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转] Python 爬虫的工具列表 附Github代码下载链接

转自http://www.36dsj.com/archives/36417 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库 网络 通用 urllib-网络库(stdlib)。 requests-网络库。 grab–网络库(基于pycurl)。 pycurl–网络库(绑定libcurl)。 urllib3–Python HTTP库,安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2–网络库。 RoboBrowser–一个简单的、极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup-一个与网站自动交互Python库。 mechanize-有状态、可编程的Web浏览库。 socket–底层网络接口(stdlib)。 Unirest for Python–Unirest是一套可用于多种语言的轻量级的HTTP库。 hyper–Python的HTTP/2客户端。 PySocks–SocksiPy更新并积极维护的版本,包括错误修复和一些其他的特征。作为socket模块的直接替换。 异步 treq–类似于requests的API(基于twiste...

大数据人工智能领域从菜鸟到高手晋级指南

我们身处一个“技术爆炸”和“共享、开源”的时代,先进技术的更新迭代速率超过了历史上任何一个时期,而且这些技术也不再闭塞,人人都可以接触并学习。终身学习已经是我们每个人不得不面对的问题,这一点在大数据/人工智能领域体现的尤为明显:层出不穷的新技术,一方面为我们带来了便利,但同时也使我们面临难以高效学习和选择的窘境。因此,在这样的时代背景下学习大数据知识,需要有相适应的逻辑和方法。 本文试图帮助各位读者用好各类“共享、开源”的学习工具以及学习渠道,躲过各类新手容易误入的“深坑”,以最小时间成本和经济成本,优质地完成目标技术的学习和掌握。 本文首先分析了时代背景,继而对目前大数据领域的人才梯队进行了划分,最后给出了大数据/人工智能人才从菜鸟到高手的进阶指南。 一、背景铺垫 “技术爆炸”以及“共享开源”是这个时代最有特色的标签,笔者认为二者是互为

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