python跨域

A. ajax跨域访问python，返回json数据拿不出来

你把url中的那个‘?’去掉有可能是url解析错误

B. python httpserver怎么处理跨域

os.popen（）可以实现一个“管道”，从这个命令获取的值可以继续被调用。而os.system不同，它只是调用，调用完后自身退出，可能返回个0吧 懂了吧，所以如果你不需要 os.popen('start "" python -m SimpleHTTPServer 80')这个命令的返回值

C. python的库，方法这么多，写程序的时候能记住吗

这就是平时的工作方式。vim写python，没安装其他插件，但有自己的配置文件。
常见的项目所常用的函数很难超过50个。大量的业务函数一旦被写出来就是负责直接处理业务，而不会被其他部分调用，这些是不需要背的。
再把自己写的共享函数库整理好，往往常用函数不到10个。应用模块里引用框架级别的函数也就是二三十个的级别。加上数据中间层，设计好规范后，能背下来必要的数据表就能联想到对应的接口。
所以，一个不过2万行代码的python项目。实际需要背的函数也就是50个左右。
过百赞我就分析个实际项目。
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补充个我当前公司所开发的一个小型项目。相当于是一个网站，以及给客户端软件提供ajax api的服务器。一共10个python文件。4357行。以下逐个文件分析，但不会暴露实际代码。

1. rtb.py：75行，程序启动文件，其内的多种调用基本上就是一锤子的，即可以参考文档写完，但项目其他地方不会被使用，且作为启动文件，其本身也不会被引用。该文件的主要作用就是引用一大堆其他应用的模块，做URL分派。我因为在项目里同时使用了web.py和flask，所以多花了一点代码来做WSGI兼容两个框架的支持。
2. setting.py：56行，设置文件，也可以理解为一锤子的，而且通用性更强，每次开个新的项目，大可以把以前的配置文件抄过来，只修改必要的部分就可以用了。仅有的两处小技巧是 socket.gethostname()获得机器名后区分配置文件的环境，用以避免上线时的混乱。以及获得设置文件的当前绝对路径，供其他路径相关的操作：
CURPATH=os.path.normpath(os.path.join(os.getcwd(),os.path.dirname(__file__)))
3. shareutil.py：275行，web.py框架相关的自定义共享库，给各个应用模块提供相关支持。所以这里的函数是需要背下来的，在其他模块里比较常用的。比较常用的就是登录验证相关的：
1. BasicAuthError：自定义的异常用来强迫用户使用basic auth登录，内部系统的好方法
2. needlogin_401()：装饰器函数，用于让视图先判断是否需要用户登录，如果未登录就用HTTP 401来强迫用户登录
3. settestlogin_401()：设置单元测试时所用的basic auth的header
4. checklogin_header：检查header方式设置登录的，这对于javascript使用跨域header方式验证身份很必要
5. setlogin_header：设置登录header的方式，返回个字符串给客户端
6. checklogin_cookie：检查cookie方式是否登录了，返回登录信息
7. needlogin_cookie：检查视图是否登录，未登录则重定向到登录页
8. setlogin_cookie：设置cookie为登录
9. setlogout_cookie：设置cookie注销
10. logined_cookie：给单元测试提供已经登录的一个cookie
11. catcherror：装饰器，用于捕获视图的异常，并显示为出错页面
12. load_sqla：应用启动时，给上下文提供载入数据库
13. ApiResponse：我自己定义的JSON响应结构，方便构造ajax api
14. dt_to_isotime：把datetime对象转换为ISOTIME格式字符串
15. dt_to_ts：把datetime对象转换为timestamp数字
16. BootstrapForm：继承自webpy的Form的表单，提供了渲染带有Bootstrap class的支持
所以根据如上分析，一个项目中常用的也就是三种登录的一种，对应了函数的needlogin、setlogin、setlogout，三个函数。涉及常用数据库操作、ajax api的也有三个。总计6个函数需要背。
4. model.py：421行数据模型，里面有十几行一锤子的引用，标准化程度高，可以在项目之间共用。给每个字段提供类型的需要背一下相关参数，这样工作效率会高。典型的字段类型如VARCHAR、INTEGER、PRIMARYKEY、TIMESTAMP，可以算作是四个函数需要背。同时这里定义了7个表格，背下来对应用的编写有较大帮助。
5. flaskutil.py：169行。给flask框架用的共享库。给其他模块复用的概率大的多。
1. setlogin_cookie：设置cookie方式已登录
2. setlogout_cookie：设置cookie方式注销
3. needlogin_cookie_header：用OR方式检查cookie或header是否包含有效登录信息
4. setlogin_header：设置登录过的头，用以单元测试
5. make_before_request：给每个会话设置数据库会话
6. teardown_request：在会话结束时清理数据库资源
7. api_response：提供JSON格式的ajax api响应所需的函数
所以如上可以看到所有这些函数与shareutil有很大重复。这里不再计入需要背的数量。
6. app_api.py：1405行。ajax api的实际实现，使用了webpy框架。这里引用的部分不再重复，反正也是要被放弃的。写了26个API，他们都是直接被暴露出去，不会被其他模块调用，所以没必要背。
7. app_compiler：一个编译器代理，太窄的方向没必要分析。
8. app_home.py：361行。主页和登录逻辑。主要提取一下Flask框架里常用而值得背的几个函数：
1. render_template：渲染模板的，很简单
2. redirect：重定向
3. abort：生成错误页面
4. Response：生成格式可定制的响应
5. g：会话相关的全局变量
所以对于常用Flask框架的，这5个函数就需要特别熟悉。
9. app_mgnt.py：871行。管理后台，也是常见的业务模块，所以互相之间无依赖，使用到的flask功能也同上，不过这里开始使用Flask的Form，所以需要记住一些常用的字段类型：TextField、PasswordField、IntegerField、BooleanField、SelectField、TextAreaField，有6个。
10. app_teacher.py：366行。一个业务管理模块，没啥新意。

所以根据如上项目的分析可见，需要背下来的函数主要是在项目里需要使用多于1次的。包括框架的功能和自己写的共享库等。累计下来一共30个函数或对象。背30个函数可真是没难度的。

-- 补充 --
web.py的作者去世多年，之后有些人尝试维护，但维护水平实在不敢恭维。至今在表单缺字段的处理，单元测试中set-cookie支持等存在缺陷。所以尽管我很喜欢这个框架的思路，但以后不会再用了。

D. 如何用python获得跨域请求的json数据

首先找到获取所需信息的请求，之后查看请求地址和请求参数,使用同样的请求发送数据，如果能得到就OK，得不到的话，可以看一下浏览器的请求代码，火狐和Chrome都可以查看，然后把这些请求头加到代码中，就可以查到了
如果得到的是乱码，有可能被压缩了，解压一下就好，一般为gzip类型压缩，请求头Accept-Encoding:gzip是这样的。

E. python的库、方法这么多，写程序的时候能记住吗

概述

欢迎大家留言讨论，也可以加下我的群给出更多应用案例，交流分享。

F. 参加python培训班有必要吗

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G. Python，Node.js 哪个比较适合写爬虫

主要看你定义的“爬虫”干什么用。

1、如果是定向爬取几个页面，做一些简单的页面解析，爬取效率不是核心要求，那么用什么语言差异不大。
当然要是页面结构复杂，正则表达式写得巨复杂，尤其是用过那些支持xpath的类库/爬虫库后，就会发现此种方式虽然入门门槛低，但扩展性、可维护性等都奇差。因此此种情况下还是推荐采用一些现成的爬虫库，诸如xpath、多线程支持还是必须考虑的因素。

2、如果是定向爬取，且主要目标是解析js动态生成的内容
此时候，页面内容是有js/ajax动态生成的，用普通的请求页面->解析的方法就不管用了，需要借助一个类似firefox、chrome浏览器的js引擎来对页面的js代码做动态解析。
此种情况下，推荐考虑casperJS+phantomjs或slimerJS+phantomjs ，当然诸如selenium之类的也可以考虑。

3、如果爬虫是涉及大规模网站爬取，效率、扩展性、可维护性等是必须考虑的因素时候
大规模爬虫爬取涉及诸多问题：多线程并发、I/O机制、分布式爬取、消息通讯、判重机制、任务调度等等，此时候语言和所用框架的选取就具有极大意义了。
PHP对多线程、异步支持较差，不建议采用。
NodeJS：对一些垂直网站爬取倒可以，但由于分布式爬取、消息通讯等支持较弱，根据自己情况判断。
Python：强烈建议，对以上问题都有较好支持。尤其是Scrapy框架值得作为第一选择。优点诸多：支持xpath；基于twisted，性能不错；有较好的调试工具；
此种情况下，如果还需要做js动态内容的解析，casperjs就不适合了，只有基于诸如chrome V8引擎之类自己做js引擎。
至于C、C++虽然性能不错，但不推荐，尤其是考虑到成本等诸多因素；对于大部分公司还是建议基于一些开源的框架来做，不要自己发明轮子，做一个简单的爬虫容易，但要做一个完备的爬虫挺难的。

像我搭建的微信公众号内容聚合的网站 就是基于Scrapy做的，当然还涉及消息队列等。可以参考下图：

具体内容可以参考 一个任务调度分发服务的架构