python爬虫工商局

❶ python计划书怎么写

计划书的格式一般包括标题、正文和结尾。
1、标题，一般有以下3种写法：
完整式标题。一般包含单位名称、时限、内容和文种。如《昆明市工商局**年财务计划要点》。
省略时限的标题。
公文式计划。如《×××行政学院1995年下半年公务员培训计划》。
所拟计划如还需要讨论定稿或经上级批准，就应在标题的后面或下方用括号加注“草案”或“初稿”或“讨论稿”等字样。
2、正文。一般包括前言、主体和结尾3个部分。
前言。主要是对基本情况的分析，或对计划的概括说明，依据什么方针、政策以及上级的什么指示精神，完成任务的主客观条件怎么样，制订这个计划要达到什么的，完成计划指标有什么意义。
主体。即计划的三要素：目标（做什么）、措施（怎么做）和步骤（分几步做完）。“计划三要素”繁简可以不同，但缺一不可。主体的表述方式常用的有综述式、条文式、表格式、交错式等几种。
3、结尾。可以展望计划实现的情景给人以鼓舞，也可以提出总的希望或者号召。

❷ 如何用最简单的Python爬虫采集整个网站

你要的资源 搜好资源网 或者SohoJoy那里是excel格式的，不用客气的噢！

企业黄页，供求信息，广交会名录，

目前我们常说的黄页就是指电话号码簿，目前几乎世界每一个城市都有这种纸张为载体所印制的电话号码本（黄页）。

现在互联网上流行的免费中国黄页、企业名录、工商指南、消费指南等，也可以算是黄页的各种表现形式；黄页可以以印刷品、光盘、互联网等多种形式向公众发布及出版。

黄页19世纪末诞生于美国，当时的电话号簿也跟现在的出版物一样都是用白纸印刷的，由于一次印刷厂库存白色纸张不够等原因，临时用黄色纸张代替，但是没想到印出来的效果比白色纸张的效果要好，于是以后都用黄色纸张印刷，别的印刷厂见后也纷纷效仿用黄色纸张印电话号簿，慢慢就形成了一个惯例，从此全世界的电话号簿都叫作“黄页 yellow pages”，也成了电话号簿的一个专用名词。

1880年世界上第一本黄页电话号簿在美国问世，至今已有100多年的历史。黄页是国际通用按企业性质和产品类别编排的工商电话号码薄，相当于一个城市或地区的工商企业的户口本，国际惯例用黄色纸张印制，故称黄页。目前我们常说的黄页就是指电话号码薄，目前几乎世界每一个城市都有这样以纸张为载体所印制的电话号码本（黄页）。

纸质媒体以电话号码形式来刊登分类广告和产品，其中包括公司地址、电话、公司名称、邮政编码，联系人等简单信息。

其缺点：

1、用户可以按索引分类逐级的来查询，可以在各个地区找到类似的黄页，但是面对庞大的书面数据，查找起来非常的不方便。基本上以电话为主要的单一沟通方式。

2、传统黄页产品受发行量，发行渠道的限制，对客户的推广基本上只能做到发行多少，拓展多少，不能准确预测浏览人群。

3、受出版印刷时间的限制，更新速度慢，只能在改版做修改。

4、根据企业的购买价位，受版面的大小的限制，企业数据的容量也有限制。

以前的黄页是纸质文件，现在多以电子版形式存在。

希望能解决问题，

就给个采纳吧，采纳是我的动力，

服务绝对满意。

❸ 利用PYTHON匹配提取EXCEL表的省市区，有偿

不规范的地址处理是个麻烦的事。

在常用的6级行政划分(省市县乡村组)格式下，缺少部分的补全只是其中一部分的工作量,内容错误与略写的恢复也是很重要的处理内容。2004年我经手的一个项目，要对老系统的数据做迁移，其数据的规范化工作中有一个企业信息的处理，其中对于【深圳市工商行政管理局】这个营业执照办理机构，整个系统的手工录入数据里有160多种写法，有带【广东省】前缀的，有带【广东】前缀的，有【工商行政管理局】，有【工商管理局】，有【工商局】，甚至还有【工商行政管路局】等不一而足。

面对这样的数据，要么，将它们补全、规范化，要么，只能是忽略它们。

标准的6位行政编码是规范到县级，2000年时，全国有4000多个编码在使用，现在有3600+在使用。如果要处理不同时期的行政编码因【裁撤并分改】而产生的变化，也是相当大的工作量。

然后就只需要考虑缺失级别的补全工作了。

不能简单认为市级就一定是某某市，例如内蒙有很多市级的某某盟；

同样的某某市也不一定是市级，例如北京市(省级)，都江堰市(县级)；

在县级，有不少同名的，一些省会城市的下辖县级单位是某某区，而它们经常就有同名的，北京有朝阳区，长春有朝阳区，这都是县级的，同时，辽宁还有个朝阳市……

因此，【朝阳群众】到底是指哪里的群众，在没有上下文的情况下，还真不好说。

如果上述的所有问题都解决了，或者都不考虑，假定数据都是规范的完整地址，例如【湖南省株洲市茶陵县】或者【湖南省常德市津市市】这样的，要进行匹配就是很简单的事了。

❹ python找工作

Python大数据专业能从事的领域有很多，如：Python全栈工程师，Python爬虫工程师，Python开发工程师，金融自动化交易，Linux运维工程师，自动化开发工程师，前端开发工程师，大数据分析和数据挖掘等。下面就这些职位的职位要求举几个例子：
一、Python全栈工程师
·关键字：VUE、react、angularjs、node、webpack
·熟悉XML, (x)HTML, CSS, JavaScript, JSON,jQuery/Ajax等Web页面技术
·熟悉bootstrap等主流前端框架者优先
·能够使用Echarts等主流图表工具
·熟练使用Python，Django，具备2年以上实际开发经验;
·熟悉MySQL数据库，能够熟练编写sql语句进行数据库查询
·了解Redis，Mongo等非关系型数据库
·能够相对独立自主的完成前端及部分后端开发任务
·熟悉python爬网技术，熟悉Scrapy、BeautifulSoup等爬虫框架及工具，具有网络爬取相关实践经验者优先
·了解R语音并能够将部分R脚本翻译成python脚本者优先
二、Python爬虫工程师
·熟悉Linux系统，掌握Python等语
·掌握网页抓取原理及技术，了解基于Cookie的登录原理，熟悉基于正则表达式、XPath、CSS等网页信息抽取技术
·熟悉整个爬虫的设计及实现流程，有从事网络爬虫、网页信息抽取开发经验，熟悉反爬虫技术，有分布式爬虫架构经验
·具有数据挖掘、自然语言处理、信息检索、机器学习背景者优先
·熟悉ElasticSearch、Hadoop/Mysql，有多语言开发经验者优先
三、Linux运维工程师
·熟悉shell，能编写日常脚本，熟悉perl或python者优先
·掌握Linux系统下常用服务架设与维护
·熟悉常用的高可用软件，如LVS，heartbeat，keepalived等
·熟悉mysql的安装、优化，能够实现mysql的高性能和高可用
·熟悉nagios、cacti、zabbix等常用监控软件

❺ 如何评价《精通Python网络爬虫》作者韦玮

（1）关于我的职业问题
我对自己的定位是商人，说得好听一点就是企业家，说得难听一点就有各种叫法了，重庆韬翔网络科技有限公司与上海萌优电子商务有限公司都是我创办的企业，工商官方站点可以查证，并且都做得不错。
现在的商人不比以前的商人，其实现在的商人要求是比较高的，如果能力不行，很容易把公司弄倒闭。
所以，除了商人的本职工作之外，我也深入研究了一些技术，并且在公司中，很多技术难点都是我亲自带团队解决的，常用的技术有Python、PHP、数据挖掘、容器云技术、Go语言等，因为，在前期的时候，作为新技术产业项目的创始人，不懂技术，会很吃亏的，所以最好还是根据项目需求来，需要用到什么技术，那一定要去研究，不要摆创始人的架子。像马化腾、李彦宏等前辈，其实对技术研究也是非常深的，虽然我暂时离他们的距离还非常非常远，但是也要向他们看齐啊。当然除了这些IT技术之外，我还关注运营方面的技巧与思路。
再者，由于对这些技术的研究，有幸受到了51CTO学院的邀请，并且之后挺多学员喜欢的，自然我又多了一份兼职职业，IT技术讲师，同时后面也与CSDN、极客学院、天善智能等建立了合作，都是他们机构中比较早入行的讲师，再后来与出版社合作，将这些经验整理成书，并又成了IT作家，所以现在导致了基本上每天都熬夜，因为毕竟人的精力有限，同时兼顾太多，付出的时间也会很多，我经常会在半夜回复邮件等，所以有时很可能半夜本书策划编辑以及我的好友杨福川老师便收到了我的微信信息，这些凌晨三四点发消息的事情杨哥以及很多熟悉我的朋友都应该遇到过。
其实，这么多东西，我对自己的定位就是商人，一切公司需求的核心技术我都会去研究，并且由于基础还不错，所以基本上研究进展会比较快，并且大部分时候都可以有利推动项目的进展。
所以，我不敢保证我写的，我讲的都是对的，但，都是干货。我觉得把我的经验分享给大家，大家能够真正的学到东西，那就够了，至于书籍是否完美，显然是不完美的，但也会尽力去做到更好。
（2）关于作者为什么懂那么多的问题
自己夸自己多么有能力是一件非常蠢笨的事情，所以以下我只说明一下我做到了什么，以及我为什么能够做到这些，关于我的才能怎样，我想自有时间去验证，大家也自有自己的看法。
首先，上面已经提到，我是做企业的，所以我会花更多的精力去研究市场、各种需要的技术，我是一个提倡以需求作为导向的人。我认为，如果带着需求、问题去学习研究，效果会更好，并且技术很多都是用则进，不用则废。所以如果你也在学习某一样东西，最好使用起来，比如，现在你有建站的需求，可以深入研究PHP技术以及相关框架，如果你有数据采集与数据挖掘需求，可以深入研究Python已经相关技术，如果公司需要构建服务器数据中心或者容器技术，你可以深入研究Go语言以及Docker等技术。总之，带着需求去学习，效果会更好，我也是如此，这就是为什么我需要研究多种技术的原因，并且你研究得越多，你越会发现技术之间其实是相通的，你真正精通掌握了一门技术，其他的技术很容易便能深入掌握。
其次，至于说我是全才，那就过奖了，我不是全才，我也做不了全才，我只是懂得比较多，付出得比较多而已。
比如，我除了技术外，我还喜欢写诗词呢，以下是我写的一些诗词，基本都是符合格律习惯的，喜欢诗词的同学可以看看，如果不喜欢可以不看：
春至华夏
作者：韦玮
暗水踏春来，
舟行巴蜀川。
江陵千里翠，
四海一家圆。
这首五言绝句曾经发表过在一本期刊上。
思
作者：韦玮
对镜吟风雪，
诗成酒一杯。
兰亭明月宿，
卧雪踏香回。
此外，还有很多诗词，具体可以查看我的博客，韦玮的新浪博客
除此之外，我会计方面的知识也是不错的，相关证件都是具备的，因为做管理不精通会计，很容易被坑，但财务方面我可能不会亲自去管，但是一定是懂的。
所以，我觉得大家可以不用过多关注一个人为什么会这么多东西，去质疑这个人的能力，毕竟每个人所处的环境不一样，所需求的东西不一样，梦想也不一样，我很渺小，但我就是我，我会加倍努力去干实事，做事情。
事实上，懂得多并不可怕，可怕的一直只是流言，我希望，大家在看待问题的时候，多一些辩证，多从别人的角度去思考为什么，而不是以自己的角度去思考为什么他可以做到，不会诗词是找人代写的、书籍也是找人代写的、课程是胡乱讲的、连公司也是找人代运营的吧？如果有这种好事，记得通知我。
其实，你所看到的真实的世界，并不一定看到的这个世界就是真实的，你以为是真相的事情，并不一定是事情的真相。
仅以此文解答各位看官的疑问，希望对你们有帮助，我之前不常混知乎，有需要合作的项目或者疑问直接给我发邮件，书上有邮箱地址的。

❻ 如何通过程序抓取工商局的企业信息

你要自己编爬虫程序的话，可以用python来编，不过这要求懂编程程序。在编程上小白的话就推荐使用抓取工具了，我用过集搜客爬过法律网站的一些资料，同理，你可以试试。

❼ Python可以用来干什么

1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。

2、做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。

3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

4、系统网络运维

Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

5、3D游戏开发

Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科学与数字计算

我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

7、人工智能

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。

8、网络爬虫

爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

9、数据分析

一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。

而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。

❽ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

数据获取：公开数据、Python爬虫

如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）

网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。

数据存取：SQL语言

你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。

那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。

对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：

选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理：重复值的判断与删除

空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据

相关操作：描述性统计、Apply、直方图等

合并：符合各种逻辑关系的合并操作

分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping：快速生成数据透视表

概率论及统计学知识

数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：

基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等

其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。

python数据分析

如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。

比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：

回归分析：线性回归、逻辑回归

基本的分类算法：决策树、随机森林……

基本的聚类算法：k-means……

特征工程基础：如何用特征选择优化模型

调参方法：如何调节参数优化模型

Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。

系统实战

这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。

如何进行实战呢？

上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。

另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。

开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。

你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。

在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：

员工离职预测训练赛

美国King County房价预测训练赛

北京PM2.5浓度分析训练赛

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！

❾ 想进入管理咨询公司需要具备哪些能力

团队合作能力
咨询顾问通常是在一个3-5人的团队里面工作，在团队中，你会承担非常重要的角色，参与到你的客户服务中，在咨询行业里面，我们更多地是打团战的方式来进行工作的，更强调的是团队合作能力以及领导能力。
数据的收集与分析
对于刚刚进入咨询行业的新人，一般会由你负责数据的收集和整理。比如我刚进中大咨询上项目的时候搜集了行业里面所有竞争企业的销量，需要根据这个销量的情况来看出这个行业里面大概有哪些主要的企业，这些主要的企业各自的市场份额是多少，一共占行业多少比例，行业的领先企业大概有几家，他们一共占了行业的百分之多少，由此来判断这个行业的集中度怎样，凭借集中度可以判断它的竞争格局怎么样。从定量的分析，得出定性的结论，从而推导出商业insight，才是完整的数据分析过程。
语言沟通能力
在工作过程中，沟通能力也非常重要的，不仅是指演讲能力，在presentation过程中，要不断和客户互动，而你要做的不仅仅是语言流畅，沟通背后的逻辑思维能力、情商等因素也很重要。