Der Beginn meiner Reise
**_Hello World._**
Sie werden mich nicht kennen, da ich gerade erst diese aufregende Reise beginne. Ich habe es mir zur Aufgabe gemacht, hier als neues Hobby mit dem Schreiben zu beginnen, um meine Schreibfähigkeiten zu verbessern (Englisch ist nicht meine Muttersprache)
und ich hoffe, dass ich Ihnen etwas Wertvolles bieten kann, egal ob Sie ein Anfänger wie ich oder ein Experte sind.
Und wenn Sie etwas finden, das Ihnen helfen kann, teilen Sie es bitte mit.
Sagen wir einfach, mein Name ist 5enox, ich habe einige Erfahrung mit Python und Web Scraping/Automatisierung, was als einfaches Hobby begann und sich zu einem freiberuflichen Job entwickelte, ich hatte das Stadium erreicht, in dem ich das TOP RATED-Abzeichen erhalten habe Upwork (obwohl ich es aufgrund einer Pause verloren hatte).
Ich bin immer daran interessiert, etwas über neue und komplizierte Dinge zu lernen, die ich liebe. Als ich etwa ein Jahr jünger war, habe ich mit #unity und #blender in der Spieleentwicklung angefangen, aber letztendlich glaube ich immer noch, dass Programmieren nur ein Werkzeug für ist dass ich meine Ziele erreiche.
Wie auch immer, genug Einführung
Ich habe wie jeder andere angefangen, der bereit ist, sich mit Web Scraping zu beschäftigen. Ich hatte bereits Python gelernt und wollte online etwas Geld verdienen, habe damals ein paar einfache Recherchen durchgeführt und herausgefunden, dass Web Scraping und Automatisierung den Upwork-Markt dominierten Zeit, also beschloss ich natürlich, mich darauf einzulassen.
Ich habe mit bs4 angefangen und hatte dann einige Probleme, da die meisten Websites js-Rendering verwendeten, und bin dann dazu übergegangen, XML und XPath zu lernen, was ich damals sehr praktisch fand (später habe ich davon erfahren, was geholfen hat)
Meine erste Aufgabe, die darin bestand, einen Linux-Server mit einer rund um die Uhr laufenden Codebasis zu warten, war für mich ziemlich einfach, da ich übrigens Arch verwende.
Der Code funktionierte, war aber äußerst ineffizient, also begann ich, meine Fähigkeiten im Umgang mit Git, Threading und OOP-Code weiterzuentwickeln.
Die Codebasis nutzte Maisjobs, um verschiedene Scraper für vier Standorte auszuführen und anschließend die Daten in ein Airtable-Sheet hochzuladen.
Das war also das erste Mal, dass ich einen Beitrag wie diesen geschrieben habe, und ich hoffe, wir können voneinander lernen.
als nächstes bs4, XPath und grundlegende Datenmanipulation
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer Beginn meiner Reise. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
