python網易雲評論

『壹』 網易雲音樂怎麼看別人的評論，特定某個人的，想知道喜歡的人在想什麼。

很遺憾地告訴你並不能。

『貳』 網易雲找一個人的評論

這個容易,一個python腳本就可以。以前自學編程的時候，寫過。現在程序還留著，不得不說，爬蟲還是很強大的，爬評論，爬歌曲信息，爬熱評，都可以

『叄』 Python能用來做什麼

Python 語言主要有以下用途：
1) 簡單：Python 是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的 Python 程序就感覺像是在讀英語一樣，盡管這個英語的要求非常嚴格。Python 的這種偽代碼本質是其優點之一，使用戶能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2) 易學：Python 有極其簡單的語法，非常容易上手。
3) 免費、開源：Python 是 FLOSS（自由/開源軟體）之一。簡單來說，用戶可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS 是基於一個團體分享知識的概念，這也是為什麼 Python 如此優秀的原因之一：它由一群希望看到 Python 更加優秀的人創造，並被他們不斷改進。
4) 高層語言：使用 Python 語言編寫程序時，不用考慮如何管理程序使用的內存等底層細節。
5) 可移植性強：由於它的開源本質，Python 已經被移植在許多平台上。如果 Python 程序沒有使用依賴於系統的特性，那麼程序不用修改就可以在下述任意平台上面運行。這些平台包括 Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、Pocket PC 和 Symbian。
6) 解釋型語言：編譯型語言（如 C 或 C++）源程序從源文件（即 C 或 C++ 語言）轉換到二進制代碼（即 0 和 1）的過程通過編譯器和不同的標記、選項完成，當運行程序的時候，連接器把程序從硬碟復制到內存中並且運行。而 Python 程序不需要編譯成二進制代碼，直接從源代碼運行程序。
在計算機內部，Python 解釋器把源代碼轉換成位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。因此，用戶不再需要操心如何編譯程序、如何確保指定了正確的模塊或包文件等細節，所有這一切使得使用 Python 更加簡單。同時，由於只需要把 Python 程序拷貝到另外一台計算機上即可工作，這也使得 Python 程序更加易於移植。
7) 面向對象：Python 既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他語言（如 C++ 和 Java）相比，Python 以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。
8) 可擴展性強：如果希望把一段關鍵代碼運行得更快或希望某些演算法不公開，可以使用 C 或 C++ 語言編寫這部分程序，然後在 Python 程序中調用它們。
9) 可嵌入性強：可以把 Python 嵌入 C/C++ 程序，從而向用戶提供腳本功能。
10) 豐富的擴展庫：Python 擴展庫很龐大，可以幫助處理包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk 以及其他與系統有關的操作。只要安裝了 Python，所有這些功能都是可用的，這被稱作 Python 的「功能齊全」理念。除了擴展庫以外，還有許多其他高質量的庫，如 wxPython、Twisted 和 Python 圖像庫等。

『肆』 學會python對你的生活產生什麼樣的改變

‍讓我的生活豐富多彩了，我自己沒事干用python抓取網易雲音樂歌曲熱門評論生成詞雲，看著玩。

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『伍』 python培訓入門教程怎樣入門呢

送你一份學習python的路線圖
一、Python的普及入門
1.1 Python入門學習須知和書本配套學習建議
1.2 Python簡史
1.3 Python的市場需求及職業規劃
1.4 Python學習是選擇2.0還是3.0？
二、Python的學習環境安裝
1.在Windows安裝Python的教程
2.在Linux上安裝python
3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv
4.Python開發環境配置
三、開啟你的Python之路
1.Python 世界的開端： hello world
2.Python 世界的開端：四則運算
3.Python流程式控制制語句深度解讀
4.Python循環
四、Python中級進階
1.Python數據類型詳解
2.Python列表及元組詳解
3.Python字元串操作深度解析
4.Python函數式編程指南：函數
5.Python函數式編程指南：迭代器
6.Python函數式編程指南：生成器
7.Python裝飾器詳解
五、Python高級技巧
1.裝飾器深度解析
2.深入 Python 字典
3.Python線程技術
4.Python 的非同步 IO：Asyncio 簡介
5.Python實現線程安全隊列
六、Python常用工具
1.2017最受歡迎的 15 大 Python 庫
2.5個高效Python庫
3.Django 官方教程
4.Python Django的正確學習方法
5.Python自然語言處理工具小結
6.數據科學常用Python 工具
七、Python實戰練習
1.Python破解鬥地主殘局
2.python實現爬蟲功能
4.使用Python – PCA分析進行金融數據分析
5.用python製作游戲外掛嗎？
6.運用爬蟲抓取網易雲音樂評論生成詞雲
7.使用Scrapy爬起點網的完本小說
8.TensorFlow計算加速
八、其他
1.選擇學習編程，為什麼一定首推Python？
2.為什麼 Python 這么火？
3.Python如何快速入門？
4.Python入門之學習資料推薦
5.Python必備的19 個編程資源
6.Python入門知識點總結
7.Python學不好怎麼辦？
8.Python學習有哪些階段？
9.參加Python培訓會有前景嗎？
10.Python培訓班真的有效嗎？
11.參加Python培訓前應該做哪些准備？
12.11道Python基本面試題|深入解答
13.Python求職怎麼拿到Offer

『陸』 python的作用

Python主要的五大應用介紹：
一、Web開發
Python的誕生歷史比Web還要早，由於Python是一種解釋型的腳本語言，開發效率高，所以非常適合用來做Web開發。
Python有上百種Web開發框架，有很多成熟的模板技術，選擇Python開發Web應用，不但開發效率高，而且運行速度快。
二、網路爬蟲
網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。
如：從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇；對社交網路上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣；爬取網易雲音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞雲；應用實在太多，幾乎每個人學習爬蟲之後都能夠通過爬蟲去做一些好玩有趣有用的事。
三、人工智慧
人工智慧的核心演算法大部分還是依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬體之類的介面，這些都只有C/C++能做到。
而Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易得，比其他語言的門檻要低不少，尤其是使用Cython的時候。

四、數據分析
數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。「大數據」分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對於Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，這無論對於數據科學家還是對於數據工程師而言都是十分便利的。
五、自動化運維
Python對於伺服器運維而言也有十分重要的用途。由於目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux伺服器上很不錯的選擇。

『柒』 Python一般可以用來干什麼呢

現在互聯網發展迅速，眾多行業巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧的首選編程語言就是python，所以學好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。

學完python可以應用於以下領域：

①Web 和 Internet開發

②科學計算和統計

③人工智慧

④桌面界面開發

⑤軟體開發

⑥後端開發

⑦網路爬蟲

可以從事的崗位也很多，比如Python爬蟲工程師，大數據工程師等等！

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

『捌』 如何用Python進行大數據挖掘和分析

如何用Python進行大數據挖掘和分析？快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是 大數據 ？
大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言，你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據，卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身，也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據，這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天，我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析？
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
數據分析流程
一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
數據獲取：公開數據、Python爬蟲
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
總結
其實做數據挖掘不是夢，5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!

『玖』 網易雲音樂python 怎麼使用

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$ pip install netease-musicbox

$ brew install mpg123

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$ musicbox

『拾』 Python能幹什麼，Python的應用領域

Python 作為一種功能強大的編程語言，因其簡單易學而受到很多開發者的青睞。那麼，Python 的應用領域有哪些呢？

概括起來，Python 的應用領域主要有如下幾個。

Web應用開發
Python 經常被用於 Web 開發。例如，通過 mod_wsgi 模塊，Apache 可以運行用 Python 編寫的 Web 程序。Python 定義了 WSGI 標准應用介面來協調 HTTP 伺服器與基於 Python 的 Web 程序之間的通信。

不僅如此，一些 Web 框架（如 Django、TurboGears、web2py 等等）可以讓程序員輕松地開發和管理復雜的Web程序。

舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其網路搜索系統中就廣泛使用 Python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂於一體的豆瓣網，也是使用 Python 實現的。
操作系統管理、自動化運維開發
很多操作系統中，Python 是標準的系統組件，大多數 Linux 發行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在終端下直接運行 Python。
有一些 Linux 發行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安裝器等等。
另外，Python 標准庫中包含了多個可用來調用操作系統功能的庫。例如，通過 pywin32 這個軟體包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows API；使用 IronPython，我們能夠直接調用 .Net Framework。
通常情況下，Python 編寫的系統管理腳本，無論是可讀性，還是性能、代碼重用度以及擴展性方面，都優於普通的 shell 腳本。
游戲開發
很多游戲使用 C++ 編寫圖形顯示等高性能模塊，而使用 Python 或 Lua 編寫游戲的邏輯。和 Python 相比，Lua 的功能更簡單，體積更小；而 Python 則支持更多的特性和數據類型。
編寫伺服器軟體
Python 對於各種網路協議的支持很完善，所以經常被用於編寫伺服器軟體以及網路爬蟲。
比如說，Python 的第三方庫 Twisted，它支持非同步網路編程和多數標準的網路協議（包含客戶端和伺服器端），並且提供了多種工具，因此被廣泛用於編寫高性能的伺服器軟體。
科學計算
NumPy、SciPy、Matplotlib 可以讓 Python 程序員編寫科學計算程序。
以上都只是 Python 應用領域的冰山一角，總的來說，Python 語言不僅可以應用到網路編程、游戲開發等領域，還可以在圖形圖像處理、只能機器人、爬取數據、自動化運維等多方面展露頭角，為開發者提供簡約、優雅的編程體驗。