【银行业正处于快速数字化转型中，怎么发展？往哪里走？最后能到哪里？确切的方向谁也说不完整，广征意见中的各类奇思怪想满天飞。总结起来有这么几类：一是提高工作效率类。如通过系统提高自动化处理比例，将日常工作中某些规律性业务交由系统自动处理，提高单位时间内工作效率，如报表自动统计、业务机器人等；二是提升客户体验感类。如通过系统处理常规业务弥补客服人员的有限性，减少客户等待时间，方便客户自主操作，例如ATM机、银企对账机、智能开卡机等取款、查询打印等易于理解、不会产生歧义类常规业务；三是大数据分析类。如根据退休人员购买理财产品等情况，提供更符合该类客户在安全、稳定收益方面需求的产品。

本人是银行窗口服务方面小小负责人，希望在数据化转型方面通过系统建设等方式，提高柜面服务质量、服务效率，更好的为服务对象提供更优质服务。各位如在办理银行业务方面，不管是线下还是线上如遇到什么问题，如您方便，随时可以在评论区吐槽或反应，不胜感激！

在实际工作中，技术人员与业务人员面对对象不一样，思维也相差挺大，为了体验技术人员可能的思路，我试着学学编程。作为只是尝试，所以仅仅是通过简单的编程解决工作上一些小问题，偏实用性，如excel报表汇总、数据查询等,为了提高兴趣，也收集并按自己想法更改了一些爬虫程序，如批量下载电影、图片、音乐等，后续将陆续发布，如有侵权请知会立删】

python实用代码2：自动爬找下载电影

学习python有一点很吸引人，就是爬虫技术，不知初学者们有无同感？能自动搜索到自己需要的各种数据！其中，自动下载电影更让人兴奋，试想：一打开程序运行后，同时有几千部电影等待下载，下载一晚上，硬盘满满当当的几千电影，多么壮观！收集整理代码如下，仅供交流学习。

#coding=utf-8
import requests
import bs4
import pandas as pd
import os
import pyperclipdef get_data(url):  #1、网络请求 #访问指定的 url 网页headers = {'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8','user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',}r = requests.get(url, headers=headers)r.raise_for_status()r.encoding = r.apparent_encodingreturn r.textdef parse_data(html):  #2. 网页解析#根据 url 获取到的网页内容bsobj = bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')info = []# 获取电影列表tbList = bsobj.find_all('table', attrs = {'class': 'tbspan'})# 对电影列表中的每一部电影单独处理for item in tbList:movie = []link = item.b.find_all('a')[1]#print(link)# 获取电影的名称name = link['title']# 获取详情页面的 urlurl = 'https://www.dy2018.com' + link["href"]# 将数据存放到电影信息列表里# 访问电影的详情页面，查找电影下载的磁力链接temp = bs4.BeautifulSoup(get_data(url),'html.parser')tbody = temp.find_all('tbody')# 下载链接有多个（也可能没有），这里将所有链接都放进来for i in tbody:download = i.a.text#if 语句的判断，如果下载链接中包含 magnet:?xt=urn:btih 字符串，则视为有效链接，下载下来，否则跳过。if 'magnet:' in download:movie.append(name)movie.append(url)movie.append(download)# 将此电影的信息加入到电影列表中info.append(movie)breakreturn infodef save_data(data):  #3.数据存储#将 data 中的信息输出到文件中/或数据库中,保存的数据try:os.mkdir("D:/film") #创建文件用于存储爬取到的数据except:""file_name = 'D:/film/影片.csv'data_frame = pd.DataFrame(data)data_frame.to_csv(file_name, mode='a', index=False, sep=',', header=False) def download(links):#下载电影imageData = pd.read_csv('D:/film/影片.csv',names=['name','link','download'])# 获取电影的下载链接，并用换行符分隔a_link = imageData['download']links = '\n'.join(a_link)# 复制到剪切板pyperclip.copy(links)# 打开迅雷thunder_path = r'C:\Program Files (x86)\ThunderNetwork\Thunder\Program\ThunderStart.exe'os.startfile(thunder_path)def main():   #4. 爬虫#循环爬取多页数据"""1、剧情片2、喜剧片3、动作片4、爱情片5、科幻片6、动画片7、悬疑片8、惊悚片9、恐怖片10、纪录片11、音乐歌舞题材电影12、传记片13、历史片14、战争片15、犯罪片16、奇幻电影17、冒险电影18、灾难片19、武侠片20、古装片"""StaNO=int(input("请输入下载起始影视种类： "))  #1-20EndNO=int(input("请输入下载结束影视种类： "))  #1-20#每类电影下载页数选择page_stanum=int(input("请输入下载起始页面：  ")) page_endnum=int(input("请输入下载结束页面： "))for NOnum in range(StaNO,EndNO):for page in range(page_stanum,page_endnum):print('正在爬取：第' + str(NOnum)+'-'+str(page) + '页......')       # 根据之前分析的 URL 的组成结构，构造新的 urlif page == 1:index = 'index'else:index = 'index_' + str(page)           url = 'https://www.dy2018.com/'+str(NOnum)+'/' + index +'.html'# 依次调用网络请求函数，网页解析函数，数据存储函数，爬取并保存该页数据html = get_data(url)movies = parse_data(html)links = save_data(movies)print('第' +str(NOnum)+'-'+ str(page) + '页完成！')download(links)if __name__ == '__main__':  #5. 程序入口main()

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