Python架構的案例
爬蟲的基本概念詳解
四、爬蟲的結構
Python爬蟲架構主要由五個部分組成，分別是調度器、URL管理器、網頁下載器、網頁解析器、應用程序（爬取的有價值數據）。
調度器：相當于一臺電腦的CPU，主要負責調度URL管理器、下載器、解析器之間的協調工作。
URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重復抓取URL和循環抓取URL，實現URL管理器主要用三種方式，通過內存、數據庫、緩存數據庫來實現。
網頁下載器：通過傳入一個URL地址來下載網頁，將網頁轉換成一個字符串，網頁下載器有urllib2（Python官方基礎模塊）包括需要登錄、代理、和cookie，requests(第三方包)
網頁解析器：將一個網頁字符串進行解析，可以按照我們的要求來提取出我們有用的信息，也可以根據DOM樹的解析方式來解析。
應用程序：就是從網頁中提取的有用數據組成的一個應用。
五、爬蟲的工作原理及基本流程
打開一個瀏覽器---輸入網址---回車----看到呈現的有關關鍵字網站的列表（每一個網站里有標題，描述信息，站點，百度快照連接等等之類的）
我們要用爬蟲抓取有關新聞的網頁面的話怎么做呢？ 點擊右鍵--審查元素---控制臺（Elements是網頁源代碼（我們看到的網頁就是源代碼解析出來的），把代碼獲取下來用一些解析庫把代碼解析出來然后存成一些結構化的數據。
展開 【Zemax Programming】開始使用 Python
【Zemax Programming】開始使用 Python
本周的主題是： 開始使用 Python
概要
本文將介紹如何在系統中設置 Python，以便運行 ZOS-API。Python 和 pywin32 是兩個必備的下載，文中開發環境以及Python模塊僅做推薦。
另外，由于 Python 3.6 與 pywin32 存在已知的兼容性問題，小編建議大家安裝 Python 3.5 以避免安裝中可能存在的問題。
基于 COM 的語言：pywin32
ZOS-API 基于.NET 庫，需使用 win32com 與基于純 COM 編寫的語言，例如 Python，進行通信。Python 的擴展庫 pywin32(https://sourceforge.net/projects/pywin32/)能夠調用 win32com。pywin32 庫有兩個版本，32 位和 64 位。使用 32 位 pywin32處理特定接口時會隨機產生問題，因此我們建議 Python 以及 pywin32 均使用64位版本。只要 pywin32 為64位并參考正確的 Python 架構，則 ZOS-API 能夠通過 Python 2.X 或 Python 3.X 調用。
安裝 Python
要使用 ZOS-API 與 Python，您需要安裝 Python 和 pywin32 庫，才能允許 Python 與其他基于 COM 的 Windows 應用程序通信。需要注意的是，pywin32 并不是 Python 安裝的正式部分，您需要在安裝 Python 之后安裝pywin32。
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目錄
第1部分 Python與金融
第1章 為什么將Python用于金融
第2章 基礎架構和工具
第3章 入門示例
第2部分 金融分析和開發
第4章 數據類型和結構
第5章 數據可視化
第6章 金融時間序列
第7章 輸入/輸出操作
第8章 高性能的Python
第9章 數學工具
第10章 推斷統計學
第11章 統計學
第12章 Excel集成
第13章 面向對象和圖形用戶界面
第14章 Web集成
第3部分 衍生品分析庫
第15章 估值框架
第16章 金融模型的模擬
第17章 衍生品估值
第18章 投資組合估值
第19章 波動率期權
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這不是一本常規意義上Python的入門書。這本書中沒有Python關鍵字和for循環的使用，也沒有細致入微的標準庫介紹，而是完全從實戰的角度出發，對構建一個完整的Python應用所需掌握的知識進行了系統而完整的介紹。更為難得的是，本書的作者是開源項目OpenStack的PTL（項目技術負責人）之一，因此本書結合了Python在OpenStack中的應用進行講解，非常具有實戰指導意義。
本書從如何開始一個新的項目講起，首先是整個項目的結構設計，對模塊和庫的管理，如何編寫文檔，進而講到如何分發，以及如何通過虛擬環境對項目進行測試。此外，本書還涉及了很多高級主題，如性能優化、插件化結構的設計與架構、Python 3的支持策略等。本書適合各個層次的Python程序員閱讀和參考。
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Intel一口氣發布六大“黑”科技，這能幫助他們重回巔峰嗎？
操作系統：Clear Linux * 操作系統可根據個人開發需求進行定制，針對英特爾平臺以及深度學習等特定用例進行了調優；
編排：Kubernetes*可基于對英特爾平臺的感知，管理和編排面向多節點集群的容器化應用；
容器：Docker*容器和Kata*容器利用英特爾?虛擬化技術來幫助保護容器；
函數庫：英特爾? 深度神經網絡數學核心函數庫（MKL DNN）是英特爾高度優化、面向數學函數性能的數學庫；
運行時：Python*針對英特爾架構進行了高度調優和優化，提供應用和服務執行運行時支持；
框架：TensorFlow*是一個領先的深度學習和機器學習框架；
部署：KubeFlow*是一個開源、行業驅動型部署工具，在英特爾架構上提供快速體驗，易于安裝和使用。
針對一些大家關心的問題， Raja Koduri做出了回答。
1)在新的計算時代，為什么英特爾的產品和技術戰略應當基于這六大支柱？
計算的格局在過去十年發生了重大變化。我們所在的世界，數據產生的速度超出了我們分析、理解和幫助保護這些數據的能力。我們看到，這對計算架構提出了巨大需求，這些架構快速演進并呈指數級擴展。面向未來五年，我們有一個大膽的工程愿景，那就是在10毫秒內，向世界上每個人提供每秒萬萬億次浮點運算的計算能力和10PB數據。我們認為，這六大技術支柱是我們驅動所需產品創新以實現這一目標的關鍵推動力。
2)六大支柱領域的知識產權和資源如何讓英特爾在競爭中處于最有利的位置并提供差異化的產品？
在我加入英特爾時，我們可用的知識產權的絕對數量及其廣度令人震撼。我在這個行業工作了近30年，從未見過這樣的情況。
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