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吴冲

30分钟，37行代码，6000条数据

我在百度上搜索“爬虫”，大量爬虫的实际案例展现在我眼前。仔细看了很多文章，发现大部分案例都是python语言的。因为python是开源语言，简单易用，所以很多技术或者算法都是用python写的，也有很多人愿意在网上分享自己的工作成果，包括很多在数据挖掘和数据分析领域的成果。所以用python进行科研或者工作，就像站在前人的肩膀上一样，会大大提高工作效率。于是第二天早上，我背着电脑直奔图书馆，准备花一天时间学习python，完成作业。

学过C语言的课程，知道编程的基本逻辑和我们思考问题、处理问题的方式是一样的。拿到python语言代码文件后，我发现它的编写逻辑和C语言差不多，只是变量声明、函数编写、语言特性等关键词等基础知识略有不同。然后，我上网找了一个python语言的基础教程，快速浏览了基础知识后，开始模仿一个爬虫的例子，试着自己写爬虫命令。

按照爬虫案例的思路，我先介绍了HTTP请求库、数据处理库和EXCL文件生成库，然后写了一个函数获取网站数据，另一个函数整理获取的数据。最后我用了一个执行函数调用前两个函数，把处理后的数据写入新创建的EXCL表，这样就可以完成快速获取数据的任务了。整个过程大约需要30分钟，代码只有37行。

写完代码，我在命令行输入“python getdata.py”，程序开始运行。当我看到爬虫从新闻联播、微博等社交平台获取我需要的热点新闻，帮我整理了近三年的近6000条新闻数据，并以Execl表的形式出现在我的目录文件夹中时，我非常开心和自豪。

这是我第一次学习使用python的经历。在以后的学习中，一旦遇到相关问题，我会想到python语言，因为它的工作效率很高。慢慢的，我发现python非常适合数据分析领域的工作。它提供了许多优秀的开源库和框架，使我能够专注于核心任务，如算法设计、核心功能的实现等。

作为测绘工程专业的学生，我们的专业培养计划中没有编程课程。我之所以热衷于自学各种编程知识，是因为如果将计算机技术与我的专业背景相结合，我可以完成很多同学无法胜任的工作，比如进入老师的课题组承担核心工作，高效完成科研任务等。，这将成为我最重要的竞争力。与此同时，我开始意识到专业背景并不是一个障碍。很多技术专业的都是非专业课出身，专业也不一样。唯一的共同点就是他们扎实的基础知识和无数次编写代码的实践。我认为这同样适用于我。在学长的推荐下，我找到了一个python自学教程。因为这个教程直接链接到网上，简单易学，而且教程作者一直在维护更新内容，保证其准确性和友好性，所以在网上口碑很好。100行代码识别我的脸

进入教程，在首页的python语言介绍一栏看到一句醒目的话:“C语言需要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只需要20行。”印象深刻。这就是python的魅力。

一般来说，当你开始学习一门编程技术时，第一步是安装语言环境和开发环境。python的环境安装很简单，因为我用的是苹果电脑，而苹果电脑本身的Mac OS系统就内置了python，只要安装一个编辑器，就可以直接开始编程了。

从python文件的代码结构，到代码中每一个字的含义，我都很容易理解。我一边看每一章的知识点，一边按照教程的内容练习。当我遇到不懂的困难时，我通常可以通过百度搜索找到详细的答案。为了加深对知识点的印象，这门课我学了很多遍。当我觉得脑子里储存的知识越来越多，思路也越来越清晰的时候，我觉得下一步就是找实际案例进行练习了。只有通过练习和学习，才能真正掌握语言。

在网上开源社区GitHub找到了一些python项目案例，期待通过阅读别人的源代码来提高自己的编程能力。看到别人写的具体项目，发现从项目工程目录的文件组织到具体python文件的编写，一切都非常专业和巧妙。比如目录在细节上会按照不同的功能分成不同的功能文件，重复写的地方很少。只要是后期程序中需要的，都可以直接调用。这样一来，代码量减少了很多，后期更新维护也更容易了。此外，python文件中的每一个函数或重要语句都有相应的解析说明，变量和函数都用统一的英文名称命名，非常易读。

同时我还发现，不少案例中的许多内容都跟教程有差别，比如同样的数据排序功能，别人用一行代码就实现，而我却要写很多行才能做到。百思不得其解，我便咨询了计算机课程的老师。老师告诉我，我从基础知识教程中学到的方法是最基础的最简单的，但也因为基础，并不会涉及一些编程的技巧。而在别人分享的真实案例中，一般都运用了编程技巧。老师建议我在实际操作时多学习模仿别人的编程思路和做法，比如灵活运用函数式编程、面向对象编程等技巧，这在开发大型项目时，就能大大减少代码量，提高效率，也能让软件系统更加稳定。

我学习python已经有3年多了，python早已成为我科研学习路上的得力助手。同时我也发现很多情况下很多内容和教程里的不一样。比如同样的数据排序功能，别人一行代码就能实现，我却要写很多行才能做到。很困惑，我咨询了计算机课程的老师。老师告诉我，我从基础知识教程中学到的方法是最基础最简单的，但是因为基础，所以不涉及一些编程技巧。在别人分享的真实案例中，一般都会用到编程技巧。老师建议我在实践中学会模仿别人的编程思路和做法，比如灵活运用函数式编程和面向对象编程。这样可以大大减少代码量，提高效率，让软件系统在开发大型项目时更加稳定。我学习python已经3年多了，python早已成为我在科研学习道路上的得力助手。

就这样，我不断实践数据挖掘、数据分析、网站系统等项目的实际案例。印象最深的是有一次我在做人脸识别案例的时候，新建了一个python项目文件，引入了python人脸识别的开源引擎，写了不到100行代码。我看到照片上的自己被一个绿色的相框认出来了，并标上了自己的名字。这是我第一次感觉到人工智能技术离我这么近，也让我在以后遇到图像处理、深度学习等任务时，有了自信，敢于尝试挑战。一个月，独立开发系统。

经过一段时间的学习，我对python的兴趣越来越浓。为了检验自己的学习效果，我和几个同学报名参加了创新创业互联网+大赛。虽然大家都不是计算机专业的，但是我们就是想试试挑战，看看别人有多厉害。我们选定的项目是开发一个基于LBS的图书分享系统，我自愿接手编程技术的任务。因为我知道，只要我愿意花时间去学习，目标就大概率会达到。

网站应用系统是python的基础应用领域，比如国内的Douban.com，国外的youtube。他们的后台系统都是用python开发的。于是，我回到教程，再次深入学习了python web编程相关的知识点，比如IO编程、数据库、web框架以及第三方模块的引入。然后我从GitHub上找到了一个类似我需要开发的系统的python项目。在仔细研究了源代码后，我开始在模仿的同时开发自己的新系统。

在开发过程中，我经常会遇到一些错误信息。因为身边没有精通python的同学，所以我不得不去百度，甚至去国外网站寻找解决问题的方法。这对于英语水平不高的我来说又是一个挑战。经过一个多月的努力，我终于开发出了这个系统。当自己设计的网站主页出现在眼前时，我感到很激动。

虽然最后我们没有取得好的名次，但是通过参加比赛，我在短时间内成功建立了一个完整的python系统项目，让我获得了充分的知识和信心。后来我发现在我很多老师的科研项目中，我甚至可以承担整个项目的开发任务，这是我身边很多同学做不到的。

现在，我学习python已经3年多了，python早已成为我在科研学习道路上的得力助手。我认为，在技术升级发展的今天，及时跟上科技发展的步伐，敢于运用新技术、新知识强化自己的专业能力，实现跨界融合，是大学生提升专业领域的有效途径。

编辑:曹