线上Python课程都面向哪些方向？
本文作者：张馨月
文字编辑：朱巧利
导读
Python可以说是当下最为热门的编程语言之一，受疫情的影响各行各业都加入到了Python的学习队伍当中，互联网上以Python为主题的课程也层出不穷。那么这些五花八门的课程都主要面向哪些方向呢？今天小编就带大家爬取腾讯课堂及网易云课堂的Python课程标题并从中进行分析~
1.课程标题爬取
我们首先爬取腾讯课堂Python课程的题目（https://ke.qq.com/course/list/python）。点击F12进入开发者模式，可以看到该网页的请求方式为get。同时，查看该网页的源代码可以看到标题都包含在”class="item-tt-link" title=”字段中。
因此我们可以直接copy源代码并导入Stata中进行提取。
copy "https://ke.qq.com/course/list?mt=1001&st=2007&page=1" temp.txt,replaceimport delimited using temp.txt,clear encoding("utf-8")keep if ustrregexm(v1,`"class="item-tt-link" "')gen url=ustrregexs(1) if ustrregexm(v1,`"a href="(.+?)""')gen title=ustrregexs(1) if ustrregexm(v1,`" title="(.+?)""')不过，通过观察第一页的源代码，可以发现总页数存放在json格式字段的关键字”total_page”中。
因此我们可以从这里提取，代码如下：
gen page=ustrregexs(1) if ustrregexm(v1,`""total_page":(.+?),"')keep if page !=""destring page,replacelocal p=page[1]这样，我们便可以遍历页码进行循环提取：
local p=page[1]forvalues i=1/`p'{ copy "https://ke.qq.com/course/list?mt=1001&st=2007&tt=3036&page=`i'" temp.txt,replace import delimited using temp.txt,clear encoding("utf-8") keep if ustrregexm(v1,`"class="item-tt-link" "') gen title=ustrregexs(1) if ustrregexm(v1,`" title="(.+?)""') drop v1 save `i',replace}部分结果截图如下：
对于网易云课堂python课程的爬取，我们同样先查看开发者工具的请求方式与源代码中的内容，结果可以看到该网页的请求方式为post，且源代码中没有包含我们需要的信息。进一步观察开发者工具的XHR文件，可以看到studycourse.json中保留了我们需要的信息。但由于网站的设计，我们没有办法查看其中的内容，打开链接得到的内容如下：
因此这部分的内容使用Python中的selenium模拟网站，并使用xpath爬取，相关方法的介绍可以参考推文《Python爬虫之selenium爬取国家自然科学基金数据库（一）》《XPath Helper助XPath爬虫一臂之力》，这里不详细列出爬取过程。
2.词云图绘制
首先，我们将爬取网易云课堂得到的文件wy_title.xlsx与爬取腾讯课堂得到的dta文件进行合并，并导出为txt文件用于分词。
import excel using wy_title,first cleardrop Afs *.dtaforeach file in `r(files)'{ append using `file'}replace title=ustrregexra(title,"【.+】","")export delimited using title.txt,replace接下来，调用Python中的jieba模块进行分词，详细用法可参考推文《高亮输出之唐诗作者》《从流调数据中寻找感染真相》，由于直接使用jieba分词无法识别“大数据”“机器学习”这类词汇，我们可以使用jieba.load_userdict自定义一个词典来辅助分词。程序如下：
clear allpythonimport jiebacourse=[]with open(r"title.txt",encoding="utf8") as f: for i in f.readlines(): str=i course.append(str) jieba.load_userdict(r"tsdict.txt") #添加自定义词典with open("分词.txt","w",encoding="utf8") as f2: for unit in course: seg_list = jieba.cut(unit) for word in seg_list: f2.write(word+"\n")end此时我们得到了初步的分词结果，但从下图所示的部分截图中可以看到，结果中保留了一些单字、缺失值等“噪声”：
所以我们需要把这些不需要的内容进行剔除，并对结果进行词频统计，删掉频率小于5的单词。
import delimited using 分词.txt, clear encoding("utf-8")rename v1 keyworddrop if ustrlen(keyword) == 1 // 删除单字drop if keyword =="" //删除缺失值preserveimport delimited using 停用词表.txt, clear /// encoding("utf-8") varname(nonames)outsheet using 停用词表.txt, replace nonames noquotelevelsof v1, local(keyword)restoreforeach word in `keyword' { drop if keyword == "`word'" //删除停用词}levelsof keyword, local(keyword)bysort keyword: gen frequency = _Ngsort -frequencyduplicates drop //删除重复词drop if frequency < 5 //删除出现频率小于5的词最后使用wordcloud命令，便可绘制出词云图：
wordcloud keyword frequency using 词云.html, replace /// size(15 80) range(3840 2160)shellout 词云.html从图上可以看到，和Python一起出现频率最高的词语是大数据，与之相关的数据库和框架包括MySQL、Oracle、Spark、Storm、Hadoop等。具体来看，现有的线上课程既包含入门课程，也涉及网络爬虫、数据分析与处理、机器学习、web开发等具体方向，还有一些课程专门针对于金融量化与企业办公，从中可以看到Python的应用领域还是很广的，大家在掌握基础知识后最好可以针对自己的应用领域确定学习路径。除了这些线上课程外，廖雪峰老师的网站、GitHub社区、CSDN网站以及我们的公众号也会分享与Python相关的内容，对Python感兴趣的小伙伴快快行动起来吧~
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