多案例已经不能正常运行了。这其实是一个很大的问题，因为程序运行不通会大大降低学习的积极性和成就感，而且会浪费不少时间。另外，即使案例对应的爬虫代码及时更新了，那我们也不知道这些案例网站和服务什么时候会再次改版，因为这都是不可控的。所以，为了彻底解决这个问题，我花费了近半年的时间构建了一个爬虫案例平台（>

//读取网页上的内容方法---------------------20100125 public String getOneHtml(String htmlurl) throws IOException {

URL url;

String temp;

final StringBuffer sb = new StringBuffer();

try {

url = new URL(htmlurl);

// 读取网页全部内容

final BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(

urlopenStream(),"GBK"));

while ((temp = inreadLine()) != null) {

sbappend(temp);

}

inclose();

} catch (final MalformedURLException me) {

Systemoutprintln("你输入的URL格式有问题！请仔细输入");

megetMessage();

} catch (final IOException e) {

eprintStackTrace();

}

return sbtoString();

}上面这个方法是根据你传入的url爬取整个网页的内容，然后你写个正则表达式去匹配这个字符串的内容。

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