用python获取数据：

 

抓取:

Requests库

 

解析：

BeautifulSoup：一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。

官网：

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

 

生成BeautifulSoup的对象soup后，可使用soup.tag得到标签内容

tag中最重要的属性:name、attributes

获取tag名字的方法：

 

获取tag属性的方法：

 

获取tag中非属性的字符串：

 

寻找所有的某个标签的内容：

find_all方法+属性:

寻找第一个标签的内容：

 

补充： 推荐博客https://www.cnblogs.com/hanmk/p/8724162.html

 

上课的示例代码：

 

 

 发现老师上课用的代码运行不出结果，原来是打印string时不能跨越多个标签，只能从最里层的标签开始打印，目前我也不知道为什么。

 

Regex：进行各类正则表达式处理

参考网站:

https://docs.python.org/3.5/library/re.html

 

 

python中的序列：

包括 字符串、列表、元组

序列元素的访问：

序列的操作类型：

标准类型运算符：

序列类型运算符：

类型转换内建函数：

list()：将一个字符串转化为列表

tuple()：将一个字符串转化为元组

str()：将一个列表或者元组转化为字符串

序列类型可用内建函数：

 

 python中的字符串：

三引号可以使字符串保持原貌:

r可以简化文件路径:

双引号使得单引号使用方便：

字符串与输出形式：

类型说明符：

字符串(s)默认的对齐方式为左对齐,整数的默认方式为右对齐

python中的转义字符:

 

python中的列表：

列表是可变数据类型，字符串是不可变数据类型

可以更改列表中的元素：

列表中可以包含不同类型的对象：

 

 在列表中加入元素：

在列表中减去元素：

sort函数和sorted函数的区别：

>>> a=[1,3,5,2,9,4,7,8,6,0]>>> a.sort()>>> a[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> a=[1,3,5,2,9,4,7,8,6,0]>>> sorted(a)[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]>>> a[1, 3, 5, 2, 9, 4, 7, 8, 6, 0]

 

sort函数的进一步用法:

>>> List=[3,4,5,2,1]>>> List.sort(reverse=True)>>> List[5, 4, 3, 2, 1]>>> strList=['abab','aa','b','ccccccc']>>> strList.sort(key=len)>>> strList['b', 'aa', 'abab', 'ccccccc']

 

reverse函数和reversed函数的区别:

>>> List1=[1,3,5,7,9]>>> List1.reverse()>>> List1[9, 7, 5, 3, 1] >>> List2=[2,4,6,8,10]>>> List3=reversed(List2)>>> List2[2, 4, 6, 8, 10]>>> List3
     

reversed函数返回的是一个reverse 的迭代器

列表解析：

 

 

生成器表达式：

 

python中的元组:

元组是不可变数据类型，其一般使用与列表类似。

创造具有一个元素的元组：

元组和列表的区别：

由于元组不可变，故对于那些会改变元组本身的方法不能使用，如sort()函数，对于列表可用；对于元组，使用时会报错。sorted()函数没有真正改变元组的内容，故可以使用

元组的作用：

1.在映射类型中当作键使用

2.函数的特殊类型参数

3.作为函数

 

元组作为函数的特殊类型参数：可变长位置参数

>>> def foo(arg1,*arg2):    print(arg1)    print(arg2)    >>> foo("hello","good","morning","!")hello('good', 'morning', '!')

 

元组作为函数的特殊返回类型：

>>>def foo():        return 1,2,3>>>foo()(1,2,3)

 

python中的字典：

key(不可变数据类型)->value

创建字典：

1.直接创建

2.利用dict函数

 

将所有的key设置一个默认值：

 

将两个列表的元素组成字典：

 

从列表中构造字典：

如:

 

字典的使用：增删(del)改查(in/直接用键值查找)

dict2 = dict1 ->将dict2和dict1关联对应到同一个字典，执行例如dict1['score'] = 99的操作后，dict2中的内容也会受影响

字典的内建函数:dict(),len(),hash()

hash() ->判断某个对象是不是可哈希的->是不是不可变的

若一个对象是可哈希的(不可变的)，则会出现哈希值；否则，会出现异常

 

单独输出字典的key or value：

更新 新旧的两个字典：

 

查找字典较为明智的方法：

清空字典：clear()

     

 

搜索引擎关键词查询中字典的使用：

 

字典充当可变长关键字参数；元组充当可变长位置参数

 

python中的集合：

 

集合的比较：

 

补充：

 

集合中的内建函数：

1.面向所有集合：

union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)

2.面向可变类型的集合：

其中，add和update的区别如下:

python中的扩展库 SciPy：

SciPy中的数据结构：

-ndarray(N维数组)

-Series(变长字典)

-DataFrame(数据框)

 

SciPy中的NumPy:

创建数组:

代数运算计算行列式：

python中的数组：

用ndarray表示的数组：

ndarray的属性：

如一个二维数组:

ndarray的创建：

 

ndarray的操作:

ndarray的运算：

注意：这里的矩阵乘法和线代中的矩阵乘法不一样

 

   

var->方差；std->标准差

 

ndarray在线代中的应用：

    

nadarray的ufunc函数：

 

python中的变长字典Series:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

SciPy中的Matplotlib：

 

SciPy中的pandas:

 

Series中的键值是相互独立的(与字典的区别)

Series是一个有序定长的字典，类似一堆数组的对象，由数据和索引组成,对应一维序列

Series的创建：

 

自定义的创建方式:

 

Series的基本运算：

exp(N)->计算自然对数的N次方

 

Series的数据对齐：

用Series自动对齐不同索引的数据：

Series的name属性：

 

DataFrame:

对应二维表结构，表格型的数据结构->相当于共享同一个index的Series的集合：

创建一个DataFrame:

1.

2.

 

DataFrame的基本操作：

iloc->某个区域

DataFrame对象的修改和删除：

DataFrame的统计功能：