自學python，想用python編寫一個腳本，登錄網(wǎng)頁，在網(wǎng)頁里做一系列操作，應(yīng)該怎

時間：2024-01-14 11:30:02 | 來源：網(wǎng)站運營

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自學python，想用python編寫一個腳本，登錄網(wǎng)頁，在網(wǎng)頁里做一系列操作，應(yīng)該怎樣實現(xiàn)？應(yīng)該怎樣著手？：首先在自學 Python 之前先要問自己學習 Python 的目的是什么？

常見學習 Python 目的人群有以下四種：

1. 工作需要，自動化（高效化）辦公。
2. 科研需要，利用 Python 進行數(shù)據(jù)分析、建模、深度學習的等等。
3. 增加自己的一項能力，方便日后跳槽能有一個加分項。
4. 大學生工作目標就是 Python 全棧。

針對不同的人群我們需要有不同的學習路線規(guī)劃，下面就是給不同目標人群自學 Python 的一些建議：

第一部分是 Python 基礎(chǔ)內(nèi)容，這個部分是所有自學 Python 的人都必須掌握的，如果把學習 Python 當做是建一個房子，那么這一部分相當于打地基，是必須牢牢掌握的：

• Python 簡介
• Python 的集成開發(fā)環(huán)境以及虛擬環(huán)境
• Python 變量、賦值、簡單的運算
• Python 中的控制語句以及循環(huán)語句
• Python 中的四大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（列表、集合、字典、元組）
• Python 中的函數(shù)、類、對象（面向?qū)ο缶幊蹋?/li>
• Python 讀寫文件
• Python 的異常處理
• Python 最大的優(yōu)勢——豐富的第三方庫

在掌握第一部分 Python 的情況下，針對不同的學習目的，學習的內(nèi)容也有一個區(qū)分。

首先針對學習目標是利用 Python 進行自動化辦公的人群和想給自己加碼的，增加自己一項技能的人群來說，確定一下學習路線：

對于這一類人群現(xiàn)在有福了，現(xiàn)在本站推出了一個基于 Python 的數(shù)據(jù)分析課程，答主覺得里面的內(nèi)容是十分合適小白上手的，而且課程的目標也很明確：「自動化辦公」、「數(shù)據(jù)分析」、「數(shù)據(jù)可視化」，推薦有需要的同學可以入手學習。反正也才一毛錢，直接沖，比淘寶上賣的盜版網(wǎng)課好多了！

• Python 處理 Excel 文件的兩個庫 xlrd 和 xlwt，其中 xlrd 庫負責讀入 Excel 文件，支持對 Excel 文件的行列操作；另外一個 xlwt 文件負責寫入 Excel 文件，xlwt 不僅可以簡單的寫入 Excel 文件還支持改變字體、對單元格進行上色、合并單元格等等操作。xlwt 處理的效果圖如下：

oscript>

安裝 xlrd 和 xlwt 庫運行下面的命令即可。

pip install xlwt pip install xlrd

xlrd 庫的官方文檔：

xlrd 官方文檔?xlrd.readthedocs.io/en/latest/


xlwt 庫的官方文檔：

xlrd - xlrd 2.0.1 documentation?xlrd.readthedocs.io/en/latest/

• Python 操控鼠標和鍵盤的第三方庫 pynput

通過 pynput 的 pynput.mouse 可以控制你計算機的鼠標進行上下移動、點擊、以及滑輪的滾動等基本操作，通過 pynput.keyboard 可以控制你計算機模擬鍵盤進行輸入、組合快捷鍵輸入等，安裝 pynput 庫的命令如下：

pip install pynput # 安裝 pynputfrom pynput.mouse import Button, Controller # 控制鼠標 From pynput.keyboard import Key, Controller # 控制鍵盤

• Python 高效管理文件以及文件夾

有些時候我們需要創(chuàng)建大量的文件和文件夾，但是手動操作是在是太麻煩了，這個時候 Python 自帶的 os 庫就能幫助我們快速的創(chuàng)建大量的文件和文件夾。創(chuàng)建文件夾效果圖如下：

下面就利用 os 庫展示一下如何創(chuàng)建文件和文件夾，以及遍歷文件夾。

import os os.makedirs('./新建文件夾') # 新建文件夾 os.makedirs('./新建文件夾/子文件夾') # 新建文件夾 for dir in os.listdir('./新建文件夾'):# 遍歷輸出當前文件夾下所有的文件夾 print(dir)

現(xiàn)在本站推出了一個基于 Python 的數(shù)據(jù)分析課程，答主覺得里面的內(nèi)容是十分合適小白上手的，而且課程的目標也很明確：「自動化辦公」、「數(shù)據(jù)分析」、「數(shù)據(jù)可視化」，推薦有需要的同學可以入手學習。反正也才一毛錢，直接沖，比淘寶上賣的盜版網(wǎng)課好多了！

• Python 旋轉(zhuǎn)圖片、去除圖片水印、給圖片增加噪聲

Python 旋轉(zhuǎn)圖片的方式有很多，但是答主一般使用 opencv-python 庫來實現(xiàn)。實現(xiàn)效果如下：

• 如果你的科研內(nèi)容主要是數(shù)據(jù)分析、建立數(shù)學模型（數(shù)據(jù)科學方向），那么應(yīng)該著重學習以下幾個重要的庫：

1.numpy，numpy 庫支持高維度的數(shù)組與矩陣運算，并且針對矩陣運算提供大量的數(shù)學函數(shù)（例如矩陣的求逆、矩陣的轉(zhuǎn)置、矩陣的特征向量、矩陣的特征值等等）。

2.pandas，pandas 主要是針對面板數(shù)據(jù)的一個高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具庫。它提供了從數(shù)據(jù)讀取到數(shù)據(jù)清洗到數(shù)據(jù)分析到最后的數(shù)據(jù)可視化（基于 matplotlib 庫）一套完整的流程。下面就是數(shù)據(jù)可視化的一個簡單例子，一般來說初次繪畫出的可視化圖像是比較簡單甚至有一點丑陋的，但是你花一點時間去精修一下就能變得十分美觀。

3.Scikit-learn，Scikit-learn 是基于 Python 實現(xiàn)專門針對機器學習的第三方庫，像常見的機器學習算法「分類算法」、「回歸算法」、「聚類算法」都能直接調(diào)用 Scikit-learn 的一個類或者一個函數(shù)。更值得稱贊的是 Scikit-learn 庫實現(xiàn)的算法擴展性很高，并且很簡單，基本看著文檔就能上手。安裝 Scikit-learn 庫的命令為：

pip install scikit-learn

那么對于全棧人群來說，除了上面的學習內(nèi)容外，還需要學習一下 Python 在 web 開放上的一個框架——Django，Python 當然也有很多成熟的網(wǎng)站開發(fā)框架，但是如果推薦一個網(wǎng)站開發(fā)框架的話，推薦的肯定是 Django。

Django 和絕大部分的 web 框架一樣都是 MTV 模式，如果說 Django 最大的優(yōu)點是什么，那一定是「簡單易上手」和「易于維護」，答主當時本科的畢業(yè)設(shè)計就是利用 Django 實現(xiàn)的，學習了半個月就能上手做一個相當不錯的網(wǎng)站了。 Django 雖然簡單但是該有的組件和模塊都有，例如攔截器、過濾器、CSRF 等等。

原文作者：數(shù)學建模釘子戶