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Python网络爬虫课程教学大纲课程代码：课程名称：Python网络爬虫／Web Crawler Programming with Python开课学期：学分/学时：3/32+16课程类型：必修/选修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《Python网络爬虫》是计算机科学、软件工程等专业中的一项面向实践的课程，与高级程序设计语言、计算机网络等课程相关。
本课程的目标在于使学生循序渐进地了解并掌握网络爬虫编写，在学习Python编程的基本方法与常见技巧的同时，对网络与Web相关知识也取得较好的理解。
本课程的安排为：介绍Python编程基础知识，之后引入Web与HTML等网络抓取基本概念，然后详细介绍使用Python处理各类问题的方法，包括网页解析、文件存储、数据库存储、文本分析等方面。
之后进入主体部分即各类爬虫程序的编写，包括静态网页抓取、动态网页抓取、处理AJAX页面等。
最后以几个较为综合的实践课题来让学生应用所学内容，完成如电商评论分析这样的有一定应用价值的爬虫程序。
本课程不仅要求学生掌握知识与理论，还要求学生动手实践，鼓励学生自主探索，培养对于技术以及应用场景的理解。
二、教学内容及教学基本要求1. Python语言及编程基础（4学时）了解Python语言的基本知识，学会Python的安装与开发环境配置，包括Windows与Ubuntu 等不同系统平台上的安装与配置；了解PyCharm与Jupyter Notebook等重要开发工具的使用；掌握Python的基本语法，理解Python中的数据类型、逻辑语句、函数与类（面向对象编程）；学会进阶学习Python的方法；2. HTTP与Web（4学时）了解互联网与HTTP协议；掌握HTML语言的基本知识；了解网络访问过程中的信息处理过程；掌握分析网站的基本方法；学会使用浏览器的开发者工具来分析网站；3. 爬虫程序入门（2学时）了解爬虫程序的基本概念；掌握爬虫程序的基本方法；4. 数据采集方法（4学时）了解包括正则表达式、BeautifulSoup、XPath等在内的网页解析工具；掌握遍历网站页面与使用网站所提供的API来获取数据的方法；5. 文件与数据存储（4学时）掌握使用Python进行文件读写的方法；掌握Python中字符串的处理；了解Python中对图片的各类操作；掌握CSV文件的读写；掌握MySQL、SQLite3等不同数据库的使用。
Python爬虫实战教学第一章：爬虫基础知识Python爬虫是一种自动爬取网站信息的技术，可以用来获取大量数据。
在进行Python爬虫实战前，我们首先需要了解一些基础知识。
1.1 爬虫的原理爬虫的原理是通过发送HTTP请求到目标网站，然后解析网页获取所需的信息。
可以使用Python的第三方库，如Requests库来发送HTTP请求，并使用正则表达式或者解析库（如BeautifulSoup、XPath等）来解析网页。
1.2 HTTP请求与响应在Python中，我们可以使用Requests库发送HTTP请求，并获取响应内容。
可以设置请求头、请求体、代理IP等信息，以模拟浏览器的行为。
1.3 网页解析网页解析是爬虫的核心部分，常用的解析方法有正则表达式、BeautifulSoup、XPath等。
使用这些方法可以从网页中提取出所需的信息。
这些解析方法各有特点，根据不同的场景选择合适的方法。
第二章：爬虫实战准备在进行爬虫实战之前，我们需要做一些准备工作。
2.1 安装Python和相关库首先，我们需要安装Python，并安装相关的第三方库，如Requests、BeautifulSoup等。
可以使用pip命令来安装这些库。
2.2 确定爬取目标在进行爬虫实战之前，我们需要明确我们要爬取的目标，确定目标网站的URL和需要提取的信息。
2.3 分析网页在确定目标网站后，我们需要分析网页的结构，找出目标信息所在的位置、标签等。
可以使用浏览器的开发者工具来分析网页。
第三章：实战案例一——爬取天气信息3.1 网页分析首先，我们需要分析天气网站的网页结构，找出所需的天气信息所在的位置。
可以使用浏览器的开发者工具来分析。
3.2 发送HTTP请求使用Requests库发送HTTP请求到天气网站，并获取响应内容。
3.3 解析网页使用解析库（如BeautifulSoup）来解析网页，提取出所需的天气信息。
3.4 数据处理与存储对提取出的天气信息进行数据处理（如去除空白字符、转换格式等），并将数据保存到本地文件或者数据库。
爬虫技术教学大纲一、前言1.1 引言1.2 目的和意义1.3 教学目标二、基础知识2.1 什么是爬虫技术2.2 爬虫技术的发展历史2.3 爬虫技术的作用和应用领域2.4 爬虫技术的原理和基本流程2.5 爬虫技术的技术架构和工作原理三、爬虫技术的基本原理3.1 HTTP协议基础知识3.2 HTML基础知识3.3 数据抓取和解析3.4 数据存储和管理四、爬虫技术的应用实践4.1 网页抓取技术4.2 数据解析技术4.3 数据存储和管理4.4 反爬虫技术五、爬虫技术的进阶应用5.1 动态网页爬取技术5.2 验证码识别技术5.3 分布式爬虫技术5.4 高效爬取策略和优化5.5 数据分析和挖掘六、爬虫技术与法律道德6.1 爬虫技术的合法性6.2 爬虫技术的道德约束6.3 数据采集的合规性和隐私保护七、爬虫技术的未来发展7.1 智能爬虫技术7.2 人工智能与爬虫技术的结合7.3 爬虫技术在大数据和人工智能时代的发展趋势八、教学方法和手段8.1 理论教学8.2 实验技能培训8.3 项目实战演练8.4 知识检测与评估九、教学内容的设计与编排9.1 网络爬虫技术基础知识讲解9.2 爬虫技术的实际应用案例分享9.3 爬虫技术的操作训练与实践指导9.4 项目设计与实践十、教学资源与参考书目10.1 爬虫技术的教学资源介绍10.2 爬虫技术相关的参考书目推荐10.3 在线学习资源推荐十一、教学评价和效果11.1 教学评价指标11.2 教学效果的评估方法11.3 教学改进与提升结语：爬虫技术的教学大纲是由基础知识、技术原理、应用实践和未来发展等模块组成，旨在帮助学员全面了解爬虫技术的基本概念、操作技巧和应用前景，进而将所学知识应用于实际项目中，提升学习者的技能和能力。
python期末爬虫个人总结一、背景介绍：最近，我参加了一门关于Python爬虫的课程，并在期末考试中进行了综合实践。
在这门课程中，我学习了爬虫的基本原理、常用的爬虫库和实际应用。
通过实践，我对Python 爬虫有了更深刻的理解，并取得了一些成果。
二、学习目标：在这门课程中，我有以下几个学习目标：1. 学习掌握Python爬虫的原理和常用库的使用；2. 能够使用Python编写简单的爬虫程序；3. 能够分析网页结构，提取所需信息；4. 能够处理爬取的数据，进行存储和分析。
三、学习过程：1. 原理学习：在学习爬虫之前，我首先了解了爬虫的基本原理。
爬虫是模拟浏览器在互联网中浏览网页的行为，通过发送HTTP请求获取网页内容，并解析网页结构，提取所需信息。
在这个过程中，我们可以使用Python编写爬虫程序，通过常用的爬虫库如Requests、BeautifulSoup和Scrapy来方便我们进行爬取。
2. 常用库的使用：学习了爬虫的基本原理后，我开始掌握了一些常用的爬虫库的使用。
首先，我学习了使用Requests库发送HTTP请求，从而获取网页的内容。
然后，我学习了BeautifulSoup库的使用，用于解析网页结构，提取所需的信息。
最后，我学习了Scrapy框架的使用，它是一个功能强大的爬虫框架，可以帮助我们更高效地开发爬虫程序。
3. 实践项目：在课程的最后阶段，我们进行了一个实践项目。
我选择了一个特定的网站，编写了一个爬虫程序，爬取了该网站上的商品信息。
在实践中，我首先使用Requests库发送HTTP请求获取网页内容，并使用BeautifulSoup解析网页结构，提取所需的信息。
然后，我将爬取到的数据进行存储和分析，以便后续的应用。
四、取得成果：通过这门课程的学习和实践，我取得了一些成果：1. 掌握了Python爬虫的基本原理和常用库的使用；2. 能够使用Python编写简单的爬虫程序，获取网页内容并解析网页结构；3. 能够分析网页结构、提取所需信息，并进行数据的存储和分析；4. 完成了一个实践项目，爬取了特定网站的商品信息。
《Python网络爬虫技术》教学大纲
课程名称：Python网络爬虫技术
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：32学时（其中理论14学时，实验18学时）
总学分：2.0学分
一、课程的性质
大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。
在数据分析技术的研究和应用中，爬虫作为数据获取来源之一，扮演着至关重要的角色。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python网络爬虫技术课程。
二、课程的任务
通过本课程的学习，使学生学会使用Python在静态网页、动态网页、需要登录后才能访问的网页、PC客户端、APP中爬取数据，将理论与实践相结合，为将来从事数据爬虫、分析研究工作奠定基础。
三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排
1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式
突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括爬虫与反爬虫、网页前端基础等相关概念，在静态网页、动态网页、需要登录后才能访问的网页、PC客户端、APP中爬取数据的方法，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
python网络爬虫学习路线的最全总结，理清思路才能高效学好爬虫大家都知道，学习一门学科的时候是要清楚它的知识框架才能清晰的学习、有系统的学习，下面来列一列python网络爬虫的知识框架来帮助大家能够有效的学习和掌握，避免不必要的坑。
python网络爬虫总的来说有五个大的方面：前端知识——基础爬虫——框架爬虫——分布式爬虫——突破反爬虫1.前端知识：“网络爬虫”很明显对象是网络，也就是网页。
说到网页，这里就涉及到了前端的知识了，不过大家也不要慌，只要懂点必要的HTML5框架、网页的http请求、还有JavaScript、css3的知识就可以了，以这样的水平也是可以学会爬虫的啦。
当然，如果要非常精通python网络爬虫的话，深入学习前端知识是必要的。
2.基础爬虫：（1）基础库：urllib模块/requests第三方模块首先爬虫就是要从网页上把我们需要的信息抓取下来的，那么我们就要学习urllib/requests模块，这两种模块是负责爬取网页的。
这里大家觉得哪一种用的习惯就用哪一种，选择一种精通就好了。
小编推荐读者使用使用requests模块，因为这一种简便很多，容易操作、容易理解，所以requests被称为“人性化模块”。
（2）多进程、多线程和协程：为什么要学着三个知识呢？假如你要爬取200万条的数据，使用一般的单进程或者单线程的话，你爬取下载这些数据，也许要一个星期或是更久。
试问这是你想要看到的结果吗？显然单进程和单线程不要满足我们追求的高效率，太浪费时间了。
只要设置好多进程和多线程，爬取数据的速度可以提高10倍甚至更高的效率。
（3）网页解析提取库：xpath/BeautifulSoup4/正则表达式通过前面的（1）和（2）爬取下来的是网页源代码，这里有很多并不是我们想要的信息，所以需要将没用的信息过滤掉，留下对我们有价值的信息。
这里有三种解析器，三种在不同的场景各有特色也各有不足，总的来说，学会这三种灵活运用会很方便的。
爬虫技术教学大纲一、课程目标与要求本课程旨在让学生掌握爬虫技术的核心原理、方法和技能，能够独立设计、实现和维护高效的爬虫程序。
具体要求如下：1. 了解爬虫技术的概念、发展历程和基本原理；2. 掌握爬虫技术的核心技能，如网络请求、数据解析、存储和管理等；3. 熟悉常见的爬虫框架和工具，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等；4. 具备解决实际问题的能力，如数据采集、处理和数据分析等；5. 了解爬虫技术的法律和道德问题，遵守相关规定。
二、教学内容与关键点分析本课程将涵盖以下教学内容：1. 爬虫技术的概念、原理和分类；2. 网络请求技术和方法，如HTTP/HTTPS、请求头、请求体等；3. 数据解析和处理技术，如HTML/XML解析、数据清洗、数据存储等；4. 爬虫框架和工具的使用，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等；5. 爬虫技术的法律和道德问题。
关键点分析：1. 学生需要掌握各种网络请求技术和方法，能够根据不同的网站特点选择合适的请求方法；2. 学生需要熟悉各种数据解析和处理技术，能够根据实际需求进行数据清洗和处理；3. 学生需要掌握常见的爬虫框架和工具，能够根据实际需求选择合适的工具；4. 学生需要了解爬虫技术的法律和道德问题，遵守相关规定。
三、教学方法与策略选择本课程将采用以下教学方法和策略：1. 理论教学：通过讲解爬虫技术的原理和核心概念，让学生了解爬虫技术的本质和发展历程；2. 实践教学：通过实验和案例分析，让学生掌握爬虫技术的实际应用和技能；3. 项目教学：通过引导学生完成一个实际的爬虫项目，让学生综合运用所学知识解决实际问题；4. 互动教学：通过讨论和交流，鼓励学生提出问题和解决方案，培养学生的创新思维和解决问题的能力。
四、教学资源与材料准备本课程需要以下教学资源：1. 教材和参考书：选择适合不同专业方向的教材和参考书；2. 实验指导书：提供实验和案例分析的具体步骤和指导；3. 教学视频：提供核心知识点的教学视频；4. 案例库：提供各种类型的案例库，包括文本、图片、视频等；5. 网络环境：提供稳定的网络环境，方便学生进行实践操作。
python爬虫教案-范文模板及概述示例1:Python爬虫教案Python爬虫是一种通过编程自动从网页上提取数据的技术。
它广泛应用于数据挖掘、搜索引擎优化、市场分析等领域。
本教案将帮助初学者入门Python爬虫，并介绍一些基础的爬虫技术和工具。
第一部分：Python基础知识1. Python环境搭建：安装Python和相关库2. Python基础语法：变量、数据类型、条件语句、循环等3. Python函数和模块的使用第二部分：爬虫基础知识1. HTTP协议和网页基础知识2. 爬虫的工作原理和流程3. 爬虫常用库介绍：requests、BeautifulSoup、Scrapy等第三部分：爬虫实战1. 使用requests库发送HTTP请求2. 使用BeautifulSoup解析网页内容3. 编写简单的爬虫程序第四部分：爬虫进阶知识1. 使用Scrapy框架快速构建爬虫程序2. 爬虫中的反爬虫机制和应对策略3. 数据存储和数据清洗通过这个教案，你将学会如何使用Python编写简单的爬虫程序，并能够进一步深入学习和探索更复杂的爬虫技术。
祝你学习愉快！示例2:标题：Python爬虫教案：从入门到精通正文：Python爬虫是利用Python编程语言来实现网站数据自动抓取的技术。
随着互联网的发展，爬虫技术在数据分析、网络安全等领域有着广泛的应用。
本文将为您介绍Python爬虫的基础知识并提供一个详细的教案，帮助您从入门到精通。
1. Python爬虫的基础知识在开始学习Python爬虫之前，您需要了解一些基础知识：如何使用Python编程、如何发送HTTP请求等。
如果您是一个初学者，建议先学习Python编程基础知识，再开始学习Python爬虫。
2. Python爬虫的工具Python爬虫可以使用多种工具实现，其中最常用的是requests库和BeautifulSoup库。
requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup库用于解析HTML页面。
Python爬虫课程设计爬去一、教学目标本课程旨在让学生掌握Python爬虫的基本原理和技术，培养学生运用Python语言进行数据采集、处理和分析的能力。
具体目标如下：1.知识目标：使学生了解网络爬虫的工作原理，掌握Python爬虫的基本框架和库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。
2.技能目标：培养学生具备编写简单的Python爬虫程序的能力，能针对实际问题进行爬虫设计和实现。
3.情感态度价值观目标：培养学生热爱编程、积极探索的精神，提高学生解决实际问题的能力，培养学生的团队协作和沟通能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.Python爬虫概述：介绍网络爬虫的定义、分类和应用场景，让学生了解爬虫的基本概念。
2.Python爬虫框架：讲解Python爬虫的常用框架和库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等，让学生掌握爬虫的基本操作。
3.爬虫实战：通过实际案例，让学生学会针对不同进行爬虫设计和实现，培养学生解决实际问题的能力。
4.数据处理与分析：介绍如何利用Python对爬取的数据进行处理和分析，让学生掌握数据挖掘的基本方法。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：讲解Python爬虫的基本概念、原理和框架，使学生掌握爬虫的理论知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生学会针对不同进行爬虫设计和实现。
3.实验法：让学生动手编写Python爬虫程序，培养学生的实际操作能力。
4.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和经验，提高学生的团队协作和沟通能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的Python爬虫教材，为学生提供理论学习的依据。
2.参考书：提供相关的Python爬虫参考书籍，丰富学生的知识体系。
3.多媒体资料：制作精美的PPT，生动形象地展示爬虫的原理和实战案例。
paython爬虫课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握Python爬虫的基本概念、原理和方法，培养学生运用Python爬虫技术获取和处理网络数据的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）理解Python爬虫的基本原理和框架；（2）掌握常用的爬虫技术和方法，如requests、BeautifulSoup、Scrapy等；（3）了解网络数据的特点和处理方法。
2.技能目标：（1）能够独立设计和实现简单的Python爬虫程序；（2）能够运用Python爬虫技术获取和处理网络数据；（3）能够对爬虫程序进行调试和优化。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对编程和计算机科学的兴趣和热情；（2）培养学生的问题解决能力和创新精神；（3）培养学生的团队合作意识和道德规范。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.Python爬虫的基本概念和原理；2.常用的Python爬虫技术和方法，如requests、BeautifulSoup、Scrapy等；3.网络数据的特点和处理方法；4.爬虫程序的设计和实现；5.爬虫程序的调试和优化。
具体的教学大纲如下：第1-2课时：Python爬虫的基本概念和原理；第3-4课时：requests库的使用和网络数据的获取；第5-6课时：BeautifulSoup库的使用和HTML解析；第7-8课时：Scrapy框架的安装和使用；第9-10课时：网络数据的处理和存储；第11-12课时：爬虫程序的调试和优化。
三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法和实验法等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过讲解Python爬虫的基本概念、原理和方法，让学生掌握爬虫技术的基本知识；2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解爬虫技术的应用和效果；3.实验法：通过动手实践，让学生亲自编写和运行爬虫程序，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
《Python网络爬虫技术》教学大纲课程名称：Python网络爬虫技术课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论24学时，实验40学时）总学分：4.0学分一、课程的性质数字经济时代，数字资源已经成为互联网竞争和经营的生产要素和核心竞争力，而如何获取数据资源并基于此产出有价值的数据，已成为重要的资源配置。
数据企业能够收集、获取的数据越多，越可能在行业竞争中具有优势地位。
行业的发展带动岗位的需求，越来越多的爬虫工程师岗位涌现，工作中对爬虫技术的需求也越来越多。
网络爬虫技术是数据分析、数据挖掘、人工智能等技术的数据基础，是从互联网上批量获取数据的重要技术之一，特开设Python网络爬虫技术课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，掌握使用Python基本语法完成爬虫任务编写，使用ReqUeStS库向指定网址发送请求，XPath或BeaUtifU1SoUP库对静态网页进行解析，Se1eniUm库爬取动态页面；使用JSON文件、MySQ1数据库、MOngODB数据库对爬取下来的数据进行存储；使用表单登录方法、COOkie登录方法实现模拟登录；使用HTTPAnaIyZer和Fidd1er工具抓包，并分析终端协议；使用SCraPy框架进行网页内容爬取，理论结合实践，每个章节中都配有多个案例，为学生将来从事数据采集、数据爬取的工作、研究奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成=平时作业（10%）+课堂参与（20%）+期末考核（70%）,期末考试建议采用开卷形式，试题应包括发送HrrP请求、解析静态网页内容、解析动态网页内容、数据存储为JSoN文件、数据存储到MySQ1数据库、数据存储到MongoDB 数据库、使用表单和Cookie模拟登录、使用HTTPAna1yzer获取PC端数据、使用Fidd1er获取APP端数据、Scrapy框架使用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、编程题等方式。
爬虫的课程设计总结一、课程目标知识目标：1. 让学生理解爬虫的基本概念、功能与作用；2. 掌握爬虫的基本原理，了解常用的爬虫技术及工具；3. 学会分析网页结构，提取所需数据；4. 了解网络数据采集的法律法规和道德规范。
技能目标：1. 能够运用Python编程语言实现基础爬虫功能；2. 能够运用常用爬虫库（如Requests、BeautifulSoup等）进行数据抓取；3. 能够分析并解决爬虫过程中遇到的问题，如：爬虫策略、反爬虫机制等；4. 能够对抓取的数据进行初步的清洗和存储。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对网络数据挖掘的兴趣，激发探究精神；2. 增强学生的团队协作意识和解决问题的能力；3. 培养学生遵守网络法律法规，尊重数据隐私，树立正确的网络道德观。
课程性质：本课程为信息技术类课程，旨在帮助学生掌握爬虫技术，提升数据获取和分析能力。
学生特点：六年级学生具有一定的计算机操作基础和编程思维，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的自学能力。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，充分调动学生的积极性，引导他们主动探究，培养实际操作能力。
在教学过程中，关注学生的个别差异，提供有针对性的指导。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程打下坚实基础。
二、教学内容本课程教学内容分为以下几个部分：1. 爬虫基础知识- 爬虫概念、功能与应用场景- 网络数据采集的基本原理- 爬虫的分类及常见爬虫技术2. 爬虫技术及工具- Python爬虫库（Requests、BeautifulSoup等）- 网页结构分析（HTML、CSS选择器等）- 数据存储与清洗（JSON、CSV、正则表达式等）3. 爬虫实战与案例分析- 基础爬虫编写与调试- 反爬虫机制及应对策略- 常见网站爬虫实战案例分析与讨论4. 网络法律法规与道德规范- 网络数据采集的法律法规- 数据隐私保护与道德规范- 爬虫行为的合法性与合规性分析教学大纲安排如下：第1周：爬虫基础知识第2周：Python爬虫库及网页结构分析第3周：数据存储与清洗第4周：基础爬虫编写与调试第5周：反爬虫机制及应对策略第6周：爬虫实战案例分析与讨论第7周：网络法律法规与道德规范教学内容与课本紧密关联，结合实际教学需求，按照上述大纲进行教学，使学生能够系统地掌握爬虫技术及相关知识。
Python网络爬虫与信息提取教学大纲互联网是功能集合，更是存储空间；海量数据孕育巨大价值，数据采集需求迫切。
网络爬虫已经成为自动获取互联网数据的主要方式，数据就在那里，它是你的吗？课程概述本课程面向具有Python编程基础的各类学习者，讲解利用Python语言爬取网络数据并提取关键信息的技术和方法，帮助学习者掌握定向网络数据爬取和网页解析的基本能力。
本课程介绍Python计算生态中最优秀的网络数据爬取和解析技术，具体讲授构建网络爬虫功能的两条重要技术路线：requests-bs4-re和Scrapy，所讲述内容广泛应用于Amazon、Google、PayPal、Twitter等国际知名公司。
课程内容是进入大数据处理、数据挖掘、以数据为中心人工智能领域的必备实践基础。
本课程教学内容包括：Python第三方库Requests，讲解通过HTTP/HTTPS协议自动从互联网获取数据并向其提交请求的方法；Python第三方库Beautiful Soup，讲解从所爬取HTML页面中解析完整Web 信息的方法；Python标准库Re，讲解从所爬取HTML页面中提取关键信息的方法；Python第三方库Scrapy，介绍通过网络爬虫框架构造专业网络爬虫的基本方法。
课程大纲01【第〇周】网络爬虫之前奏课时“网络爬虫”课程内容导学Python语言开发工具选择02【第一周】网络爬虫之规则课时本周课程导学单元1：Requests库入门单元2：网络爬虫的“盗亦有道”单元3：Requests库网络爬虫实战（5个实例）03【第二周】网络爬虫之提取课时本周课程导学单元4：Beautiful Soup库入门单元5：信息组织与提取方法单元6：实例1：中国大学排名爬虫04【第三周】网络爬虫之实战课时本周课程导学单元7：Re(正则表达式)库入门单元8：实例2：淘宝商品比价定向爬虫单元9：实例3：股票数据定向爬虫05【第四周】网络爬虫之框架课时本周课程导学单元10：Scrapy爬虫框架单元11：Scrapy爬虫基本使用单元12：实例4：股票数据Scrapy爬虫预备知识本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能，建议Python零基础学习者先修嵩老师的“Python语言程序设计”课程（至少完成前四周学习）。
一、课程的性质与目标《Python网络爬虫基础教程》是面向计算机相关专业的一门专业实训课，涉及网络爬虫基础知识、网页请求原理、静态页面数据抓取、动态页面数据抓取、数据存储、提升网络爬虫速度、验证码识别、网络爬虫框架Scrapy等内容。
通过本课程的学习，学生能够掌握网络爬虫相关知识，学会使用Python编写网络爬虫应用程序。
本课程适用于广大计算机编程的初学者。
二、课程设计思路和教学要求课程设计理念：坚持“理论够用度，突出实践教学”的宗旨，以就业为导向、应用为目标、实践为主线，以案例驱动式教学为特色，体现“教、学、做”一体教学方法。
重视学生职业能力的培养，突出课程与企业的紧密联系，确保培养的内容与就业市场的需求达到无缝衔接。
课程设计思路：课程内容需突出技能性，以理论适度、重在实践为原则，将Python网络爬虫用到的基础知识与基本技能作为主要的教学内容。
在教学方式上采用“理论知识+代码示例+案例练习”的模式，既有普适性的介绍，又提供了充足的案例，确保读者在理解核心知识的前提下可以做到学以致用。
通过使用本书，读者可以全面地掌握Python网络爬虫的相关知识，具备开发网络爬虫程序的能力。
操作系统：Windows 7（64位）开发工具：PyCharm三、课程的主要内容及基本要求第1章认识网络爬虫第2章网页请求原理第3章抓取静态网页数据第4章解析网页数据第5章抓取动态网页数据第6章提升网络爬虫速度第7章存储数据第8章验证码识别第9章初识网络爬虫框架Scrapy第10章Scrapy核心组件与CrawlSpider类第11章分布式网络爬虫Scrapy-Redis四、课时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书本大纲是根据黑马程序员编著的教材《Python网络爬虫基础教程》所设计的。
python课程设计爬虫篇一、教学目标本章节的教学目标分为三个部分：知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
1.知识目标：学生需要掌握Python爬虫的基本概念、原理和常用的库，如requests、BeautifulSoup等。
2.技能目标：学生能够运用Python爬虫技术获取网络数据，并对数据进行解析和处理。
3.情感态度价值观目标：培养学生对编程和爬虫技术的兴趣，提高他们解决问题的能力，培养他们诚实、勤奋、合作的品质。
二、教学内容本章节的教学内容主要包括以下几个部分：1.Python爬虫基本概念和原理：介绍爬虫的定义、工作原理和分类。
2.网络数据获取：讲解requests库的使用，如何发送HTTP请求和获取响应。
3.数据解析和处理：介绍BeautifulSoup库的使用，如何解析HTML和XML文件，提取所需数据。
4.实战案例：通过实际案例，让学生掌握爬虫在实际应用中的使用。
三、教学方法本章节的教学方法采用讲授法、讨论法、案例分析法和实验法相结合的方式进行：1.讲授法：讲解Python爬虫的基本概念、原理和库的使用。
2.讨论法：分组讨论实际案例，让学生深入理解爬虫的应用。
3.案例分析法：分析实际案例，让学生学会分析问题、解决问题的方法。
4.实验法：让学生动手实践，巩固所学知识，提高实际操作能力。
四、教学资源本章节的教学资源包括：1.教材：《Python编程：从入门到实践》2.参考书：《Python网络爬虫实战》3.多媒体资料：教学PPT、视频教程4.实验设备：计算机、网络环境以上是本章节的教学设计，通过明确的教学目标、系统的教学内容、多样的教学方法和丰富的教学资源，相信学生能够更好地掌握Python爬虫技术，提高他们的编程能力和问题解决能力。
五、教学评估本章节的教学评估主要包括以下几个方面：1.平时表现：评估学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况，占总评的30%。
2.作业：布置适量作业，评估学生的理解和掌握程度，占总评的40%。
Python爬虫案例教与学教学大纲一、课程概述1. 目标：通过本课程的学习，学生能够掌握使用Python编写爬虫程序，爬取网站上的数据，并对数据进行处理和分析的基本技能。
2. 适用对象：本课程适用于对Python有一定基础的学生，希望进一步了解爬虫技术的原理和应用的学习者。
3.预期效果：学生通过本课程的学习，能够独立编写简单的爬虫程序，实现网页数据的抓取、数据的处理与存储，并具备扩展应用的能力。
二、教学内容及教学方法1.基础知识讲解（30%）a.爬虫技术概述：爬虫的定义、应用场景、工作原理等。
b. Python爬虫相关库介绍：requests、BeautifulSoup、Scrapy等。
c.网页的基本结构：HTML、CSS等。
d.数据处理与存储：JSON、CSV等格式的处理方法。
e. 数据库的使用：MySQL、MongoDB等。
f.反爬虫及应对方法。
2.实例分析与实践（40%）a.实例分析：通过实际案例分析，介绍爬虫的实际应用场景，针对性地讲解解决方案。
b.实践环节：每个实例案例都会有相应的代码实践环节，通过实际演练巩固所学知识。
3.项目实战（30%）a.分组训练：将学生分组进行项目分析，由每个小组选择一个具体的网站作为爬取对象，设计并实现相应的爬虫程序。
b.项目讨论：每个小组汇报并讨论项目的实施情况，分享经验和问题解决方法。
三、教学重点和难点1.教学重点：a.爬虫技术的原理和应用。
b. Python爬虫相关库的使用方法。
c.数据处理与存储的技巧。
d.项目实战能力的培养。
2.教学难点：a.爬虫的反爬虫应对方法。
b.复杂网站的数据解析与抓取。
c.大规模数据的处理与存储。
四、考核与评价1.考核方式：结合平时作业和期末项目实战成果进行评价。
2.评价标准：根据学生的实际能力和成果进行综合评价，包括代码的质量和实践项目的完成情况。
五、参考教材六、教学资源1.电脑及网络设备。
2. Python爬虫相关库的安装和使用教程。
Python关于爬虫课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解网络爬虫的基本概念及其在数据获取中的应用。
2. 学生掌握使用Python编写简单的爬虫程序，能够从网站上抓取和解析数据。
3. 学生了解并能够运用常用的Python爬虫库，如requests、BeautifulSoup 等。
4. 学生理解并能够遵循网络爬虫的道德规范和法律法规。
技能目标：1. 学生能够运用Python语言编写基本的网络爬虫程序，具备数据抓取的能力。
2. 学生能够运用解析库对抓取的HTML页面进行分析，提取所需数据。
3. 学生能够解决简单的反爬虫策略，如设置用户代理、处理Cookies等。
4. 学生能够通过实践操作，培养编程思维和问题解决能力。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对网络爬虫技术的兴趣，激发探索精神和创新意识。
2. 学生认识到网络爬虫技术在现实生活中的应用价值，增强学以致用的意识。
3. 学生树立正确的网络道德观念，遵循法律法规，尊重数据版权。
4. 学生通过小组合作，培养团队协作能力和沟通表达能力。
本课程针对高年级学生，结合Python编程知识，以实用性为导向，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
课程目标旨在使学生在掌握爬虫技术的基础上，提升数据获取与分析的能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 网络爬虫基础概念：介绍网络爬虫的定义、作用、分类及基本工作原理。
- 教材章节：第1章 网络爬虫概述2. Python爬虫环境搭建：讲解Python环境配置、爬虫库的安装及使用方法。
- 教材章节：第2章 Python爬虫环境准备3. 基本的网络请求：学习使用requests库发送HTTP请求，获取网页数据。
- 教材章节：第3章 网络请求与响应4. 数据解析与提取：学习BeautifulSoup库的使用，对HTML页面进行解析，提取所需数据。
- 教材章节：第4章 数据解析与提取5. 反爬虫策略应对：介绍常见的反爬虫策略及应对方法，如设置用户代理、处理Cookies等。
爬虫教学大纲爬虫教学大纲一、引言爬虫技术是一种通过自动化程序从互联网上获取信息的技术。
在信息爆炸的时代，爬虫技术的应用范围越来越广泛，从商业数据采集到学术研究，都离不开这项技术的支持。
本文将介绍爬虫教学的大纲，帮助初学者了解爬虫的基本概念和技术。
二、爬虫基础知识1. 什么是爬虫- 爬虫的定义和作用- 爬虫的分类和应用场景2. HTTP协议基础- HTTP请求和响应的基本结构- 常见的HTTP请求方法和状态码3. HTML基础- HTML标签和元素的基本概念- 常见的HTML标签和属性三、爬虫工具和框架1. Requests库- Requests库的基本用法- 发送HTTP请求和处理响应2. Beautiful Soup库- Beautiful Soup库的基本用法- 解析HTML文档和提取数据3. Scrapy框架- Scrapy框架的基本概念和架构- 使用Scrapy进行网站数据爬取四、数据处理和存储1. 数据清洗和处理- 去除HTML标签和特殊字符- 数据格式转换和清洗技巧2. 数据存储- 文本文件存储- 数据库存储（MySQL、MongoDB等）五、反爬虫与爬虫伦理1. 反爬虫机制- 常见的反爬虫手段- 如何应对反爬虫机制2. 爬虫伦理- 合法爬虫和非法爬虫的区别- 爬虫的道德和法律问题六、进阶技巧和应用1. 动态网页爬取- Ajax请求的处理- 使用Selenium库进行动态网页爬取2. 分布式爬虫- 分布式爬虫的概念和优势- 使用Scrapy-Redis实现分布式爬虫3. 爬虫的应用案例- 电商数据采集- 舆情监控和数据分析七、总结本文介绍了爬虫教学的大纲，从爬虫基础知识到进阶技巧和应用，帮助初学者了解爬虫的基本概念和技术。
爬虫技术的应用前景广阔，但同时也需要遵守爬虫伦理和法律规定，保证合法合规的使用。
希望本文对读者有所帮助，为他们在爬虫领域的学习和实践提供指导。
Python爬虫案例教与学教学大纲
01课程说明
课程名称Python爬虫案例开发
英文名称Python Spider Project Case Development
总学时/学分 60学时/4学分
理论学时 36
上机学时 24
先修课程程序设计基础
考试类型考查
考核方式综合大作业（60%）+平时成绩（40%）
02教学目标和基本要求
Python是一门非常简洁优美的编程语言，同时Python还是一门近乎“全能”的编程语言，可以使用Python进行数据采集，进行Web开发，还可以使用Python进行数据分析与挖掘，爬取网页等。
通过学习本课程，使学生掌握Python语言的基本语法以及面向程序设计的基本思想和方法，掌握使用Python第三方库进行Python爬虫项目的开发，学习掌握好爬虫的一些基础知识（urllib、requests、Selenium、Xpath、CSS、正则表达式、BeautifulSoup 库）和Python爬虫相关第三方库的使用经验。
更重要的是，培养学生应用计算机解决和处理实际问题的思维方法与基本能力，学会Python爬虫编程技术和技巧，学会面向对象的设计技术，了解Python高级程序设计的所有相关内
05配套教材。
爬虫课期末总结怎么写好一、前言爬虫课程是我在大学期间所学的一门重要课程，通过学习和实践，我对爬虫技术有了更深入的了解和掌握。
在期末考试结束后，我想通过这篇总结来回顾这门课的重点内容以及我的学习成果和体会。
本文将分为以下几个部分进行总结：二、学习内容回顾在这门课程中，我学习的内容主要包括以下几个方面：1. 爬虫原理和基础知识：了解HTTP协议、HTML标签的基本结构以及网页的常见元素，掌握爬虫的基本原理和工作流程。
2. 数据解析和提取：学习使用正则表达式、 XPath和BeautifulSoup等工具进行数据解析和提取，并能够针对不同的网页结构进行选择合适的解析工具。
3. 网页请求和Cookie管理：了解HTTP请求的方法和参数，学会使用Python中的requests库实现网页请求，并能够处理Cookie以及模拟登录等操作。
4. 数据存储和处理：学会将爬取的数据存储到数据库中，掌握数据库的基本操作和SQL语句，同时学会使用Python中的Pandas库进行数据处理和分析。
5. 反爬和反反爬策略：了解常见的反爬机制和策略，学会使用代理IP、User-Agent和验证码识别等手段绕过网站的反爬措施。
三、学习成果与应用实践在这门课程中，我通过老师布置的实践作业和课程项目，锻炼了自己的实践能力，同时也应用所学的知识解决了很多实际问题。
以下是我完成的几个应用实践项目的简介：1. 爬取豆瓣电影Top250通过使用Python的requests库模拟发送HTTP请求，结合XPath解析和BeautifulSoup 库的使用，我成功爬取了豆瓣电影Top250的信息，并将数据存储到CSV文件中。
同时，我使用Python的Matplotlib库对电影的评分和评论数进行了可视化展示，得出了相关的数据分析结果。
2. 爬取新浪微博热搜榜通过使用Selenium库实现自动化操作，我成功模拟登录新浪微博，并爬取了新浪微博热搜榜的相关信息。
P y t h o n爬虫总结Python总结目录Python总结 (2)前言 (3)（一）如何学习Python (3)（二）一些Python免费课程推荐 (4)（三）Python爬虫需要哪些知识？ (5)（四）Python爬虫进阶 (7)（五）Python爬虫面试指南 (8)（六）推荐一些不错的Python博客 (10)（七）Python如何进阶 (11)（八）Python爬虫入门 (12)（九）Python开发微信公众号 (14)（十）Python面试概念和代码 (17)（十一）Python书籍 (26)前言知乎：路人甲微博：玩数据的路人甲微信公众号：一个程序员的日常在知乎分享已经有一年多了，之前一直有朋友说我的回答能整理成书籍了，一直偷懒没做，最近有空仔细整理了知乎上的回答和文章另外也添加了一些新的内容，完成了几本小小的电子书，这一本是有关于Python方面的。
还有另外几本包括我的一些数据分析方面的读书笔记、增长黑客的读书笔记、机器学习十大算法等等内容。
将会在我的微信公众号：一个程序员的日常进行更新，同时也可以关注我的知乎账号：路人甲及时关注我的最新分享用数据讲故事。
（一）如何学习Python学习Python大致可以分为以下几个阶段：1.刚上手的时候肯定是先过一遍Python最基本的知识，比如说：变量、数据结构、语法等，基础过的很快，基本上1~2周时间就能过完了，我当时是在这儿看的基础：Python 简介 | 菜鸟教程2.看完基础后，就是做一些小项目巩固基础，比方说：做一个终端计算器，如果实在找不到什么练手项目，可以在Codecademy - learn to code, interactively, for free上面进行练习。
3. 如果时间充裕的话可以买一本讲Python基础的书籍比如《Python编程》，阅读这些书籍，在巩固一遍基础的同时你会发现自己诸多没有学习到的边边角角，这一步是对自己基础知识的补充。
4.Python库是Python的精华所在，可以说Python库组成并且造就了Python，Python库是Python开发者的利器，所以学习Python库就显得尤为重要：ThePython Standard Library，Python库很多，如果你没有时间全部看完，不妨学习一遍常用的Python库：Python常用库整理 - 知乎专栏5.Python库是开发者利器，用这些库你可以做很多很多东西，最常见的网络爬虫、自然语言处理、图像识别等等，这些领域都有很强大的Python库做支持，所以当你学了Python库之后，一定要第一时间进行练习。
如何寻找自己需要的Python库呢？推荐我之前的一个回答：如何找到适合需求的 Python 库?6.学习使用了这些Python库，此时的你应该是对Python十分满意，也十分激动能遇到这样的语言，就是这个时候不妨开始学习Python数据结构与算法，Python设计模式，这是你进一步学习的一个重要步骤：faif/python-patterns7.当度过艰难的第六步，此时选择你要研究的方向，如果你想做后端开发，不妨研究研究Django，再往后，就是你自己自由发挥了。
（二）一些Python免费课程推荐以下课程都为免费课程1.python零基础相关适用人群：Python零基础的初学者、Web开发程序员、运维人员、有志于从事互联网行业以及各领域应用Python的人群➢疯狂的Python：快速入门精讲➢零基础入门学习Python➢玩转Python语言➢Python语言程序设计➢程序设计入门➢可汗学院公开课：计算机科学➢python 入门到精通➢Python交互式编程入门的课程主页➢Python交互编程入门（第2部分）的课程主页➢2.python web方向Python Django 快速Web应用开发入门3.python爬虫Python实战：一周学会爬取网页4.python数据分析方向数据分析实战基础课程（三）Python爬虫需要哪些知识？要学会使用Python爬取网页信息无外乎以下几点内容：1、要会Python2、知道网页信息如何呈现3、了解网页信息如何产生4、学会如何提取网页信息第一步Python是工具，所以你必须熟练掌握它，要掌握到什么程度呢？如果你只想写一写简单的爬虫，不要炫技不考虑爬虫效率，你只需要掌握：➢数据类型和变量➢字符串和编码➢使用list和tuple➢条件判断、循环➢使用dict和set你甚至不需要掌握函数、异步、多线程、多进程，当然如果想要提高自己小爬虫的爬虫效率，提高数据的精确性，那么记住最好的方式是去系统的学习一遍Python，去哪儿学习？Python教程假设已经熟悉了最基础的Python知识，那么进入第二步：知道网页信息如何呈现？你首先要知道所需要抓取的数据是怎样的呈现的，就像是你要学做一幅画，在开始之前你要知道这幅画是用什么画出来的，铅笔还是水彩笔...可能种类是多样的，但是放到网页信息来说这儿只有两种呈现方式：1、HTML （HTML 简介）2、JSON （JSON 简介）HTML是用来描述网页的一种语言JSON是一种轻量级的数据交换格式假设你现在知道了数据是由HTML和JSON呈现出来的，那么我们紧接着第三步：数据怎么来？数据当然是从服务器反馈给你的，为什么要反馈给你？因为你发出了请求。
“Hi~ ，服务器我要这个资源”“正在传输中...”“已经收到HTML或者JSON格式的数据”这个请求是什么请求？要搞清楚这一点你需要了解一下http的基础知识，更加精确来说你需要去了解GET和POST是什么，区别是什么。
也许你可以看看这个：浅谈HTTP中Get与Post的区别 - hyddd - 博客园很高兴你使用的是Python，那么你只需要去掌握好快速上手 - Requests 2.10.0 文档，requests可以帮你模拟发出GET和POST请求，这真是太棒了。
饭菜已经备好，两菜一汤美味佳肴，下面就是好好享受了。
现在我们已经拿到了数据，我们需要在这些错乱的数据中提取我们需要的数据，这时候我们有两个选择。
第一招：万能钥匙Python正则表达式指南，再大再乱的内容，哪怕是大海捞针，只要告诉我这个针的样子我都能从茫茫大海中捞出来，强大的正则表达式是你提取数据的不二之选。
第二招：笑里藏刀Beautiful Soup 4.2.0 文档，或许我们有更好的选择，我们把原始数据和我们想要的数据的样子扔个这个Beautifulsoup，然后让它帮我们去寻找，这也是一个不错的方案，但是论灵活性，第二招还是略逊于第一招。
第三招：双剑合璧最厉害的招式莫过于结合第一招和第二招了，打破天下无敌手。
基础知识我都会，可是我还是写不了一个爬虫啊！客观别急，这还没完。
以下这些项目，你拿来学习学习练练手。
一些教学项目你值得拥有：➢03. 豆瓣电影TOP250➢04. 另一种抓取方式还不够？这儿有很多：➢知乎--你需要这些：Python3.x爬虫学习资料整理➢如何学习Python爬虫[入门篇]？ - 知乎专栏➢知乎--Python学习路径及练手项目合集（四）Python爬虫进阶爬虫无非分为这几块：分析目标、下载页面、解析页面、存储内容，其中下载页面不提。
1. 分析目标所谓分析就是首先你要知道你需要抓取的数据来自哪里？怎么来？普通的网站一个简单的POST或者GET请求，不加密不反爬，几行代码就能模拟出来，这是最基本的，进阶就是学会分析一些复杂的目标，比如说：淘宝、新浪微博登陆以及网易云的评论信息等等。
2. 解析页面解析页面主要是选择什么库或者那些库结合能使解析速度更快，可能你一开始你通过种种地方了解到了bs库，于是你对这个库很痴迷，以后只要写爬虫，总是先写上：import requestsfrom bs4import BeautifulSoup当然bs已经很优秀了，但是并不代表可以用正则表达式解析的页面还需要使用bs，也不代表使用lxml能解决的还要动用bs，所以这些解析库的速度是你在进阶时要考虑的问题。
3. 存储内容刚开始学爬虫，一般爬取的结果只是打印出来，最后把在终端输出的结果复制粘贴保存就好了；后来发现麻烦会用上xlwt/openpyxl/csv的把存储内容写入表格，再后来使用数据库sqlite/mysql/neo4j只要调用了库都很简单，当然这是入门。
进阶要开始学习如何选择合适的数据库，或者存储方式。
当爬取的内容过千万的时候，如何设计使存储速度更快，比如说当既有人物关系又有人物关系的时候，一定会用neo4j来存储关系，myslq用来存储用户信息，这样分开是因为如果信息全部存入neo4j，后期的存储速度经十分的慢。
当你每个步骤都能做到很优秀的时候，你应该考虑如何组合这四个步骤，使你的爬虫达到效率最高，也就是所谓的爬虫策略问题，爬虫策略学习不是一朝一夕的事情，建议多看看一些比较优秀的爬虫的设计方案，比如说Scrapy。
除了爬取策略以外，还有几点也是必备的：1. 代理策略以及多用户策略代理是爬虫进阶阶段必备的技能，与入门阶段直接套用代理不同，在进阶阶段你需要考虑如何设计使用代理策略，什么时候换代理，代理的作用范围等等，多用户的抓取策略考虑的问题基本上与代理策略相同。
2. 增量式抓取以及数据刷新比如说你抓取的是一个酒店网站关于酒店价格数据信息的，那么会有这些问题：酒店的房型的价格是每天变动的，酒店网站每天会新增一批酒店，那么如何进行存储、如何进行数据刷新都是应该考虑的问题。
3.验证码相关的一些问题有很多人提到验证码，我个人认为验证码不是爬虫主要去解决的问题，验证码不多的情况考虑下载到本地自己输入验证码，在多的情况下考虑接入打码平台。
（五）Python爬虫面试指南前段时间快要毕业，而我又不想找自己的老本行Java开发了，所以面了很多Python爬虫岗位。
因为我在南京上学，所以我一开始只是在南京投了简历，我一共面试了十几家企业，其中只有一家没有给我发offer，其他企业都愿意给到10K的薪资，不要拿南京的薪资水平和北上深的薪资水平比较，结合面试常问的问题类型说一说我的心得体会。
第一点：Python因为面试的是Python爬虫岗位，面试官大多数会考察面试者的基础的Python知识，包括但不限于：➢Python2.x与Python3.x的区别➢Python的装饰器➢Python的异步➢Python的一些常用内置库，比如多线程之类的第二点：数据结构与算法数据结构与算法是对面试者尤其是校招生面试的一个很重要的点，当然小公司不会太在意这些，从目前的招聘情况来看对面试者的数据结构与算法的重视程度与企业的好坏成正比，那些从不问你数据结构的你就要当心他们是否把你当码农用的，当然以上情况不绝对，最终解释权归面试官所有。
