python跨域

A. ajax跨域訪問python，返回json數據拿不出來

你把url中的那個『?』去掉有可能是url解析錯誤

B. python httpserver怎麼處理跨域

os.popen（）可以實現一個「管道」，從這個命令獲取的值可以繼續被調用。而os.system不同，它只是調用，調用完後自身退出，可能返回個0吧 懂了吧，所以如果你不需要 os.popen('start "" python -m SimpleHTTPServer 80')這個命令的返回值

C. python的庫，方法這么多，寫程序的時候能記住嗎

這就是平時的工作方式。vim寫python，沒安裝其他插件，但有自己的配置文件。
常見的項目所常用的函數很難超過50個。大量的業務函數一旦被寫出來就是負責直接處理業務，而不會被其他部分調用，這些是不需要背的。
再把自己寫的共享函數庫整理好，往往常用函數不到10個。應用模塊里引用框架級別的函數也就是二三十個的級別。加上數據中間層，設計好規范後，能背下來必要的數據表就能聯想到對應的介面。
所以，一個不過2萬行代碼的python項目。實際需要背的函數也就是50個左右。
過百贊我就分析個實際項目。
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補充個我當前公司所開發的一個小型項目。相當於是一個網站，以及給客戶端軟體提供ajax api的伺服器。一共10個python文件。4357行。以下逐個文件分析，但不會暴露實際代碼。

1. rtb.py：75行，程序啟動文件，其內的多種調用基本上就是一錘子的，即可以參考文檔寫完，但項目其他地方不會被使用，且作為啟動文件，其本身也不會被引用。該文件的主要作用就是引用一大堆其他應用的模塊，做URL分派。我因為在項目里同時使用了web.py和flask，所以多花了一點代碼來做WSGI兼容兩個框架的支持。
2. setting.py：56行，設置文件，也可以理解為一錘子的，而且通用性更強，每次開個新的項目，大可以把以前的配置文件抄過來，只修改必要的部分就可以用了。僅有的兩處小技巧是 socket.gethostname()獲得機器名後區分配置文件的環境，用以避免上線時的混亂。以及獲得設置文件的當前絕對路徑，供其他路徑相關的操作：
CURPATH=os.path.normpath(os.path.join(os.getcwd(),os.path.dirname(__file__)))
3. shareutil.py：275行，web.py框架相關的自定義共享庫，給各個應用模塊提供相關支持。所以這里的函數是需要背下來的，在其他模塊里比較常用的。比較常用的就是登錄驗證相關的：
1. BasicAuthError：自定義的異常用來強迫用戶使用basic auth登錄，內部系統的好方法
2. needlogin_401()：裝飾器函數，用於讓視圖先判斷是否需要用戶登錄，如果未登錄就用HTTP 401來強迫用戶登錄
3. settestlogin_401()：設置單元測試時所用的basic auth的header
4. checklogin_header：檢查header方式設置登錄的，這對於javascript使用跨域header方式驗證身份很必要
5. setlogin_header：設置登錄header的方式，返回個字元串給客戶端
6. checklogin_cookie：檢查cookie方式是否登錄了，返回登錄信息
7. needlogin_cookie：檢查視圖是否登錄，未登錄則重定向到登錄頁
8. setlogin_cookie：設置cookie為登錄
9. setlogout_cookie：設置cookie注銷
10. logined_cookie：給單元測試提供已經登錄的一個cookie
11. catcherror：裝飾器，用於捕獲視圖的異常，並顯示為出錯頁面
12. load_sqla：應用啟動時，給上下文提供載入資料庫
13. ApiResponse：我自己定義的JSON響應結構，方便構造ajax api
14. dt_to_isotime：把datetime對象轉換為ISOTIME格式字元串
15. dt_to_ts：把datetime對象轉換為timestamp數字
16. BootstrapForm：繼承自webpy的Form的表單，提供了渲染帶有Bootstrap class的支持
所以根據如上分析，一個項目中常用的也就是三種登錄的一種，對應了函數的needlogin、setlogin、setlogout，三個函數。涉及常用資料庫操作、ajax api的也有三個。總計6個函數需要背。
4. model.py：421行數據模型，裡面有十幾行一錘子的引用，標准化程度高，可以在項目之間共用。給每個欄位提供類型的需要背一下相關參數，這樣工作效率會高。典型的欄位類型如VARCHAR、INTEGER、PRIMARYKEY、TIMESTAMP，可以算作是四個函數需要背。同時這里定義了7個表格，背下來對應用的編寫有較大幫助。
5. flaskutil.py：169行。給flask框架用的共享庫。給其他模塊復用的概率大的多。
1. setlogin_cookie：設置cookie方式已登錄
2. setlogout_cookie：設置cookie方式注銷
3. needlogin_cookie_header：用OR方式檢查cookie或header是否包含有效登錄信息
4. setlogin_header：設置登錄過的頭，用以單元測試
5. make_before_request：給每個會話設置資料庫會話
6. teardown_request：在會話結束時清理資料庫資源
7. api_response：提供JSON格式的ajax api響應所需的函數
所以如上可以看到所有這些函數與shareutil有很大重復。這里不再計入需要背的數量。
6. app_api.py：1405行。ajax api的實際實現，使用了webpy框架。這里引用的部分不再重復，反正也是要被放棄的。寫了26個API，他們都是直接被暴露出去，不會被其他模塊調用，所以沒必要背。
7. app_compiler：一個編譯器代理，太窄的方向沒必要分析。
8. app_home.py：361行。主頁和登錄邏輯。主要提取一下Flask框架里常用而值得背的幾個函數：
1. render_template：渲染模板的，很簡單
2. redirect：重定向
3. abort：生成錯誤頁面
4. Response：生成格式可定製的響應
5. g：會話相關的全局變數
所以對於常用Flask框架的，這5個函數就需要特別熟悉。
9. app_mgnt.py：871行。管理後台，也是常見的業務模塊，所以互相之間無依賴，使用到的flask功能也同上，不過這里開始使用Flask的Form，所以需要記住一些常用的欄位類型：TextField、PasswordField、IntegerField、BooleanField、SelectField、TextAreaField，有6個。
10. app_teacher.py：366行。一個業務管理模塊，沒啥新意。

所以根據如上項目的分析可見，需要背下來的函數主要是在項目里需要使用多於1次的。包括框架的功能和自己寫的共享庫等。累計下來一共30個函數或對象。背30個函數可真是沒難度的。

-- 補充 --
web.py的作者去世多年，之後有些人嘗試維護，但維護水平實在不敢恭維。至今在表單缺欄位的處理，單元測試中set-cookie支持等存在缺陷。所以盡管我很喜歡這個框架的思路，但以後不會再用了。

D. 如何用python獲得跨域請求的json數據

首先找到獲取所需信息的請求，之後查看請求地址和請求參數,使用同樣的請求發送數據，如果能得到就OK，得不到的話，可以看一下瀏覽器的請求代碼，火狐和Chrome都可以查看，然後把這些請求頭加到代碼中，就可以查到了
如果得到的是亂碼，有可能被壓縮了，解壓一下就好，一般為gzip類型壓縮，請求頭Accept-Encoding:gzip是這樣的。

E. python的庫、方法這么多，寫程序的時候能記住嗎

概述

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F. 參加python培訓班有必要嗎

參加Python培訓班有必要，因為培訓班的課程安排、教學質量更好，學習起來更快一些，周期一般在五個月左右，理論結合實戰項目講解，貼合企業的實際需求，後期即便是找工作遇到問題，也有很好的就業指導幫助。如需學習Python，推薦選擇【達內教育】。

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G. Python，Node.js 哪個比較適合寫爬蟲

主要看你定義的「爬蟲」干什麼用。

1、如果是定向爬取幾個頁面，做一些簡單的頁面解析，爬取效率不是核心要求，那麼用什麼語言差異不大。
當然要是頁面結構復雜，正則表達式寫得巨復雜，尤其是用過那些支持xpath的類庫/爬蟲庫後，就會發現此種方式雖然入門門檻低，但擴展性、可維護性等都奇差。因此此種情況下還是推薦採用一些現成的爬蟲庫，諸如xpath、多線程支持還是必須考慮的因素。

2、如果是定向爬取，且主要目標是解析js動態生成的內容
此時候，頁面內容是有js/ajax動態生成的，用普通的請求頁面->解析的方法就不管用了，需要藉助一個類似firefox、chrome瀏覽器的js引擎來對頁面的js代碼做動態解析。
此種情況下，推薦考慮casperJS+phantomjs或slimerJS+phantomjs ，當然諸如selenium之類的也可以考慮。

3、如果爬蟲是涉及大規模網站爬取，效率、擴展性、可維護性等是必須考慮的因素時候
大規模爬蟲爬取涉及諸多問題：多線程並發、I/O機制、分布式爬取、消息通訊、判重機制、任務調度等等，此時候語言和所用框架的選取就具有極大意義了。
PHP對多線程、非同步支持較差，不建議採用。
NodeJS：對一些垂直網站爬取倒可以，但由於分布式爬取、消息通訊等支持較弱，根據自己情況判斷。
Python：強烈建議，對以上問題都有較好支持。尤其是Scrapy框架值得作為第一選擇。優點諸多：支持xpath；基於twisted，性能不錯；有較好的調試工具；
此種情況下，如果還需要做js動態內容的解析，casperjs就不適合了，只有基於諸如chrome V8引擎之類自己做js引擎。
至於C、C++雖然性能不錯，但不推薦，尤其是考慮到成本等諸多因素；對於大部分公司還是建議基於一些開源的框架來做，不要自己發明輪子，做一個簡單的爬蟲容易，但要做一個完備的爬蟲挺難的。

像我搭建的微信公眾號內容聚合的網站 就是基於Scrapy做的，當然還涉及消息隊列等。可以參考下圖：

具體內容可以參考 一個任務調度分發服務的架構