python数据解析，干货！50个Python数据分析实战案例 | 项目（持续更新……）

不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python数据解析，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：Python数据解析的三种方式，Python面试数据分析，爬虫和深度学习一般都问什么问题，笔试题目考哪些？，干货！50个Python数据分析实战案例 | 项目（持续更新……），想用 Python 做数据分析？先玩玩这个再说??。

1.Python数据解析的三种方式

一，正则表达式解析在爬虫中，下面两种方式用的多一些~大致用法：二，Xpath解析简介及安装简介：XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素，并且 XQuery 和 XPointer 都构建于 XPath 表达之上。安装：pip install lxml调用方法：语法简介先准备一个HTML格式的字符串1，选取节点2，谓语3，通配符Xpath通过通配符来选取未知的XML元素4，取多个路径使用 “|” 运算符可以选取多个路径5，Xpath轴轴可以定义相对于当前节点的节点集6，功能函数使用功能函数能够更好的进行模糊搜索三，简介及安装简介：Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。安装：pip3 install 解析器：Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用 Python默认的解析器，lxml 解析器更加强大，速度更快。简单使用使用方式：可以将一个html文档，转化为对象，然后通过对象的方法或者属性去查找指定的节点内容语法简介find_all()先准备一个HTML格式的字符串1，五种过滤器字符串、正则表达式、列表、True、方法2、按照类名查找注意：关键字是class_，class_=value,value可以是五种选择器之一3、attrs4、text值可以是：字符，列表，True，正则5、limit参数如果文档树很大那么搜索会很慢.如果我们不需要全部结果,可以使用 limit 参数限制返回结果的数量.效果与SQL中的limit关键字类似,当搜索到的结果数量达到 limit 的限制时,就停止搜索返回结果6、recursive调用tag的 find_all() 方法时,Beautiful Soup会检索当前tag的所有子孙节点,如果只想搜索tag的直接子节点,可以使用参数 recursive=False .tag像调用 find_all() 一样调用tag find_all() 几乎是Beautiful Soup中最常用的搜索方法,所以我们定义了它的简写方法. 对象和 tag 对象可以被当作一个方法来使用~这个方法的执行结果与调用这个对象的 find_all() 方法相同~findfind( name , attrs , recursive , text , **kwargs )find_all() 方法将返回文档中符合条件的所有tag,尽管有时候我们只想得到一个结果.比如文档中只有一个 < body > 标签,那么使用 find_all() 方法来查找< body>标签就不太合适, 使用 find_all 方法并设置 limit=1 参数不如直接使用 find() 方法下面两行代码是等价的:*的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果.find_all() 方法没有找到目标是返回空列表, find() 方法找不到目标时,返回 None .soup.head.title 是 tag的名字 方法的简写.这个简写的原理就是多次调用当前tag的 find() 方法:转自：爬虫之数据解析的三种方式 - 温而新 - 侵删

2.Python面试数据分析，爬虫和深度学习一般都问什么问题，笔试题目考哪些？

一面: 技术面试面试官是一个比较老练的技术总监，貌似80后：你先简单做个自我介绍吧。答：恩，好的，面试官你好，很高兴能来到贵公司面试爬虫工程师一职。我叫XXX，来自于***，毕业于*****，**学历。（如果专业不是计算机专业，就不要介绍自己的专业，如果是大专以下学历，也不要说自己学历，扬长避短这个道理大家应该都懂得）有2年多爬虫工作经验（如果真实是1年多，就说2年，如果真实是2年多就说3年），工作过2家公司（公司尽量不要说太多，如果2-3年经验说2家就好，以免说的过多让人觉得这人太容易干一段不干，说的太少，可能在一个公司技术积累比较单一），*家是从实习开始工作的。我就主要介绍下我上家公司的情况吧。我上家公司是****，是一家外包公司（如果是培训班毕业的尽可能说外包，因为在外包公司，任何项目都可能做，方便后面很多问题的解释），我在这家公司做了一年多，这家公司在****。我们这家公司是共有50多人。我在里面负责公司的数据采集爬取，数据处理，绘图分析等（爬虫爬下来的数据很多都会进行一些清洗，可以把自己数据处理，绘图的经验说出来，增加优势，如果没有的话，就业余花时间去学习这方面，常规的方法都不难）。期间主要负责了集团对一些招聘网站、电商网站、金融网站、汽车网站（如果是单一业务的公司，你可能就说不了这么多种类了，一般采集的数据都会比较单一，这就体现了说外包的好处）。我之所以在上家公司离职是因为上家的公司项目基本都已经做完上线了，后面又接的项目感觉挑战性不大，希望寻找一个平台做更多的项目（这个离职原因因人而异，如果换城市的话也可以简单粗暴说我家人、朋友在这边，如果还是同一个城市的话也可以按照我的那样说，也可以其他方式，但是建议不要说公司经营不好之类的，不喜欢这家公司等等，经营不好可能跟公司员工也有关系，如果回答不喜欢上家公司，面试官会接着问，为什么不喜欢，如果我们公司也是这种情况，你会不喜欢吗，面试offer几率就会大大减少）。因为来之前了解过贵公司，现在主要做金融数据采集的任务，后面也会进行一些大数据分析的工作，觉得项目规划很有远见就过来了。（面试前先查下公司底细，知己知彼）因为我在之前公司做过爬虫、分析方面的工作，贵公司的这个项目也刚好是处于初期阶段，我非常喜欢贵公司的这些项目。并且我认为我有能力将贵公司的项目做好，能胜任贵公司爬虫工程师一职，我的情况大概就是这样，您看您们这边还需了解其他什么吗？2.你主要采集的产业领域有哪些？接触过金融行业吗？答：我之前主要接触过汽车行业，招聘行业，电商行业，金融行业，金融行业也接触过，但是说实话项目并不是很多，但是技术是相通的，可能刚开始不是很熟悉，只要适应一俩个星期都不是问题。3.介绍爬虫用到的技术答：requests、scrapy：爬虫框架和分布式爬虫xpath：网页数据提取re：正则匹配numpy、pandas：处理数据:绘图mysql:数据存储redis：爬虫数据去重和url去重云打：处理常规验证码复杂验证码：用selenium模拟登陆、处理滑块验证码等（滑块验证码有方法，之前破解过滑块验证码，有空我会出个基本使用教程，进行滑块验证码破解，但不一定通用，因为每个网站反爬措施设置都不一样）4.处理过的最难的验证码？答：12306点击图片验证码。原理：图片发送给打码平台，平台返回图片位置数值，通过计算返回数字和图片坐标的关系，进行模拟登陆5.当开发遇到甩锅问题怎么解决？答：如果是小问题自己感觉影响不大，背锅就背了，毕竟如果是刚入公司很多不懂，可能会犯一些错误，如果是大问题，就找责任人（虚心点，不卑不亢）二面：人事面试  主要问题:1.你为什么要从上家公司离职？答：上家公司离职是因为上家的公司项目基本都已经做完上线了，后面又接的项目感觉挑战性不大，希望寻找一个平台做更多的项目2.来之前了解过我们公司吗？答：来之前了解过贵公司，现在主要做金融数据采集的任务，后面也会进行一些大数据分析的工作3.简单介绍一下你*的缺点跟优点？答：我的优点是对工作认真负责，团队协作能力好，缺点是言辞表达需要提高，还有对一些细节的把握（我*的缺点就是对细节过分追求，有多少人想这样说的，能把自己的缺点说成这么好听的优点，也是666了，这样说面试成绩减10分缺点就老老实实说一点模棱两可的缺点就好了，不要过于滑头，也不要太实在）4.你怎么理解你应聘的职位，针对你应聘的职位你最擅长的是什么？答：这份职位不仅仅是爬虫方面的技术岗位，更是学习新知识，探索新领域的一条路，希望能有机会给公司贡献一份力量。最擅长数据采集、处理分析5.你对加班有什么看法？除了工资，你希望在公司得到什么？答：1，适当的加班可以接受，过度的加班不能，因为要考虑个人，家庭等因素，同时我也会尽量在规定的时间内完成分配给我的任务，当然加班也希望获得相应的加班费。2，希望这份工作能让我发挥我的技能专长，这会给我带来一种满足感，我还希望我所做的工作能够对我目前的技能水平形成一个挑战，从而能促使我提升着急。6.你的期望薪资是多少？答：我的期望薪资是13K，因为上家公司已经是10k，而且自己也会的东西比较多，前端、后端、爬虫都会，跳槽希望有一定的增长。7.你什么时候能到岗上班？答：因为我已经从上家公司离职，可以随时到岗。（想早上班就别托，先答应越早越好）8.你还有什么要问我的吗？答：问了公司的福利待遇，上班时间，培养计划。（上班时间是5天制，没有培养计划，项目初创时期）*结束面试，说这2天会电话通知，因为后面还好几个竞争对手面试。结论：面试是个概率事件，同时也跟运气有关，在我的话术之上多进行面试总结，多面一些公司，相信大家都能找到理想工作

3.干货！50个Python数据分析实战案例 | 项目（持续更新……）

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4.想用 Python 做数据分析？先玩玩这个再说

数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有兴趣的爱好者。那么，想要学习用 Python 做数据分析该从何入手？既然是数据分析，首先，你得有数据。今天就来介绍一个很好用的财经数据包：TuShare直接摘录 TuShare 官网上的介绍：TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。TuShare 数据格式使用 pandas DataFrame 类型，也可保存至 Excel 和 数据库。兼容 Python 2 和 3。看起来很好很强大，关键还是免费且开源的。再来试下好不好用。安装TuShare 基于 Python，有两个主要依赖：pandas 和 lxml。可以先分别安装这两个库，但我更推荐的是直接安装 Anaconda。对于要做数据分析和科学计算相关的同学来说，Anaconda 帮你一次性解决了几乎所有你可能用到的依赖库的安装，避免了某些库在不同平台上编译的问题。真的是谁用谁知道。Anaconda 的下载安装这里就不多说了，本身不复杂，网上搜一下就出来了。装好之后就可以直接通过 pip 安装 TuShare：pip install tushare还有其它安装方法可参考 如何安装 Python 的第三方模块安装成功后，验证可以被 import。功能简单尝试几个基础功能：1. 获取股票历史数据get_hist_ tushare as ts ts.get_hist_data('601688') 2. 获取股票实时行情get_realtime_ tushare as ts ts.get_realtime_quotes('000002') 除了股票，TuShare 还提供了多种数据，比如宏观经济数据：3. 存款利率get_deposit_ tushare as ts ts.get_deposit_rate() 甚至还有：4. 电影票房realtime_ tushare as ts ts.realtime_boxoffice() （暑期档的电影还真是让人无力吐槽……）以上仅挑选了几个接口演示，具体调用参数和返回值字段说明，我就不做详细解释了，官网上都写的很清楚。TuShare 的数据主要来源于网络，等于是提供了一个集中的接口，目前支持的数据包括：交易数据投资参考数据股票分类数据基本面数据宏观经济数据新闻事件数据龙虎榜数据银行间同业拆放利率电影票房另外还引入了通联数据的开放平台数据接口，基本上满足全品类金融数据的需求。对于学习数据分析来说，更是非常好的数据来源。示例再用一小段简单的代码来演示下 TuShare 的使用。这里我将获取今年上证指数的日K信息，然后保存成 excel 文件，再画出每日的收盘指数的折线图。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()这里发现取到的数据和文档上显示的顺序是相反的，所以画图的时候多加了两行代码将x轴反向。以上仅仅对 TuShare 做了一个极为简单的介绍，更详细的文档请自行去 TuShare 官网上阅读，写得还是很清楚的。当然最重要，是要亲手写一写代码。其他文章及回答：用 Python 实现你的量化交易策略 - Crossin的文章 - 知乎专栏学习编程的过程中可能会走哪些弯路，有哪些经验可以参考？ - Crossin 的回答你是如何自学 Python 的？ - Crossin 的回答编程初学者如何使用搜索引擎 - Crossin的文章 - 知乎专栏如何直观地理解程序的运行过程？- Crossin的文章 - 知乎专栏如何在 Python 中使用断点调试 - Crossin的文章 - 知乎专栏Python 抓取网页乱码原因分析 - Crossin的编程教室 - 知乎专栏极简 Github 上手教程 - Crossin的编程教室 - 知乎专栏Crossin的编程教室 微信ID：论坛：Crossin的编程教室

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