近几年来，python的热度一直特别火！大学期间，也进行了一番深入学习，毕业后也曾试图把python作为自己的职业方向，虽然没有如愿成为一名python工程师，但掌握了python，也让我现如今的工作开展和职业发展更加得心应手。这篇文章主要与大家分享一下自己在python爬虫方面的收获与见解。   

1.Jupyter读取数据警告ParserWarning:Fallingbacktothe'python'enginebecausethe'c'enginedoesnotsupportregexseparators在使用JupyterNotebook读取数据进行分析时，如下：python<ipythoninput

分布式锁应用场景很多应用场景是需要系统保证幂等性的（如api服务或消息消费者），并发情况下或消息重复很容易造成系统重入，那么分布式锁是保障幂等的一个重要手段。另一方面，很多抢单场景或者叫交易撮合场景，如dd司机抢单或唯一商品抢拍等都需要用一把“全局锁”来解决并发造成的问题。在防止并发情况下造成库存超卖的场景，也常用分布式锁来解决。实现

Python适合初学者入门。Python作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。相比其他主流语言，有更好的可读性，上手相对容易。各种模块，免去了很多重复的工作，更快地写出东西。配置环境也不复杂，mac和linux内置了Python。自学python，最大的3个经验：.一本易懂，比较好的教程，从头到尾

Python的‘for’和‘while’循环支持‘else’分句，分句仅在循环体没有触发‘break’语句并终止时执行。Python'sforandwhileloopssupportanelseclausethatexecutesonlyiftheloopsterminates

Spark安装spark运行环境spark是Scala写的，运行在jvm上，运行环境为java7如果使用Python的API,需要使用Python2.6或者Python3.4Spark1.6.2  Scala2.10  Spark2.0.0  Scala 2.11

关于并行计算的概念有非常多，硬件落地其实就只有两种，CPU上的并行计算和GPU上的并行计算，GPU做点积这样的矢量计算（矩阵计算）有优势，但目前还运行不了操作系统和数据库，比较多用于研究性质的计算。在我们生产系统中运用最多的是CPU上的并行计算，其落地方式也只有两种，多线程和多进程。围绕多线程、多进程结合通信技术的灵活设计，它的应用范围非常广泛，不光用于并行

读写锁同一用户并发读取同一条数据，不会出现什么问题，因为读取不会修改数据，但是如果某个用户正在读取某张表，而同一时刻另一用户正在修改这张表的id为1的数据，会产生什么后果？答案是不确定的，读的用户可能会报错退出，也可能读到不一致的数据。 解决这类经典问题的就是并发控制。在处理并发读写的时候，可以通过实现一个由两种类型的锁组成锁系统来解决问题。

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Python打包处理数据的问题，问题如下：打包完成后报错：发生错误:Missingoptionaldependency'openpyxl'.Usepiporcon