不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇python數據解析，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來(lái)告訴你這個(gè)專(zhuān)業(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：Python數據解析的三種方式，Python面試數據分析，爬蟲(chóng)和深度學(xué)習一般都問(wèn)什么問(wèn)題，筆試題目考哪些？，干貨！50個(gè)Python數據分析實(shí)戰案例 | 項目（持續更新……），想用 Python 做數據分析？先玩玩這個(gè)再說(shuō)??。

1.Python數據解析的三種方式

一，正則表達式解析在爬蟲(chóng)中，下面兩種方式用的多一些~大致用法：二，Xpath解析簡(jiǎn)介及安裝簡(jiǎn)介：XPath 是一門(mén)在 XML 文檔中查找信息的語(yǔ)言。XPath 可用來(lái)在 XML 文檔中對元素和屬性進(jìn)行遍歷。XPath 是 W3C XSLT 標準的主要元素，并且 XQuery 和 XPointer 都構建于 XPath 表達之上。安裝：pip install lxml調用方法：語(yǔ)法簡(jiǎn)介先準備一個(gè)HTML格式的字符串1，選取節點(diǎn)2，謂語(yǔ)3，通配符Xpath通過(guò)通配符來(lái)選取未知的XML元素4，取多個(gè)路徑使用 “|” 運算符可以選取多個(gè)路徑5，Xpath軸軸可以定義相對于當前節點(diǎn)的節點(diǎn)集6，功能函數使用功能函數能夠更好的進(jìn)行模糊搜索三，簡(jiǎn)介及安裝簡(jiǎn)介：Beautiful Soup提供一些簡(jiǎn)單的、python式的函數用來(lái)處理導航、搜索、修改分析樹(shù)等功能。它是一個(gè)工具箱，通過(guò)解析文檔為用戶(hù)提供需要抓取的數據，因為簡(jiǎn)單，所以不需要多少代碼就可以寫(xiě)出一個(gè)完整的應用程序。安裝：pip3 install 解析器：Beautiful Soup支持Python標準庫中的HTML解析器,還支持一些第三方的解析器，如果我們不安裝它，則 Python 會(huì )使用 Python默認的解析器，lxml 解析器更加強大，速度更快。簡(jiǎn)單使用使用方式：可以將一個(gè)html文檔，轉化為對象，然后通過(guò)對象的方法或者屬性去查找指定的節點(diǎn)內容語(yǔ)法簡(jiǎn)介find_all()先準備一個(gè)HTML格式的字符串1，五種過(guò)濾器字符串、正則表達式、列表、True、方法2、按照類(lèi)名查找注意：關(guān)鍵字是class_，class_=value,value可以是五種選擇器之一3、attrs4、text值可以是：字符，列表，True，正則5、limit參數如果文檔樹(shù)很大那么搜索會(huì )很慢.如果我們不需要全部結果,可以使用 limit 參數限制返回結果的數量.效果與SQL中的limit關(guān)鍵字類(lèi)似,當搜索到的結果數量達到 limit 的限制時(shí),就停止搜索返回結果6、recursive調用tag的 find_all() 方法時(shí),Beautiful Soup會(huì )檢索當前tag的所有子孫節點(diǎn),如果只想搜索tag的直接子節點(diǎn),可以使用參數 recursive=False .tag像調用 find_all() 一樣調用tag find_all() 幾乎是Beautiful Soup中最常用的搜索方法,所以我們定義了它的簡(jiǎn)寫(xiě)方法. 對象和 tag 對象可以被當作一個(gè)方法來(lái)使用~這個(gè)方法的執行結果與調用這個(gè)對象的 find_all() 方法相同~findfind( name , attrs , recursive , text , **kwargs )find_all() 方法將返回文檔中符合條件的所有tag,盡管有時(shí)候我們只想得到一個(gè)結果.比如文檔中只有一個(gè) < body > 標簽,那么使用 find_all() 方法來(lái)查找< body>標簽就不太合適, 使用 find_all 方法并設置 limit=1 參數不如直接使用 find() 方法下面兩行代碼是等價(jià)的:*的區別是 find_all() 方法的返回結果是值包含一個(gè)元素的列表,而 find() 方法直接返回結果.find_all() 方法沒(méi)有找到目標是返回空列表, find() 方法找不到目標時(shí),返回 None .soup.head.title 是 tag的名字 方法的簡(jiǎn)寫(xiě).這個(gè)簡(jiǎn)寫(xiě)的原理就是多次調用當前tag的 find() 方法:轉自：爬蟲(chóng)之數據解析的三種方式 - 溫而新 - 侵刪

2.Python面試數據分析，爬蟲(chóng)和深度學(xué)習一般都問(wèn)什么問(wèn)題，筆試題目考哪些？

一面: 技術(shù)面試面試官是一個(gè)比較老練的技術(shù)總監，貌似80后：你先簡(jiǎn)單做個(gè)自我介紹吧。答：恩，好的，面試官你好，很高興能來(lái)到貴公司面試爬蟲(chóng)工程師一職。我叫XXX，來(lái)自于***，畢業(yè)于*****，**學(xué)歷。（如果專(zhuān)業(yè)不是計算機專(zhuān)業(yè)，就不要介紹自己的專(zhuān)業(yè)，如果是大專(zhuān)以下學(xué)歷，也不要說(shuō)自己學(xué)歷，揚長(cháng)避短這個(gè)道理大家應該都懂得）有2年多爬蟲(chóng)工作經(jīng)驗（如果真實(shí)是1年多，就說(shuō)2年，如果真實(shí)是2年多就說(shuō)3年），工作過(guò)2家公司（公司盡量不要說(shuō)太多，如果2-3年經(jīng)驗說(shuō)2家就好，以免說(shuō)的過(guò)多讓人覺(jué)得這人太容易干一段不干，說(shuō)的太少，可能在一個(gè)公司技術(shù)積累比較單一），*家是從實(shí)習開(kāi)始工作的。我就主要介紹下我上家公司的情況吧。我上家公司是****，是一家外包公司（如果是培訓班畢業(yè)的盡可能說(shuō)外包，因為在外包公司，任何項目都可能做，方便后面很多問(wèn)題的解釋?zhuān)?，我在這家公司做了一年多，這家公司在****。我們這家公司是共有50多人。我在里面負責公司的數據采集爬取，數據處理，繪圖分析等（爬蟲(chóng)爬下來(lái)的數據很多都會(huì )進(jìn)行一些清洗，可以把自己數據處理，繪圖的經(jīng)驗說(shuō)出來(lái)，增加優(yōu)勢，如果沒(méi)有的話(huà)，就業(yè)余花時(shí)間去學(xué)習這方面，常規的方法都不難）。期間主要負責了集團對一些招聘網(wǎng)站、電商網(wǎng)站、金融網(wǎng)站、汽車(chē)網(wǎng)站（如果是單一業(yè)務(wù)的公司，你可能就說(shuō)不了這么多種類(lèi)了，一般采集的數據都會(huì )比較單一，這就體現了說(shuō)外包的好處）。我之所以在上家公司離職是因為上家的公司項目基本都已經(jīng)做完上線(xiàn)了，后面又接的項目感覺(jué)挑戰性不大，希望尋找一個(gè)平臺做更多的項目（這個(gè)離職原因因人而異，如果換城市的話(huà)也可以簡(jiǎn)單粗暴說(shuō)我家人、朋友在這邊，如果還是同一個(gè)城市的話(huà)也可以按照我的那樣說(shuō)，也可以其他方式，但是建議不要說(shuō)公司經(jīng)營(yíng)不好之類(lèi)的，不喜歡這家公司等等，經(jīng)營(yíng)不好可能跟公司員工也有關(guān)系，如果回答不喜歡上家公司，面試官會(huì )接著(zhù)問(wèn)，為什么不喜歡，如果我們公司也是這種情況，你會(huì )不喜歡嗎，面試offer幾率就會(huì )大大減少）。因為來(lái)之前了解過(guò)貴公司，現在主要做金融數據采集的任務(wù)，后面也會(huì )進(jìn)行一些大數據分析的工作，覺(jué)得項目規劃很有遠見(jiàn)就過(guò)來(lái)了。（面試前先查下公司底細，知己知彼）因為我在之前公司做過(guò)爬蟲(chóng)、分析方面的工作，貴公司的這個(gè)項目也剛好是處于初期階段，我非常喜歡貴公司的這些項目。并且我認為我有能力將貴公司的項目做好，能勝任貴公司爬蟲(chóng)工程師一職，我的情況大概就是這樣，您看您們這邊還需了解其他什么嗎？2.你主要采集的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域有哪些？接觸過(guò)金融行業(yè)嗎？答：我之前主要接觸過(guò)汽車(chē)行業(yè)，招聘行業(yè)，電商行業(yè)，金融行業(yè)，金融行業(yè)也接觸過(guò)，但是說(shuō)實(shí)話(huà)項目并不是很多，但是技術(shù)是相通的，可能剛開(kāi)始不是很熟悉，只要適應一倆個(gè)星期都不是問(wèn)題。3.介紹爬蟲(chóng)用到的技術(shù)答：requests、scrapy：爬蟲(chóng)框架和分布式爬蟲(chóng)xpath：網(wǎng)頁(yè)數據提取re：正則匹配numpy、pandas：處理數據:繪圖mysql:數據存儲redis：爬蟲(chóng)數據去重和url去重云打：處理常規驗證碼復雜驗證碼：用selenium模擬登陸、處理滑塊驗證碼等（滑塊驗證碼有方法，之前破解過(guò)滑塊驗證碼，有空我會(huì )出個(gè)基本使用教程，進(jìn)行滑塊驗證碼破解，但不一定通用，因為每個(gè)網(wǎng)站反爬措施設置都不一樣）4.處理過(guò)的最難的驗證碼？答：12306點(diǎn)擊圖片驗證碼。原理：圖片發(fā)送給打碼平臺，平臺返回圖片位置數值，通過(guò)計算返回數字和圖片坐標的關(guān)系，進(jìn)行模擬登陸5.當開(kāi)發(fā)遇到甩鍋問(wèn)題怎么解決？答：如果是小問(wèn)題自己感覺(jué)影響不大，背鍋就背了，畢竟如果是剛入公司很多不懂，可能會(huì )犯一些錯誤，如果是大問(wèn)題，就找責任人（虛心點(diǎn)，不卑不亢）二面：人事面試  主要問(wèn)題:1.你為什么要從上家公司離職？答：上家公司離職是因為上家的公司項目基本都已經(jīng)做完上線(xiàn)了，后面又接的項目感覺(jué)挑戰性不大，希望尋找一個(gè)平臺做更多的項目2.來(lái)之前了解過(guò)我們公司嗎？答：來(lái)之前了解過(guò)貴公司，現在主要做金融數據采集的任務(wù)，后面也會(huì )進(jìn)行一些大數據分析的工作3.簡(jiǎn)單介紹一下你*的缺點(diǎn)跟優(yōu)點(diǎn)？答：我的優(yōu)點(diǎn)是對工作認真負責，團隊協(xié)作能力好，缺點(diǎn)是言辭表達需要提高，還有對一些細節的把握（我*的缺點(diǎn)就是對細節過(guò)分追求，有多少人想這樣說(shuō)的，能把自己的缺點(diǎn)說(shuō)成這么好聽(tīng)的優(yōu)點(diǎn)，也是666了，這樣說(shuō)面試成績(jì)減10分缺點(diǎn)就老老實(shí)實(shí)說(shuō)一點(diǎn)模棱兩可的缺點(diǎn)就好了，不要過(guò)于滑頭，也不要太實(shí)在）4.你怎么理解你應聘的職位，針對你應聘的職位你最擅長(cháng)的是什么？答：這份職位不僅僅是爬蟲(chóng)方面的技術(shù)崗位，更是學(xué)習新知識，探索新領(lǐng)域的一條路，希望能有機會(huì )給公司貢獻一份力量。最擅長(cháng)數據采集、處理分析5.你對加班有什么看法？除了工資，你希望在公司得到什么？答：1，適當的加班可以接受，過(guò)度的加班不能，因為要考慮個(gè)人，家庭等因素，同時(shí)我也會(huì )盡量在規定的時(shí)間內完成分配給我的任務(wù)，當然加班也希望獲得相應的加班費。2，希望這份工作能讓我發(fā)揮我的技能專(zhuān)長(cháng)，這會(huì )給我帶來(lái)一種滿(mǎn)足感，我還希望我所做的工作能夠對我目前的技能水平形成一個(gè)挑戰，從而能促使我提升著(zhù)急。6.你的期望薪資是多少？答：我的期望薪資是13K，因為上家公司已經(jīng)是10k，而且自己也會(huì )的東西比較多，前端、后端、爬蟲(chóng)都會(huì )，跳槽希望有一定的增長(cháng)。7.你什么時(shí)候能到崗上班？答：因為我已經(jīng)從上家公司離職，可以隨時(shí)到崗。（想早上班就別托，先答應越早越好）8.你還有什么要問(wèn)我的嗎？答：?jiǎn)?wèn)了公司的福利待遇，上班時(shí)間，培養計劃。（上班時(shí)間是5天制，沒(méi)有培養計劃，項目初創(chuàng )時(shí)期）*結束面試，說(shuō)這2天會(huì )電話(huà)通知，因為后面還好幾個(gè)競爭對手面試。結論：面試是個(gè)概率事件，同時(shí)也跟運氣有關(guān)，在我的話(huà)術(shù)之上多進(jìn)行面試總結，多面一些公司，相信大家都能找到理想工作

3.干貨！50個(gè)Python數據分析實(shí)戰案例 | 項目（持續更新……）

互聯(lián)網(wǎng)寒冬下，數據分析師還吃香嗎？ 大話(huà)NBA | 用數據帶你回顧喬丹的職業(yè)生涯 數據分析看看基金定投如何選擇買(mǎi)賣(mài)點(diǎn)？ 可轉債打新能賺錢(qián)嗎？Python數據分析告訴你！分析幾十萬(wàn)條知乎數據，我挖掘出了這些秘密 用（大）數據全方位解讀電視劇《大秦帝國之崛起》 以虎嗅網(wǎng)4W+文章的文本挖掘為例，展現數據分析的一整套流程 從大數據輿情傳播角度看《三生三世十里桃花》 北京二手房房?jì)r(jià)分析 用數據分析看看可轉債搶權配售值得做嗎？kaggle數據分析實(shí)踐項目練習——人力資源分析 大眾點(diǎn)評評論文本挖掘 手機微博榜單數據爬蟲(chóng)與分析 貓眼電影爬蟲(chóng)及分析 漫威電影宇宙英雄綜合實(shí)力對比分析 20 秒看懂** 10 年排行榜變化 航空公司客戶(hù)價(jià)值分析 電子商務(wù)網(wǎng)站用戶(hù)行為分析及服務(wù)推薦 關(guān)于地震的爬蟲(chóng)數據分析實(shí)戰 保險公司客戶(hù)分類(lèi)分析 金融產(chǎn)品銷(xiāo)售預測分析 共享單車(chē)租用影響因素探索 知乎話(huà)題數據爬取及關(guān)系圖譜可視化數據分析告訴你，韋小寶跟他七個(gè)老婆哪個(gè)最親？ 如何拿鏈家網(wǎng)的租房數據做些有意思的事情？ 微信好友分析 爬蟲(chóng)數據分析【旅游篇】 我分析了42萬(wàn)字的歌詞，為了搞清楚民謠歌手們在唱些什么 用數據的方式來(lái)撕逼：LOL vs DOTA2 豆瓣的電影評分靠譜嗎？ —— 一點(diǎn)數據分析的視角 2016 年美國大選的投票結果中，有哪些數據值得分析？ <<戰狼Ⅱ>>豆瓣十二萬(wàn)影評淺析 我用Python做了一個(gè)咖啡館數據分析 基于一卡通數據的學(xué)生餐飲數據分析 財政收入影響因素分析及預測模型 基于基站定位數據的商圈分析 臺風(fēng)最喜歡在我國哪個(gè)省市登陸絕地求生游戲數據分析 利用python分析財務(wù)報表數據 六萬(wàn)條數據全面解析，城市春節禁放煙花爆竹真的有用嗎？ 我分析了70萬(wàn)局「吃雞」數據，找到了其中的3個(gè)秘密 全唐詩(shī)數據分析 游戲直播行業(yè)真的如你想象般暴利？ 大膽，都是哪些程序員在反對996？！ 實(shí)習僧網(wǎng)站數據分析 北京高檔酒店價(jià)格因素分析汽車(chē)之家口碑數據數據分析 網(wǎng)貸平臺~2014數據預測分析 淘寶雙11化妝品數據 泰坦尼克號上的生還率分析 基于用戶(hù)消費數據的Python數據分析 python抓取課工廠(chǎng)網(wǎng)站數據和分析 Thera Bank信貸業(yè)務(wù)數據 上海餐飲店數據分析 用數據全方位解讀《歡樂(lè )頌2》 整理不易，如果覺(jué)得有點(diǎn)用，希望可以隨手點(diǎn)個(gè)贊，拜謝各位老鐵。

4.想用 Python 做數據分析？先玩玩這個(gè)再說(shuō)

數據分析是 Python 的一大應用領(lǐng)域。據我所知，本教室的讀者中有不少學(xué)習 Python 就是為了在工作中能用它分析數據。這其中，又有相當一部分人是涉及金融相關(guān)行業(yè)，有從業(yè)人員，有學(xué)生，還有對此具有興趣的愛(ài)好者。那么，想要學(xué)習用 Python 做數據分析該從何入手？既然是數據分析，首先，你得有數據。今天就來(lái)介紹一個(gè)很好用的財經(jīng)數據包：TuShare直接摘錄 TuShare 官網(wǎng)上的介紹：TuShare是一個(gè)免費、開(kāi)源的python財經(jīng)數據接口包。主要實(shí)現對股票等金融數據從數據采集、清洗加工到數據存儲的過(guò)程，能夠為金融分析人員提供快速、整潔、和多樣的便于分析的數據，為他們在數據獲取方面極大地減輕工作量，使他們更加專(zhuān)注于策略和模型的研究與實(shí)現上。TuShare 數據格式使用 pandas DataFrame 類(lèi)型，也可保存至 Excel 和 數據庫。兼容 Python 2 和 3?？雌饋?lái)很好很強大，關(guān)鍵還是免費且開(kāi)源的。再來(lái)試下好不好用。安裝TuShare 基于 Python，有兩個(gè)主要依賴(lài)：pandas 和 lxml?？梢韵确謩e安裝這兩個(gè)庫，但我更推薦的是直接安裝 Anaconda。對于要做數據分析和科學(xué)計算相關(guān)的同學(xué)來(lái)說(shuō)，Anaconda 幫你一次性解決了幾乎所有你可能用到的依賴(lài)庫的安裝，避免了某些庫在不同平臺上編譯的問(wèn)題。真的是誰(shuí)用誰(shuí)知道。Anaconda 的下載安裝這里就不多說(shuō)了，本身不復雜，網(wǎng)上搜一下就出來(lái)了。裝好之后就可以直接通過(guò) pip 安裝 TuShare：pip install tushare還有其它安裝方法可參考 如何安裝 Python 的第三方模塊安裝成功后，驗證可以被 import。功能簡(jiǎn)單嘗試幾個(gè)基礎功能：1. 獲取股票歷史數據get_hist_ tushare as ts ts.get_hist_data('601688') 2. 獲取股票實(shí)時(shí)行情get_realtime_ tushare as ts ts.get_realtime_quotes('000002') 除了股票，TuShare 還提供了多種數據，比如宏觀(guān)經(jīng)濟數據：3. 存款利率get_deposit_ tushare as ts ts.get_deposit_rate() 甚至還有：4. 電影票房realtime_ tushare as ts ts.realtime_boxoffice() （暑期檔的電影還真是讓人無(wú)力吐槽……）以上僅挑選了幾個(gè)接口演示，具體調用參數和返回值字段說(shuō)明，我就不做詳細解釋了，官網(wǎng)上都寫(xiě)的很清楚。TuShare 的數據主要來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )，等于是提供了一個(gè)集中的接口，目前支持的數據包括：交易數據投資參考數據股票分類(lèi)數據基本面數據宏觀(guān)經(jīng)濟數據新聞事件數據龍虎榜數據銀行間同業(yè)拆放利率電影票房另外還引入了通聯(lián)數據的開(kāi)放平臺數據接口，基本上滿(mǎn)足全品類(lèi)金融數據的需求。對于學(xué)習數據分析來(lái)說(shuō)，更是非常好的數據來(lái)源。示例再用一小段簡(jiǎn)單的代碼來(lái)演示下 TuShare 的使用。這里我將獲取今年上證指數的日K信息，然后保存成 excel 文件，再畫(huà)出每日的收盤(pán)指數的折線(xiàn)圖。import tushare as ts import .pyplot as plt df=ts.get_hist_data('sh', start='2016-01-01') df.to_excel('stock_sh.xlsx') df.close.plot() ax = plt.gca() ax.invert_xaxis() plt.show()這里發(fā)現取到的數據和文檔上顯示的順序是相反的，所以畫(huà)圖的時(shí)候多加了兩行代碼將x軸反向。以上僅僅對 TuShare 做了一個(gè)極為簡(jiǎn)單的介紹，更詳細的文檔請自行去 TuShare 官網(wǎng)上閱讀，寫(xiě)得還是很清楚的。當然最重要，是要親手寫(xiě)一寫(xiě)代碼。其他文章及回答：用 Python 實(shí)現你的量化交易策略 - Crossin的文章 - 知乎專(zhuān)欄學(xué)習編程的過(guò)程中可能會(huì )走哪些彎路，有哪些經(jīng)驗可以參考？ - Crossin 的回答你是如何自學(xué) Python 的？ - Crossin 的回答編程初學(xué)者如何使用搜索引擎 - Crossin的文章 - 知乎專(zhuān)欄如何直觀(guān)地理解程序的運行過(guò)程？- Crossin的文章 - 知乎專(zhuān)欄如何在 Python 中使用斷點(diǎn)調試 - Crossin的文章 - 知乎專(zhuān)欄Python 抓取網(wǎng)頁(yè)亂碼原因分析 - Crossin的編程教室 - 知乎專(zhuān)欄極簡(jiǎn) Github 上手教程 - Crossin的編程教室 - 知乎專(zhuān)欄Crossin的編程教室 微信ID：論壇：Crossin的編程教室

就拿大數據說(shuō)話(huà)，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開(kāi)IT行業(yè)的新大門(mén)，找到適合自己的培訓機構，進(jìn)行專(zhuān)業(yè)和系統的學(xué)習。