你好，我是悦创。

很多同学一听到 Python 或编程语言，可能条件反射就会觉得“很难”。但今天的 Python 课程是个例外，因为今天讲的 **Python 技能，不需要你懂计算机原理，也不需要你理解复杂的编程模式。**即使是非开发人员，只要替换链接、文件，就可以轻松完成。

并且这些几个实用技巧，简直是 Python 日常帮手的最佳实践。比如：

爬取文档，爬表格，爬学习资料；
玩转图表，生成数据可视化；
批量命名文件，实现自动化办公；
批量搞图，加水印、调尺寸。

接下来，我们就逐一用 Python 实现，其中我提供的代码是万能代码，只用替换成你想爬的网页链接、文件位置、照片就可以进行处理了。

如果你没有安装 Python 及相关环境搭建，你可以参考我之前写的文章：

数据分析的环境不会搭？看这里准没错！
Python3 网络爬虫系统一对一教学（环境安装）

**Tips：**因为不同的章节的数据可能会交叉引用，所以建议你首先在桌面建立一个工作夹，然后每个章节都单独建立一个 Python 文件进行实验。比如可以新建一个 pytips 的目录，然后在该目录下，每个章节创建一个 tips 文件夹，里面创建对应的 .py 文件。（按你具体的来，我的文件夹也和这个不一样）

1. 巧用 Python 爬虫，实现财富自由

首先可以用 Python 来进行爬虫，什么是爬虫？简单理解来说就是抓取网络上的数据（文档、资料、图片等）。比如你考研可以爬文档和学习资料，要网络上的表格数据做分析，批量下载图片等。

下面我们来看看如何一一实现。

1.1 爬取文档、学习资料

首先，你得先确定你要爬的网站是什么？你要获取的目的是什么？比如，小悦想爬青岩帮网站中的报考指南，所以他想搜集目前该网页的所有文章的标题和超链接，以方便后续浏览。

爬取网站的链接：https://zkaoy.com/sions/exam
目的：收集目前该网页的所有文章的标题和超链接

那使用 Python，可以参考以下两步的代码模板实现（提示：需要先安装 Python 依赖：urllib3 bs4）。
安装所需要的库：

pip install urllib3 BeautifulSoup4

第一步，下载该网页并保存为文件，代码如下。
**PS：**这里，我为了清晰一些，拆成两个代码文件，后面我再来一个合并成一个代码文件。

# urllib3 的方法
# file_name:Crawler_urllib3.py
import urllib3
def download_content(url):
    """
    第一个函数，用来下载网页，返回网页内容
    参数 url 代表所要下载的网页网址。
    整体代码和之前类似
    """
    http = urllib3.PoolManager()
    response = http.request("GET", url)
    response_data = response.data
    html_content = response_data.decode()
    return html_content
# 第二个函数，将字符串内容保存到文件中
# 第一个参数为所要保存的文件名，第二个参数为要保存的字符串内容的变量
def save_to_file(filename, content):
    fo = open(filename, "w", encoding="utf-8")
    fo.write(content)
    fo.close()
def main():
    # 下载报考指南的网页
    url = "https://zkaoy.com/sions/exam"
    result = download_content(url)
    save_to_file("tips1.html", result)
if __name__ == '__main__':
    main()
# requests 代码
# file_name:Crawler_requests.py
import requests
def download_content(url):
    """
    第一个函数，用来下载网页，返回网页内容
    参数 url 代表所要下载的网页网址。
    整体代码和之前类似
    """
    response = requests.get(url).text
    return response
# 第二个函数，将字符串内容保存到文件中
# 第一个参数为所要保存的文件名，第二个参数为要保存的字符串内容的变量
def save_to_file(filename, content):
    with open(filename, mode="w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(content)
def main():
    # 下载报考指南的网页
    url = "https://zkaoy.com/sions/exam"
    result = download_content(url)
    save_to_file("tips1.html", result)
if __name__ == '__main__':
    main()

第二步，解析网页，并提取出文章的链接和标题。

# file_name:html_parse.py
# 解析方法一
from bs4 import BeautifulSoup
# 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象
def create_doc_from_filename(filename):
	with open(filename, "r", encoding='utf-8') as f:
		html_content = f.read()
		doc = BeautifulSoup(html_content)
	return doc
def parse(doc):
	post_list = doc.find_all("div", class_="post-info")
	for post in post_list:
		link = post.find_all("a")[1]
		print(link.text.strip())
		print(link["href"])
def main():
	filename = "tips1.html"
	doc = create_doc_from_filename(filename)
	parse(doc)
if __name__ == '__main__':
	main()
# file_name:html_parse_lxml.py
# 解析方法二，指定解析器
from bs4 import BeautifulSoup
# 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象
def create_doc_from_filename(filename):
	with open(filename, "r", encoding='utf-8') as f:
		html_content = f.read()
		soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
	return soup
def parse(soup):
	post_list = soup.find_all("div", class_="post-info")
	for post in post_list:
		link = post.find_all("a")[1]
		print(link.text.strip())
		print(link["href"])
def main():
	filename = "tips1.html"
	soup = create_doc_from_filename(filename)
	parse(soup)
if __name__ == '__main__':
	main()

**PS：**两个代码很像，只是差别在指定了解析器——lxml

执行代码之后，你就可以看到网页中的标题和链接已经被打印到了屏幕上。

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https://zkaoy.com/13924.html

上面，我是拆开了，现在合并成一个代码文件即可：

# file_name:Crawler.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def download_content(url):
    """
    第一个函数，用来下载网页，返回网页内容
    参数 url 代表所要下载的网页网址。
    整体代码和之前类似
    """
    response = requests.get(url).text
    return response
# 第二个函数，将字符串内容保存到文件中
# 第一个参数为所要保存的文件名，第二个参数为要保存的字符串内容的变量
def save_to_file(filename, content):
    with open(filename, mode="w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(content)
def create_doc_from_filename(filename):
    # 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象
    with open(filename, "r", encoding='utf-8') as f:
        html_content = f.read()
        soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
    return soup
def parse(soup):
    post_list = soup.find_all("div", class_="post-info")
    for post in post_list:
        link = post.find_all("a")[1]
        print(link.text.strip())
        print(link["href"])
def main():
    # 下载报考指南的网页
    url = "https://zkaoy.com/sions/exam"
    filename = "tips1.html"
    result = download_content(url)
    save_to_file(filename, result)
    soup = create_doc_from_filename(filename)
    parse(soup)
if __name__ == '__main__':
    main()

代码文件：[https://github.com/AndersonHJB/AIYC_DATA/tree/main/01-Python 万能代码模版：10 大必学实用技巧/1.1 巧用 Python 爬虫，实现财富自由](https://github.com/AndersonHJB/AIYC_DATA/tree/main/01-Python 万能代码模版：10 大必学实用技巧/1.1 巧用 Python 爬虫，实现财富自由)

那如果你想爬取其他网页如何替换呢？你只需替换几处即可，如下图所示。

替换为想要下载的网页地址
替换为网页保存的文件名
是 BeautifulSoup 函数，我们用它一步步从 html 的结构中解析出我们想要的内容，这里我们实现的是首先找到所有 class 属性是 post-info 的 div 标签，然后将这些标签中的 a 标签的文本部分提取出来。如果你解析的网页结构和这个不同，具体 BeautifulSoup 的用法可以参考我们这节课程 https://www.aiyc.top/673.html#六、Requests_与_BeautifulSoup_库的基础操作。

1.2 抓取表格，做数据分析

我们日常在上网的时候，往往都会看到一些有用的表格，都希望保存下来日后使用，但直接复制到 Excel 往往都很容易发生变形，或者乱码，或者格式错乱等种种问题，借助 Python 可以轻松实现网页中表格的保存。（提示：需要先安装依赖: urllib3, pandas）

pip install urllib3 pandas

以招行外汇页面为例：

Python 代码如下：

# file_name: excel_crawler_urllib3.py
import urllib3
import pandas as pd
def download_content(url):
	# 创建一个 PoolManager 对象，命名为 http
	http = urllib3.PoolManager()
	# 调用 http 对象的 request 方法，第一个参数传一个字符串 "GET"
	# 第二个参数则是要下载的网址，也就是我们的 url 变量
	# request 方法会返回一个 HTTPResponse 类的对象，我们命名为 response
	response = http.request("GET", url)
	# 获取 response 对象的 data 属性，存储在变量 response_data 中
	response_data = response.data
	# 调用 response_data 对象的 decode 方法，获得网页的内容，存储在 html_content
	# 变量中
	html_content = response_data.decode()
	return html_content
def save_excel():
	html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/")
	# 调用 read_html 函数，传入网页的内容，并将结果存储在 cmb_table_list 中
	# read_html 函数返回的是一个 DataFrame 的list
	cmb_table_list = pd.read_html(html_content)
	# 通过打印每个 list 元素，确认我们所需要的是第二个，也就是下标 1
	cmb_table_list[1].to_excel("tips2.xlsx")
def main():
	save_excel()
if __name__ == '__main__':
	main()
# file_name: excel_crawler_requests.py
import requests
import pandas as pd
from requests.exceptions import RequestException
def download_content(url):
	try:
		response = requests.get(url)
		if response.status_code == 200:
			return response.text
		else:
			return "None"
	except RequestException as e:
		return e
def save_excel(filename):
	html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/")
	# 调用 read_html 函数，传入网页的内容，并将结果存储在 cmb_table_list 中
	# read_html 函数返回的是一个 DataFrame 的list
	cmb_table_list = pd.read_html(html_content)
	# 通过打印每个 list 元素，确认我们所需要的是第二个，也就是下标 1
	# print(cmb_table_list)
	cmb_table_list[1].to_excel(filename)
def main():
	filename = "tips2.xlsx"
	save_excel(filename)
if __name__ == '__main__':
	main()

下图为了辅助理解：

执行之后，会在代码文件所在的目录生成 tips2.xlsx 的 excel 文件，打开之后如下图所示。

当你希望抓取自己的表格时，替换下面 3 个部分即可。

修改你要保存的 excel 文件名称；
替换为想要抓取表格所在网页的网址；
替换为表格的序号，比如想要抓取网页中的第几个表格；

代码链接：https://github.com/AndersonHJB/AIYC_DATA/tree/main/01-Python%20万能代码模版：10%20大必学实用技巧/1.2%20抓取表格，做数据分析

1.3 批量下载图片

当我们看到一个网页上有很多喜欢的图片时，一张一张保存效率比较低。

通过 Python 我们也可以实现快速的图片下载。以堆糖网为例，我们看到了这个网页。

感觉很好看，希望能够把所有图片下载下来，方案大体和 1 是一样的。

我们首先下载网页，然后分析其中的 img 标签，然后把图片下载下载来。首先我们在工作目录建立一个文件夹 tips_3 用来放下载的图片。

首先还是下载网页，Python 代码如下。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: 
# @Date:   2021-09-13 20:16:07
# @Last Modified by:   aiyc
# @Last Modified time: 2021-09-13 21:02:58
import urllib3
# 第一个函数，用来下载网页，返回网页内容
# 参数 url 代表所要下载的网页网址。
# 整体代码和之前类似
def download_content(url):
	http = urllib3.PoolManager()
	response = http.request("GET", url)
	response_data = response.data
	html_content = response_data.decode()
	return html_content
# 第二个函数，将字符串内容保存到文件中
# 第一个参数为所要保存的文件名，第二个参数为要保存的字符串内容的变量
def save_to_file(filename, content):
	fo = open(filename, "w", encoding="utf-8")
	fo.write(content)
	fo.close()
url = "https://www.duitang.com/search/?kw=&type=feed"
result = download_content(url)
save_to_file("tips3.html", result)

然后是抽取 img 标签，下载图片。

from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlretrieve
# 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象
def create_doc_from_filename(filename):
	fo = open(filename, "r", encoding='utf-8')
	html_content = fo.read()
	fo.close()
	doc = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
	return doc
doc = create_doc_from_filename("tips3.html")
images = doc.find_all("img")
for i in images:
	src = i["src"]
	filename = src.split("/")[-1]
	# print(i["src"])
	urlretrieve(src, "tips_3/" + filename)

执行完毕后打开 tips_3目录，可以看到图片都被下载下来了。

替换说明如下。

替换为想要保存的文件名（网页文件）；
替换为想要下载网页的网址；
替换为想要保存图片的文件夹，需要创建好文件夹。

另外，有的网站的图片是先显示网页之后才动态加载的，这类动态加载的内容的图片下载是不支持的喔。
代码链接：https://github.com/AndersonHJB/AIYC_DATA/tree/main/01-Python%20万能代码模版：10%20大必学实用技巧/1.3%20批量下载图片

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先自我介绍一下，小编13年上师交大毕业，曾经在小公司待过，去过华为OPPO等大厂，18年进入阿里，直到现在。深知大多数初中级java工程师，想要升技能，往往是需要自己摸索成长或是报班学习，但对于培训机构动则近万元的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效率很低又漫长，而且容易碰到天花板技术停止不前。因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。添加下方名片，即可获取全套学习资料哦

标签 Python, 代码

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Python 万能代码模版：爬虫代码篇

1. 巧用 Python 爬虫，实现财富自由

1.1 爬取文档、学习资料

1.2 抓取表格，做数据分析

1.3 批量下载图片

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