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个人博客搭建学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python个人博客搭建学习的解答，让我们一起看看吧。
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？
想快速入门的话，你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数，你只关心他的输入输出是什么就行，这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了！这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog，有很多例子很容易上手
再进一步的话，就对每个算法函数的参数去多做点了解，比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时，能大概知道怎么去调动参数做优化。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏，当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。
在快速入门也知道怎么使用这些模型时，可以花时间具体去看看每个算法的具体理论，以及他们的优缺点，这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了！
python爬虫怎么做？
答案：很明显，用手和大脑做。[狗头]
上面抖了个机灵，下面会详细回答，告诉你当前主流python爬虫应该怎么做。
先给不懂的小朋友简单科普下，爬虫是啥，毕竟看到这个问题的小伙伴不一定懂什么是爬虫。
爬虫本身其实很复杂，高端的有百度的“蜘蛛”，需要非常恐怖的代码量，算法。低端的只要几行代码就能够搞定。
这边举一个不是很严谨的例子，不过应该能够帮助各位小伙伴了解什么是爬虫。
举个例子：
批量下载！我们平时网上看到一张好看的图，我们会右键点击保存下来，如果看到非常多好看的图，我们需要经过大量重复操作。
但是使用爬虫，就很方便，定义好规则，就能够批量给你下载下来。
最关键的是，很多不允许你保存和下载的图片，爬虫也能够抓取，下载下来，这就是爬虫厉害的地方。
专业的事情，交给专业的人，同样，爬取，抓取这种事情，就交给爬虫去做。
1、发送请求
2、接受响应
3、解析响应
4、数据存储
上面的怎么理解呢？我们以浏览器的工作过程作个大概的说明。比如，我们准备在百度上查个问题。
首先，我们需要在浏览器地址栏输入 ***://***.baidu*** ，然后回车。其实这就是在发送请求，当然浏览器为我们隐藏了很多细节。简单粗暴的理解，浏览器会将地址以及本身的一些信息打包成一个 *** 包（计算机里就叫做请求），然后发给目标地址。
其次，远程服务器在收到请求后，知道了浏览器想访问 ***.baidu*** ，于是也打了一个包（计算机里就叫做响应）然后返回，浏览器从而接受到了响应。
然后，浏览器收到响应后，会看看响应的一些信息，比如返回的内容的类型，比如这里是 html ，于是浏览器调用相应的引擎渲染，最后百度页面就展示出来了。
最后呢，如果浏览器开着缓存的话，会将访问过的 HTML 文本缓存过来，也就是数据存储了。
Python 爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序(爬取的有价值数据)。
调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。
URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。
网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2(Python官方基础模块)包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包)
网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的[_a***_]来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式(直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难)、html.parser(Python自带的)、beautifulsoup(第三方插件，可以使用Python自带的html.parser进行解析，也可以使用lxml进行解析，相对于其他几种来说要强大一些)、lxml(第三方插件，可以解析 xml 和 HTML)，html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。
应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
用一个图来解释一下调度器是如何协调工作的:
到此，以上就是小编对于python个人博客搭建学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python个人博客搭建学习的2点解答对大家有用。
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