對于我來說，影響工作效率，導致我不能按時下班的，除了領導英明的決策，還有另外一個罪魁禍首——知乎。

作為高知分子的集中地，知乎里面的人個個都是人才，說話又好聽。然而知乎作為一個“時間殺手”，看看這個回答，逛逛那個live，不知不覺一整天的時間就過去了，而自己的工作卻沒有一點進展。

直到某一天我加班到深夜，我忽然想到，如果有一種工具能過濾掉那些過分誘人的消息，只留下我想要的東西，那我不就能擺脫知乎這個時間殺手了？

而爬蟲似乎可以實現我的“天才構想。”

說到爬蟲就不得不提起Python，畢竟用Python寫個爬蟲是最常規的操作。于是我打開電腦，調用request庫，照著網上的教程一通操作。結果如下：

在知乎強大的反爬機制下，我不出意外的失敗了。

看到中間那個“400”了嗎？

它其實是一個大寫加粗的“滾”。

看來我這半路出家的野路子是搞不定了，只好求助同在熬夜“加班”（追劇）的技術大神。

大神聽罷我的需求微微一笑說：“簡單，你只需要解析需要信息的位置，然后再嵌套一個爬問題的循環，并且還需搞個寫入文件的函數，此外，為了效果能夠酷炫一點，最好再加入交互體驗過程，對了！點贊的篩選也不能忘記，還有就是要考慮一下模糊搜索。”

OK，聽起來一點也不復雜。

后來在大神的指導手把手教學下，僅僅半個小時我就成功搞定爬蟲。

等等，我居然只花了半個小時就學會了爬蟲？我豈不是……天才。

正當我為發現自己智商新高地而欣喜的時候。

大神露出邪魅一笑說：“不是你聰明，而是因為Python：

而且除了爬蟲，Python還能干很多意想不到的工作。

比如：如果你想畫畫，可以用Python模仿世界名畫。

這幅畫是用Python畫的你敢信嗎？

如果你懶得處理復雜的表格，用Python寫幾行代碼，文檔、表格就能全自動處理。

如果想玩游戲，Python大型游戲雖不擅長，但一個簡單的俄羅斯方塊還是不再話下的。

python還有很多優雅有趣的代碼寫法，同時還很簡短，以至于當我剛開始接觸這個編程語言的時候，就愛不釋手。到底有多有趣呢？一行代碼告訴你！

1)?畫愛心

print('\n'.join([''.join([('SuanShuJun'[(x-y)%10]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3<=0 else' ')for x in range(-30,30)])for y in range(15,-15,-1)]))

2）畫一個Mandelbrot

基本上可以不負責任地認為，Python 可以做任何事情。無論是從入門級選手到專業級選手都在做的爬蟲，還是Web 程序開發、桌面程序開發還是科學計算、圖像處理，Python都可以勝任。”

前不久電氣和電子工程師協會( IEEE）發布了頂級編程語言交互排行榜：Python超越Java高居首位。

而且隨著大數據和人工智能的發展，Python受到了越來越多程序員的歡迎。“人生苦短，我用 Python。”已經在程序員的世界中廣為流傳。

1

>>>簡單易上手<<<

Python 誕生之初被譽為最容易上手的編程語言。Python 的設計哲學強調代碼的可讀性和簡潔的語法，使得Python比其他語言更加的簡潔。

比如，舉個最簡單的例子，我們想輸出“Hello, World!”。用 C ++ 你需要這樣寫：

#include <iostream>

int main() { std::cout << “Hello, world! “; return 0; }

但如果你用 Python 寫，這樣就夠了：

print(“Hello, world!”)

接近英語的簡單語法；

開發環境簡單，能打字就能寫代碼；

眾多的第三方庫；

解釋執行，不需要編譯；

跨平臺，方便移植；

……

兩個詞總結起來就是：簡單、方便。

作為加班最嚴重的群體，程序員們迫切需要能減輕他們工作壓力的語言，而 Python無疑是最好的選擇。

2

>>>薪資不菲<<<

隨著大數據和人工智能領域的爆發性發展，市場對高端人才的需求愈加緊迫，許多大公司不惜開出幾十萬的年薪招攬人才。

華為更是斥資兩百萬，拿下兩名人工智能領域的頂級人才，而大數據和人工智能領域最常用的編程語言就是什么？

Python。

對Python開發者來說，只要有幾年的技術積累，很容易拿到年薪20萬+的高薪，轉行去做人工智能，薪資還能再網上翻一番。

3

>>>Python是人工智能的未來<<<

Python常被稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。以及強大的機器學習功能庫的支持，使得Python被譽為最好的人工智能語言。

未來的世界將是人工智能的世界，而Python則是人工智能開發的首選語言，想要搶占未來，立于不敗之地，必學Python。

Python的就業前景廣闊，薪資待遇又高，很多人都想通過掌握技術來實現人生的逆襲。但更多的人仍有顧慮：有人擔心編程太難了，自己學不會；有的人想學，卻不知道去哪里學……

而一些早早付出舉動，找到學習方法入門的人，現在早已月薪過萬，開始人生的新一頁了。

Python的火爆讓很多人都躍躍欲試，但在學習之前你首先要有一雙“火眼金睛”來辨別哪些是真正的Python好課。

為了幫助初學者更好入門，我們為初學者量身打造了這門《69節Python入門+進階》課程，幫助你度過新手階段化身Python高手。

在這堂課中老師將從Python基礎知識點開始教起，幫你搭建起一個系統的知識框架。

當然只有理論沒有實踐永遠也掌握不了一門技能，所以在這堂課中，還為你準備了一整套的編程實戰演練課程。

爬蟲、Pandas繪圖、泰坦尼克數據處理與分析，利用實際案例，幫助你更好理解知識點。

基礎理論+實戰技能進行項目設計，動手實踐，重點培訓，幫助你學以致用，全面入門編程領域，通過兩周的學習，你就能掌握基礎的Python編程開發，實現從零基礎到掌握Python開發的飛躍。

而且，我們這次課程完全免費，人生逆襲的機會就掌握在你自己的手里。

【課程安排】

第1講 Python基礎課程（上）
1.1 Python介紹（一）
1.2 Python介紹（二）
1.3 變量—命名規范
1.4 變量—代碼規范
1.5 變量類型—數值類型
1.6 變量類型—bool類型
1.7 變量類型—字符串類型（一）
1.8 課間答疑
1.9 變量類型—字符串類型（二）
1.10 變量類型—字符串類型（三）
1.11 變量類型—列表類型（一）
1.12 變量類型—列表類型（二）
1.13 變量類型—列表類型（三）
1.14 變量類型—元組類型、字典類型（一）
1.15 變量類型—字典類型（二）
第2講 Python基礎課程（下）
2.1 條件判斷（一）
2.2 條件判斷（二）
2.3 循環（一）
2.4 循環（二）
2.5 課間答疑
2.6 循環（三）
2.7 循環（四）
2.8 函數（一）
2.9 函數（二）
2.10 函數（三）
2.11 函數（四）
2.12 類（一）
2.13 類（二）
2.14 類（三）
第3講 Python操作數據庫、 Python爬蟲
3.1 課程介紹
3.2 認識關系型數據庫（一）
3.3 認識關系型數據庫（二）
3.4 MySQL數據庫與Excel的不同
3.5 命令行操作數據庫（一）
3.6 命令行操作數據庫（二）
3.7 命令行操作數據庫（三）
3.8 命令行操作數據庫（四）
3.9 Python操作數據庫（一）
3.10 Python操作數據庫（二）
3.11 Python操作數據庫（三）
3.12 Python操作數據庫（四）
3.13 Python爬蟲（一）
3.14 Python爬蟲（二）
3.15 Python爬蟲（三）
3.16 Python爬蟲（四）
3.17 Python爬蟲（五）
第4講 Python進階（上）
4.1 NumPy基本操作（一）
4.2 NumPy基本操作（二）
4.3 NumPy基本操作（三）
4.4 NumPy基本操作（四）
4.5 NumPy基本操作（五）
4.6 NumPy基本操作（六）
4.7 Pandas基本操作（一）
4.8 Pandas基本操作（二）
4.9 Pandas基本操作（三）
4.10 Pandas基本操作（四）
4.11 Pandas繪圖（一）
4.12 Pandas繪圖（二）
4.13 Pandas繪圖（三）
4.14 Pandas繪圖（四）
第5講 Python進階（下）
5.1 泰坦尼克數據處理與分析（一）
5.2 泰坦尼克數據處理與分析（二）
5.3 泰坦尼克數據處理與分析（三）
5.4 泰坦尼克數據處理與分析（四）
5.5 泰坦尼克數據處理與分析（五）
5.6 泰坦尼克數據處理與分析（六）
5.7 泰坦尼克數據處理與分析（七）
5.8 泰坦尼克數據處理與分析（八）
5.9 泰坦尼克數據處理與分析（九）

如果你是學生/小白

有上進心，想通過學習改變現狀

如果你是互聯網從業者

立志做全能型人才，一人搞定前后端

如果你是迷茫的程序員

準備進軍人工智能，搶占未來先機

……

那么Python是你一定要掌握的語言

劃重點：純免費

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的本想用Python爬遍知乎，没想到却被知乎反杀的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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