【实训心得】Python爬虫实训心得

我在学习Python 爬虫之前，只有一点点C 语言基础。所谓“一点点”，指的是看过谭浩强的《程序设计》，完成老师课上的实验。这次学院领导安排我们xx公司进行培训，大大的丰富了我的知识面，提升了我的编程能力。

我一边听着老师的讲解，一边开始阅读《零基础入门学习 Python》，初始 Python 的基本语法、列表和字典、包和模块等概念。书籍是基于 Python3 作为开发语言，具有时效 性;语言轻松易懂;一边抄代码一边学语法，迅速可以上手Python。

在第一天，我还参考百度教程，配置好Python 的运行环境。在 win7 环境下，安装了

Python3.6，Anaconda3，PcCharm，后来才发现，只需要下载一个 Anaconda3 就可以了0-0 熟悉了 Python 的运行环境，熟悉了 pip、conda 等命令的用法、第三方包的安装。此外，还配置了 MySQL、Navicat、PowerBI 等相关软件。

由于Python 语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python 做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用 Python 来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用 Python 语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了 Python 的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库 VTK、医学图像处理库 ITK。而Python 专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下 3 个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy 和 matplotlib，它们分别为 Python 提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python 语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。

期间，我们还用Python 进行了画图，之前我们一直使用的是 MATLAB。使用了这两种方法，我也作出相应总结：然而除了 MATLAB 的一些专业性很强的工具箱还无法被替代之外，MATLAB 的大部分常用功能都可以在 Python 世界中找到相应的扩展库。和 MATLAB 相比，用Python 做科学计算有如下优点

● 首先，MATLAB 是一款商用软件，并且价格不菲。而Python 完全免费，众多开源的科学计算库都提供了Python 的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python 及其绝大多数扩展库。

● 其次，与 MATLAB 相比，Python 是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读、易维护的代码。

● 最后，MATLAB 主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域，也经常会遇到文件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而Python 有着丰富的扩展库，可以轻易完成各种高级任务，开发者可以用Python 实现完整应用程序所需的各种功能。

通过这次暑期实训，我收获颇多，十分期待寒假继续来着学习!

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