Python 做个小爬虫，要看技术交流群里小伙伴们的上榜情况，真的很方便！_爬虫交流群(1)

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

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（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

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（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

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（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

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（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

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这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

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user=['boysoft2002','x','xx','xxx',....] #这个变量放上要参加竞赛小伙伴们的id,注意是id不是昵称 import requests rank,ids = [],[] agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.83 Safari/537.36' for i in range(4): url = f'https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hotRank?page={i}&pageSize=25' res = requests.get(url,headers={'User-Agent':agent}).json() if res["code"] == 200: data = res["data"] rank += [r for r in data] rank = [[v for i,v in r.items()] for r in rank] for i,r in enumerate(rank): d,m = divmod(i,25) if m==0: print(f'【{d*25+1}到{d*25+25}名】：\n') if r[5] in user: ids.append(r[5]) print(f'★№{i+1}:{r[3]}(热度:{r[0]})\n○《{r[6]}》\n◎{r[7]}\n') print('\n【还有这些小伙伴要加油了！】：') for i,n in enumerate([_ for _ in user if _ not in ids]): print(n, end='\t' if i%5!=4 else '\n')

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【1到25名】：

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○《❤️五万字《算法和数据结构》全套学习路线整理，小白零基础入门算法❤️(建议收藏)》
◎ https://blog.csdn.net/WhereIsHeroFrom/article/details/

★№14:盼小辉丶(热度:35503)
○《OpenCV-Python实战（6）——OpenCV中的色彩空间和色彩映射（❤️含大量实例，建议收藏❤️）》
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○《我用Python把《白蛇2青蛇劫起》的评论做了数据可视化分析》
◎ https://blog.csdn.net/AI/article/details/

现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。

分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习

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