当然有了！
爬虫几乎只要有网络模块的语言都能写，其中的佼佼者就是Python，而Python有非常多的第三方库支持，如果需要爬取js生成的页面（比如单页应用），就需要一些模拟浏览器的库了。
Selenium 是一个项目的名称,包含了很多工具和api和一些自动化测试工具,能模拟浏览器的运行和操作,也有人拿他用来当做爬虫工具,因此也是很方便的
Webdriver 是Selenium里的一个支持浏览器自动化的工具。它包括一组为不同语言提供的类库和“驱动”（drivers）可以使浏览器上的动作自动化。
WebDriver 还为很多语言提供类库：Java，C#，Ruby，JavaScript，Python，PHP，Perl和一些其他语言。这样方便的便利，不需要去学习WebDriver独有的脚本语言，使用WebDriver就像在自己项目中使用一个第三方库一样。
PhantomJS 不需要GUI,可以直接命令行中进行处理,内核是WebKit引擎,非常适合爬虫使用.
介绍完了先安装:
pip install seleniumPhantomJS的下载需要去官网:http://phantomjs.org/download.html就要开始写代码了:
from selenium import webdriver
browser = webdriver.PhantomJS()
url = 'https://www.toutiao.com'
browser.get(url)
browser.implicitly_wait(2) # 等待2秒让js直行完成
剩下的就需要你自己根据需求来编写代码了,还有selenium的中文文档在这里:https://selenium-python-zh.readthedocs.io/en/latest/
亮独观其大略
《魏略》记载，诸葛亮在荆州，与石广元、徐元直、孟公威俱游学，“三人务于精熟，而亮独观其大略。”简简单单的一句话，其实正是在学习方法上，诸葛亮比其他人的高明所在。那回到编程语言，什么又是编程语言的“大略”呢？我个人觉得，其核心就是：
了解清楚这个语言“当前”的应用生态
一门语言能不能用在很多不同的领域？除了极少数专有化语言外，很多语言都可堪此任。
但“能不能用在”，和“是不是已经用在”，却是两个截然不同的问题。比如说，能不能用C++来写机器学习中所需要用的各种程序（脚本）？答案当然是可以的，但业界是不是在大面积的用？情况并不乐观，Python仍然是这个领域的“第一语言”。为什么？这其实就是一个生态的问题。在Python下，机器学习所需要的各种类库，成熟而完整，因此，无论是学习者，还是应用者，可以快速的进入到状态，并完成手头的工作。甚至于，因为Python2所构建的这个生态太成熟了，从而导致了整个业界，从Python2切换到Python3的过程，痛苦而又漫长。所以，作为一个初学者，在学习的一开始，就去“打听”一下（事实上，我觉得老师的作用，也应该在这里），你所要学习的这门语言，现在一般都拿来干什么，并且是不是和你想学习的方向（哪怕只有一个模糊的概念），在目标上高度契合，我觉得是最紧要和事半功倍的事情了，能为你的后期学习，节约太多的时间，从而少走很多的弯路。工欲善其事，必先利其器
人类似乎总是很欣赏那些在公众中，表演用记事本，在没有任何代码提示情况下，“手写”代码的大神。
其实要实现这些并不难，万事无他，唯手熟尔！哪怕你要用的那个函数，参变量再多，你这天天写，总有熟到可以信手拈来的地步。但向观众，尤其是初学者表演，甚至是传达这样的理念，我觉得就是一种“罪恶”。恰恰相反，我觉得，作为一个经验丰富的老手，我们最应该向初学者推荐的，应该是一款经过精心调教的“工具”。还是以Python和数据分析的学习为例，怎样开始学习最好？上手就开始来学怎样撸代码？如果你问我，那我一定会告诉你：> 先去装个Anaconda再说为什么？
省时省心啊
从此，近千个数据科学相关的开源包，你再也不用担心你应该去哪里找到他们，并且是不是和你现在用的版本会有冲突，等等等等这样一些听上去很琐碎，但绝对会浪费你大量时间的事情了，而是能专注于学习。
因为一切都已经在那里了！
实际上，在真正的软件生产过程中，可以说绝大多数的开发，都是严重依赖于工具的，你想想，为什么类似Docker这样的工具会盛行？抛开在虚拟化等方面的具体技术不谈，这东西对于开发和运维人员而言，一个巨大的好处，其实不就在于它的：几乎零配置么？
我要搭一个LAMP的Web的开发环境，我不需要自己劳心费力的去一个个的装Apache + MySQL + PHP，还不能保证能不能装上，一个image即可。编程学习也一样，尤其是针对初学者而言，不要因为看到“大神”们，都是手写代码，就觉得：把时间分配在掌握一个好的IDE工具上，是在浪费时间！
实际上，这反而是能够让你学的更快的利器！
这里有一个小小的推荐，就是Visual Studio Code，微软的这款产品，经过这几年的大力发展，其扩展的丰富程度，真心足堪大任了，如果不是很特别的语言需求，基本上都可以在其应用商店中，找到对应的开发扩展。最后才是语言学习本身，但只40%
在充分了解了所需要学习的语言本身，现在主要拿来干什么，并且也用上了“高大上”的工具以后，整个学习的旅程，就算可以正式开始了。
这里，有一个小小的建议，叫“只40%”。我觉得，这是所有高效学习的关键所在！
什么意思？
举一个例子，比如在很多语言中，提供了各种各样的处理字符串的方法（或函数），以Python为例，哪怕比如就是一个简简单单的，从“Hello World!”中，截取相应的子字符串，也有很多的技巧，比如：林林总总，好吧，作为初学者，面对这些东西怎么办？我就看到有很多的“大部头”的号称面向初学者的书，会洋洋洒洒的为此大书特书一番，好像，不把所有的可能性穷尽，初学者不算学完一样。
但在我看来，这恰恰是最“糟糕”的一种写法和学法了。两个字：
没用！因为有习惯和遗忘曲线的存在。
所以，即便是你当时花了大把的时间，去学习了这种种的技巧，今后，随着你自己编程风格的形成，你还是会逐步趋向于用一种固定的方式，去处理问题，当然，我不是说这个例子，毕竟它太简单了，简单到这么多风格，完全可以让人接受 :)，但我也不是没有看到过，就是有人愿意在他/她的代码的某个地方，先声明一个类似这样的函数：
为什么他/她要这么做？这不等于是为开发增加了一种“方言”么？其实无他，就是因为这可能是他/她在另外的语言环境（比如JavaScript）下，已经用熟了的一种方式而已，这是人的天性使然。
这也就提醒初学者，当你在学习一门计算机语言的过程中，下面的两个“经验”，可能能帮助到你，更为高效的进行学习，那就是：
1. 克制自己，不要试图去了解这门语言的全部，只学自己当前需要和能明白的
比如说，你就是准备用Ren'Py做一个可视小说的游戏出来，里面只是需要一点点的Python知识，那你也捧一本大部头，然后费劲吧啦的去看那些你根本用不上的函数的用法，并试图去“深入”的理解OOP和函数式，这两种不同的范式，在Python下的实现（这可能是很多教程非常引以为傲的“高级”货），何苦来哉？
等你这一切都完成，人家可能早就做出来了好几个游戏了，并且竟然发现：语法要求从来可能就没超过大部分Python教程顶多第三章的要求（一般的教程，到第三章，从最基本的变量定义，到函数应用等等，一般都会写完了）。
当然，我这样讲，不是在鼓吹说，深入系统的学习不重要，但我能保证，那绝不高效！
2. 在一开始，就要培养形成在线查阅文档的能力
我们已经处在了网络高度发达的时代，这是一个没有办法改变的事实！这个时代，最鲜明的特点之一是什么？我觉得就是：
知识开始也一定会经常以索引的形式存在！
当然，你也可以说成是人类的整体记忆能力在退化，但我个人不这样认为，实际上，索引式的好处，反而是人类可以记住更多东西了。
回到编程的学习，最高效的方式也应该是这样，学习的目标，应该从“完全记住”，转变为在脑子里大概留个印象，然后可以在遇到问题时，能快速的根据这个印象，通过在线的文档查找，迅速定位到问题的清晰的解决方案。
40%，足矣～
最后借此风水宝地，插播一个小广告，本人正在准备着进行编程教育自媒体方面的创业中，当前主要的想法，是针对K12年龄阶段，并主要和初等数学和物理，以及主流的一些算法等结合在一起，提供难易程度不同的，各种或好玩、或实用的编程教程和培训，同时，也会逐步的开讲一些整个计算机和软件发展历程中的故事，以及我自己的一些小小的思考，欢迎大家多多关注哈。发现大家对python了解不是特别多，因此总结了python的5大用处，帮助你python学习之后，能正确选择方向。
1、Web开发
提到web开发，大家脑海中闪现的一定是当前主流的开发语言Java,但你可能想不到的是python也可以做web开发，他由于开发迅速、部署飞快，变更起容易，代码量小深受开发者的喜爱，并且还有强大的框架来进行web开发。最经典的Django、Flask、Tornado，使程序员快速开发复杂的代码和应用，开发高质量的web程序。我们的金主知乎、豆瓣、Google、YouTube等企业均将python作为主要的开发语言，怎么样强大吧！！！
2、自动化运维
随着公司的发展、业务需求的持续并快速地增长，往往一个运维工程师通常要管理成百上千台服务器，运维工作变得重复、繁杂。那么将运维工作自动化，把运维工程师从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确，这是使用python来做的持续高效的事，那么为什么选择Python呢，一来，大部分的开源运维工具都是由纯Python编写的，如Celery、ansible、Paramiko、airflow等，二来，Python与其他语言相比，更加优雅、明确和简单。
3、数据分析/可视化
作为数据分析的一大利器--Python,除了自身语言简洁高效易上手的优点，还有许多强大的功能。
支持非常多的库用于分析需求：Pandas：一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）；可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据；可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray；广播功能函数；整合 C/C++/Fortran 代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的方法 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。
4、网络爬虫
浏览网页时，发现好多对我们有用的数据，但怎样从互联网上抓取对于我们有价值的信息呢，这个时候我们需要一款利器—python，比如：豆瓣的推荐电影列表、社区留言、音乐软件评论等
5、机器学习
机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体地说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达，机器学习的算法包括神经网络、深度学习、支持向量机及随机森林，基本道理和上述相似，应用场景很多：例如推荐系统、人脸识别及语音识别等。
对于机器学习库和Python框架，scikit-learn和TensorFlow算是两个比较热门的。下面是scikit-learn中文学习网站，大家可以访问学习
这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一周：Excel
每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。
在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。
在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。
Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结各类函数的使用。
除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。
了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及相关应用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list，是核心概念之一。
了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。
了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
第二周：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据可视化是分析的常用技巧之一，不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。首先了解常用的图表：
Excel的图表可以100%绘制上面的图形，但这只是基础。
在「数据可视化：你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表，除了趋势图、直方图，还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。
数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景，比好看更重要。比如桑吉图就是我一直推崇的图表，它并不知名，但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。
Excel的图表操作很傻瓜化，其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化：教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧，包括配色选取，无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。
Excel图表的创造力是由人决定的，对数据的理解，观察和认知，以及对可视化的应用，这是一条很长的道路。
图表是单一的，当面板上绘制了多张图表，并且互相间有关联，我们常称之为Dashboard仪表盘。
上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard，比单元格直观不少。我们常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。
BI（商业智能）主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析，它提供比Excel更丰富的交互功能，操作简单，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI能缩短大半。
在「数据可视化：手把手打造BI」教程中，以微软的PowerBI举例，教大家如何读取数据，规整和清洗数据，绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。
BI还有几个核心概念，包括OLAP，数据的联动，钻取，切片等，都是多维分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后续的进阶可视化，将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具，了解技术知识对应用大有帮助。
第三周：数据分析思维数据分析能力的高低，不以工具和技巧决定，而以分析思维决定。
在一场战争中，士兵装备再好的武装，进行再严苛的训练，若是冲锋的方向错了，那么迎接他们的唯有一败涂地。
分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。
既然是思维，它就倾向于思考的方式，Excel函数学会了就是学会，分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，以「我觉得我认为」展开，好的数据分析首先要有结构化的思维。
麦肯锡是其中领域的佼佼者，创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。
这篇文章简述了该思维的应用，「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。
除此以外，还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等，这些都是不同领域的框架。框架的经典在于，短时间内指导新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性价比最优的。数据分析思维，是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式，都需要佐证和证明，数据就是派这个用处的，「不是我觉得，而是数据证明」。
现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域，就是：如果你不能用指标描述业务，那么你就无法有效增长它。每一位数据分析师都要有指标体系的概念，报表也好，BI也好，即使机器学习，也是围绕指标体系建立的。
下图就是一个典型的指标体系，描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节，都有数据及指标以查询监控。
不同业务背景需要的指标体系不同，但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。
数据分析不是一个结果，而是一个过程。几乎所有的分析，最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地，把它转化为成果。
数据分析思维是常年累月养成的习惯，一周时间很难训练出来，但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。
这家商场的人流量是多少？怎么预估？
上海地区的共享单车投放量是多少？怎么预估？
街边口的水果店，每天的销量和利润是多少？怎么预估？
这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法，通过不断地练习，肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。
优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也经得起拷问。
第四周：数据库
Excel很容易遇到瓶颈，随着业务的发展，分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑，超过十万条数据，已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据，这时候就需要学习数据库了。
即使非数据岗位，也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。
很多数据分析师戏称自己是跑SQL的，这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。
教程内容以MySQL为主，这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。
新手首先应该了解表的概念，表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章，包括表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。
SQL的应用场景，均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL，从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。
数据还是分析师薪资数据，它可以和Excel实战篇结合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题，难度从简单到困难都有。「SQL，从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。
join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等函数。不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。知道为什么union比or的效率快，这已经和不少程序员并驾齐驱。
第五周：统计学
很多数据分析师并不注重统计学基础。
比如产品的AB测试，如果相关人员不清楚置信度的含义和概念，那么好的效果能意味着好么？如果看待显著性？
比如运营一次活动，若不了解描述统计相关的概念，那么如何判别活动在数据上的效果？可别用平均数。
不了解统计学的数据分析师，往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展，那么统计学更是需要掌握的基础。
统计知识会教大家以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》，那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。
在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势：描述统计」，会教给大家描述统计中的诸多变量，比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。
箱线图就是描述统计的大成者，好的分析师一定是惯用箱线图的常客。
第二篇「解锁数据分析的正确姿势：描述统计(2)」将会结合可视化，对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图，掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。
直方图和箱线图一样，将会是长久伴随分析师的利器。
统计学的一大主要分支是概率论，概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。很多事情，都可以用概率论解释，「概率论的入门指南」和「读了本文，你就懂了概率分布」都是对其的讲解。
包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实，那是无根之木，教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解，告诉大家怎么玩。
其实数据分析中，概率应用最广泛和最全面的知识点，就是假设检验，大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。
何为假设检验？假设检验是对预设条件的估计，通过样本数据对假设的真伪进行判断。
产品改版了，用户究竟喜不喜欢？调研的评分下降了，这是用户的评价降低了，还是正常的数据波动呢？这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。
「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难，通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用，实际公式不需要掌握的多透彻，了解背后的意义更重要。
统计学是一个很广阔的领域，包括方差分析，时间序列等，都有各自不同的应用。大家若感兴趣，可以去阅读各类教材，没错，教材是学习统计学最优的方式。我这类文章堪堪算入门罢了。
第六周：业务
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，根本不知道垂直距离。这是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。业务形态千千万万，数据分析师往往难窥一二。我的公众号业务部分也涉及了不少，大家可以通过这几篇文章了解。
一篇文章读懂活跃数据；深入浅出，用户生命周期的运营；获取新增用户，运营都应该知道的事；运营的商业逻辑：CAC和CLV；从零开始，构建数据化运营体系；读懂用户运营体系：用户分层和分群，这些都是互联网运营相关的内容，或多或少涉及了不少业务方面的概念，数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
而在「最用心的运营数据指标解读」中，我尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型，它们都是通用的框架。
产品运营模型：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播，以及细分指标。
市场营销模型：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期，生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
流量模型：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。
电商和消费模型：以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用户行为模型：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层，还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。
除了上述的几个常见模型，数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM，虽然可以归类到流量模型，但它并不简单。比如财务分析，商业的各种成本支出也需要专人负责。
在业务知识外，业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候，沟通往往成为老大难的问题。
业务学习没有捷径，哪怕掌握了诸多模型，不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识，电子商务不同产品的特性，这些都会影响到分析报告的质量。
在早期，新人最好选择一到两个领域深入了解其业务，然后以此拓展边界。
第七周：Python/R
第七周是最后的学习环节。
是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师升职加薪，迎娶白富美。数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。
这里的教程以Python为主。
「开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境，Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本，不要选择Python2了。
Python的语法相当简洁，大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。
「开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构，列表list，元组tuple，以及字典dict。万变不离其宗，掌握这三种数据结构以及相对应的函数，足够应付80%的分析场景。函数式编程为Python一大特色，Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通，掌握起来非常迅速。另外还有控制流，for、while、if，通常配合函数组合使用。
「了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数，丰富的函数虽然能偷懒，但是不少场景下，还是需要自己动手撸一个。
能够调第三方包解决，就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景，而第三方依靠不了，就自己编一个函数。如果是临时性的场景，写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格，所以Python的学习尽量以应用为主，不用像分析师那么严格。
包、模块和类的概念属于进阶知识，不学也不要紧。
「Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包，numpy和pandas，其他Python知识可以不扎实，这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三个数据结构，掌握它们，便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。
「用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL，一路走来，大家想必对它无比熟悉，这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能，绘制出一副词云图。
1、使用file_get_contents获得网页源代码。这个方法最常用，只需要两行代码即可，非常简单方便。
2、使用fopen获得网页源代码。这个方法用的人也不少，不过代码有点多。
3、使用curl获得网页源代码。使用curl获得网页源代码的做法，往往是需要更高要求的人使用，例如当你需要在抓取网页内容的同时，得到网页header信息，还有ENCODING编码的使，USERAGENT的使用等等。所谓的网页代码，就是指在网页制作过程中需要用到的一些特殊的"语言"，设计人员通过对这些"语言"进行组织编排制作出网页，然后由浏览器对代码进行"翻译"后才是我们最终看到的效果。制作网页时常用的代码有HTML，JavaScript，ASP，PHP，CGI等，其中超文本标记语言(标准通用标记语言下的一个应用、外语简称:HTML)是最基础的网页代码。
以上就是关于php爬虫视频教程以及scripting生成出来的页面的方法吗的相关回答，有更多疑问可以加微。
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