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零基础学习Python爬虫：爬取4K壁纸网站

本次课程内容涉及Python编程语言中的爬虫技术，旨在实现自动化爬取壁纸网站的高清图片。课程中演示了如何使用Python3.8的环境、requests模块和BeautifulSoup库向目标网站发送请求、分析网页、提取必要数据，并对下载流程中可能遇到的反爬虫措施进行解决。通过条件判断和循环实现了对多页内容的爬取。整个课程内容从环境配置到代码编写的具体操作都有详尽的讲解，对于刚入门和希望深入了解爬虫技术的学习者非常适合。

Python爬虫教程：下载西瓜视频

本次教程中，通过Python语言利用Selenium库与Chrome Driver结合，实现爬取西瓜视频的自动化过程。首先进行爬虫环境的搭建，接着通过分析需求和教程的步骤，展示如何抓取网页源代码中的视频链接，并利用Requests库对视频内容进行下载，同时用到XPath进行元素定位，最后通过添加进度条实现实时展示下载进度。整个过程详细探讨了自动化测试框架在数据抓取中的应用，以及如何通过代码操作浏览器完成特定任务。本视频适合对爬虫技术、Python编程语言和自动化测试有一定了解或兴趣的技术人员及学习者。

Python零基础教程：爬取某当网图书数据，并进行数据可视化展示

本节课内容涉及使用Python进行网络爬虫操作，主要目标是爬取当当网书籍信息，然后将数据保存至CSV表格，并展示数据可视化结果。课程从爬虫的基本概念讲起，包括数据抓取、分析、请求发送和信息提取过程，使用Requests和BeautifulSoup库对网页内容进行爬取，并涉及到开发者工具在网页分析过程中的使用。实际操作中，通过修改URL对当当网多页数据进行爬取，结果保存为CSV文件。最后，利用Jupyter Notebook对爬取的数据进行简单的数据可视化展示，包括价格分布、销量排行等。课程操作在PyCharm环境中进行，适合有一定编程基础和对Python爬虫有兴趣的学员。

Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用

尽管Python相较于C++性能较低，但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合，AI行业对此依赖重大。更重要的，科学家原先为替换Fortran选用Python，进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用，助推了其在AI领域的延续。实际上，在金融AI公司的真实案例中，Python用于快速原型开发，而生产环境转向性能更优的C++。同时，Python全局锁的特性在实验阶段不成问题，但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

python中的__init__.py文件有什么作用？

讨论了Python中`__init__.py`文件的作用，包括它如何使文件夹被识别为包，以及其在Python3.3版本前后的变化。文件的主要用途是声明文件夹为包并允许导入其中的模块，以及作为包初始化时执行的代码块。这允许执行包中`__init__.py`文件中的代码，再导入包中其他模块的代码，并能用于导入不同目录的包内容，同时涉及到对模块命名空间的初始化。内容适合有兴趣了解Python包结构及模块导入机制的开发者和学习者。

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在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。