大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习笔记简书的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习笔记简书的解答，让我们一起看看吧。
学的Python，爬虫没学好，数据分析还得用爬虫，怎么办？
Python语言的语法是基础，只有把编程语言的语法和数据结构基础学好，才能胜任各种编程工作。至于网络爬虫，只是编程问题的一个具体应用。你的爬虫之所以没选好，问题的关键还是在于你的编程基础比较差，解决问题的能力还是需要提高。爬虫，有简单的也有复杂的算法，你可以先学习简单的算法来获取少量的数据，只要能解决基本的任务要求就可以了，不一定非要达到搜索的技术水平。
针对问题做定制的爬虫就好，不必增加心理负担，非要学一个大而全的通用框架。
个人感觉实战的时候去搜需要的工具就好了，比如抓网页用urllib，解析网页可以用beautifulsoup等等
python的工具网上有很多，现用现搜就行了
不用想那么复杂，对于编程人来说都是一理通百理通，爬虫你就学scrapy分布式爬虫框架，网上找一套视频教程，狠学一个星期，就能写出爬虫来，至于那些反爬虫对策可以在以后的实战中慢慢积累经验。
数据分析一定要会爬虫吗
题主应该是想找或者想做大数据方向的工作，我们先来分析下，数据分析到底要不要用爬虫？
通常大数据团队中，有数据分析和数据挖掘、应用开发、数据***集等方向，他们的分工是很明确的，而爬虫是应用开发和数据***集的基础功。
恭喜你，数据分析其实可以不会爬虫。
但是，没错，又是但是，这个前提是你已经在分工比较明确的大数据团队中，而在这样的大团队的前提是，你已经有很强的数据分析能力，而你有很强的数据分析能力，你就已经用了很多大数据来进行数据分析实验或实践，而你用了很多的大数据，那你的大数据是哪里来的呢？
而且，没错，伤害再加1，而且数据分析师基本都是使用Python的，爬虫是Python中比较基础也是比较简单的，如果连爬虫都没学好，说明你基础不扎实，又怎么相信自己能把数据分析学好呢？
还有，对的，还有，很多团队可不会有这么细的分工，通常任务下来，就一两个人赶鸭子上架，就不管你是数据分析还是数据***集，老板通常这样认为：来来来，不都是程序员吗？完成需求就可以了，至于你做分析还是***集，我不在乎，如果不行，就换人吧。
上面是现状，你不接受也得接受。
怎么办呢？
重新学习下爬虫呗，先被抗拒，我觉得是不是你学习的方式有问题，导致爬虫没学好，建议你梳理下爬虫的知识点，然后再看下，自己是哪块比较薄弱。
爬虫基础知识点不多，来，我上一张脑图，你按这个，自己整理下，应该就可以把基础打实了
爬虫是python学习中比较简单的一环。
以个的学习经验来看，爬虫的逻辑十分简单。也不需要太高深的算法。
python以个人经验来看根据head主要分为二个方面：
一、自带的请求库。如，urllib。
二、基于浏览器。如，selenium。
由于不同网站对爬虫的容忍度不同，所以对head不同，这就要区别对待，同样网站对同IP的请求容忍也不同，这就要有换IP的策略。
爬虫可以说是爬虫和数据源之间的对抗，除非你有现成的接口。所以要写一个稳健的爬虫更多数据源的测试是必不可少的。
***集下来的数据库下面就是对数据的清洗了，这样的库有很多有xml，beautifulsoup.
结构话的数据以后还要进行数据的去重，我个人用的是Simhash，当然你个人应用场景不同，去重的策略也不同。
除了自己写的爬虫以外，当然也可以学习现成的库，我自己用比较顺手的是scrapy。目前还在运行中。
python实现并行计算，怎么实现？
用 Python 做并行计算的途径有很多，比如说使用标准库中的 [threading 模块](***s://docs.python.org/2/library/threading.html)进行线程级别的并行，[multiprocessing 模块](***s://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)进行进程级别的并行，[concurrent.futures 模块](***s://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)实现异步并行，使用 [IPython.parallel 模块](***s://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)进行多种方式的并行，使用 [mpi4py 包](***s://pypi.org/project/mpi4py/)进行 MPI 消息传递并行计算，等等。我的个人[简书专题](***s://***.jianshu***/c/5019bb7bada6)和 [CSDN 博客专栏](***s://blog.csdn.net/column/details/26248.html)中有对用 Python 做并行计算的专门介绍并提供了大量的程序实例。
业余时间学数据分析，[_a***_]快速上手？
业余时间要学数据分析并快速上手，就要从我们身边熟悉的做起，其实数据分析说起来神秘高深，其实我们日常都在进行数据分析，例如我们的日常消费，你所从事的工作中表格的编制等等，都离不开数据的分析，只是分析的程度不同而已。
数据分析工作包括数据的录入、清洗整理、分析和工具的使用等主要几个步骤。
我们日常消费如果你有记账的习惯，每天每一笔所花钱款的记录就是在做数据的录入工作，就是在为数据分析做准备，我们在单位编制Excel电子表格也是在录入数据。
有了数据，我们就会自然关注数据的有效性，就是数据分析中对数据进行清洗整理，就像我们日常要炒一盘青椒土豆丝，就必须对买回来的土豆和青椒进行清洗和初加工一样，对录入的数据这个原材料一样也要进行清洗和整理，达到我们所需要的分析标准。如剔除一些输错的数据、对一些归类不明或错误的数据进行重新归类，对归类字段不足或多余的进行添加或删减等，已达到对原材料进行进一步加工的条件才行。
最后，掌握一些简单的求和、求平均、求百分比等计算，就可以进行简单的数据分析，如日均消费、月均消费、年均消费，本月比上月消费是增长还是减少，增长多少，减少多少等等。
另外我们可以从数据分析日常专有工具Excel学习入手，通过对这一工具的使用，就可以快速了解和熟悉数据分析的全貌，并达到一定的初步分析结果，为单位工作或个人生活等各方面都有精进的作用，同时也为数据分析打下扎实的基础。
只有围绕自身的生活和工作的学习，不仅容易理解，而且还不影响现有的工作和生活，同时还对现有的生活和工作具有提升的作用，也就是学以致用，将所学所用先用于自身实践，这也能增强学习的信心，同时学习的效果也会非常地明显，自然提高的速度也会很快，就更别谈上手啦！
数据分析师的成长分为两个阶段：
一、技能学习阶段
理论学习：在某宝，某东，某当网都有很多数据分析相关的书籍，以及CSDN,简书，网易云课堂等都是学习资料获取的来源，在学习的过程中还可以在论坛上写文章，笔记等。利用碎片化的时间可以看一些文章，比如微信公众号：机器学习算法与python学习、python数据之道、python开发者、程序人生深度学习世界等。
实践：单纯地看书不写代码就是耍流氓！我们只单纯地看书，不根据书上提到的算法知识亲自动手敲过一遍是很难理解其中的奥妙的。在写代码前要考虑的一个问题是我们要使用什么软件？python？R？从目前的流行程度来看，选择python的人比较多。那是选择Anaconda3还是pycharm呢，那得看个人的喜好了，从我的经验来看，使用Anaconda3比较方便，因为我们还要经常导包。
二、项目实践
空有一身本领，毫无施展之地，那是很悲哀的事情。那么问题来了，我们去哪里找数据来做练习呢？1.微信公众号：机器学习算法与python学习 2.网站UCI 3.和鲸 4.kaggle
后面两个不仅可以提供练习用的数据，还可以参加其中的一些竞赛，拿到第一名的话会得到很丰厚的报酬。
在数据分析这条路上，要短时间内有很大的突破是很难的，毕竟要学习的东西太多，不仅是理论知识，还有编程。最重要的是坚持，坚持，再坚持！
为什么感觉python比java、c++慢很多？
就是gil导致这货只能跑一个线程，无法充分利用cpu。题主说的场景，语言解释性是次要的，可以忽略。python真正多线程只能通过调用c库。gevent，libuv等实现。所以当年那些人工智能库只是为了语法简单就选了python，真的是一个很二的选择。
谢邀。为什么Python很慢？由于各种原因，Python比Fortran和C慢：其中有一个很主要的原因是Python是动态类型而不是静态类型。
这意味着在程序执行时，解释器不知道定义的变量的类型。 此图表总结了C变量（我使用C作为编译语言的替代）和Python变量之间的区别：
对于C中的变量，编译器通过其定义知道类型。 对于Python中的变量，在程序执行时你所知道的只是它是某种Python对象。
因此，如果您在C中编写以下内容：
从语言的本质上来讲，python是解释型语言，而c++是编译型语言。
也就是说python代码解释一句，执行一句；而c++语言是讲整个代码编译、链接为机器可识别的二进制代码，最后一起执行。
所以从这个角度来讲，c++自然会比python在很多情况下快很多。
所谓慢，也只是因为CPython的实现相对保守一点罢了，又不是没有别的选择？更可况Python大多数时候是作为简单易用的胶水语言来使用，负载高的底层计算模块的实现，完全可以用效率高的C语言，用Python随便摆弄一下上层逻辑就好了，无伤大雅。
以时下比较火爆、所需计算负载高得惊人的人工智能领域为例，无论是机器学习框架还是数据处理程序，Python都是当之无愧的主角，要是真的慢，早就一脸嫌弃的被抛弃了……
到此，以上就是小编对于python学习笔记简书的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习笔记简书的4点解答对大家有用。
