本文目录一览：
- 1、如何使用Python实现爬虫代理IP池
- 2、python常用的数据分析包有哪些
- 3、Python获取url中域名及从域名中提取ip的方法
- 4、用python怎么能解析输出ifconfig里具体IP地址？
如何使用Python实现爬虫代理IP池
第一步：找IP资源
IP资源并不丰富，换句话说是供不应求的，因此一般是使用动态IP。
免费方法，直接在网络上找，在搜索引擎中一搜索特别多能够提供IP资源的网站，进行采集即可。
付费方法，通过购买芝麻ip上的IP资源，并进行提取，搭建IP池。
第二步，检测可用IP保存。提取到的IP，可以进一步进行检测是否可用，比如访问某个固定的网站，找出访问成功的IP进行保存。
第三步，随机调用IP
在爬虫需要使用IP时，可用读取保存IP的文件，进行随机调用IP。
本文介绍了如何建爬虫的IP池方法，可以说搭建IP池很容易，可有些IP的时效性很短，使用之前还可以再测试一次的。
python常用的数据分析包有哪些
ndarray.ndim
数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩
ndarray.shape
数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n排m列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性
ndarray.size
数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。
ndarray.dtype
一个用来描述数组中元素类型的对象，可以通过创造或指定dtype使用标准Python类型。另外NumPy提供它自己的数据类型。
ndarray.itemsize
数组中每个元素的字节大小。例如，一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(=64/8),又如，一个元素类型为complex32的数组item属性为4(=32/8).
ndarray.data
包含实际数组元素的缓冲区，通常我们不需要使用这个属性，因为我们总是通过索引来使用数组中的元素。
NumPy-快速处理数据
标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。
此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。
NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
Python获取url中域名及从域名中提取ip的方法
这种方法为从urlparse模块中通过urlparse方法提取url通过hostname属性获取当前url的域名。
此方法是通过urllib模块中splittype方法先从url中获取到proto协议及rest结果，然后通过splithost从rest中获取到host及rest结果，此时host为域名。（rest被分割了两次）如下图：
此方法为从sokcet模块中获取到gethostbyname方法将域名传递进去就能解析出域名的ip。
此方法为通过nslookup获取域名的ip。
以上从域名中提取ip会不准确，需要设置DNS服务器，这样解析域名就准确了。
用python怎么能解析输出ifconfig里具体IP地址？
import socket
hostname = socket.gethostname()
ip = socket.gethostbyname(hostname)
print ip
这就是本机的IP地址
