大家好，最近有不少新朋友咨询怎么学Python，从哪找学习资源等等。

由于我个人也是从网易云课程的免费资源入门的，这里就扒一扒了网易云课程的Python课程资源，做简单的处理分析，让大家对这个平台的免费好资源有个了解，然后白嫖起来就好了。（文末附领取方式）

可以叫我才哥数据爱好者，学习分享数据之美63篇原创内容

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关于免费课程方面，其实有很多都讲得很详细，新人朋友选择一个比较全面的免费课程学习下去，基本就能对基础有一定的掌握，然后再进行更深入的学习就行了。

目录：

1. python课程数据采集
2. 简单的数据处理
3. 都有哪些不错的课程
- 3.1. 评分最高的课程
- 3.2. 学习人数最多的课程
- 3.3. 数据分析及可视化类的课程
4. 网易云课程Python课程数据统计
- 4.1. 评分区间分布
- 4.2. 课程单价区间分布（原价）
- 4.3. 课程学习人次区间分布
- 4.4. 课程名称常用关键词
- 4.4. 课程描述常用关键词
- 4.5. 各机构课程学习人次及评分

1. python课程数据采集

网易云课堂的课程列表数据爬取比较简单，直接关键字搜索出结果之后在开发者模式找到请求源地址即可，通过接口发现数据起始就是json格式的，处理也比较简单，附完整代码如下：

import pandas as pd
import requests
from tqdm import tqdm# 请求头
headers = {"Accept-Encoding": "Gzip",  # 使用gzip压缩传输数据让访问更快"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36",
}
# 数据接口地址
url = 'https://study.163.com/p/search/studycourse.json'# 获取数据函数
def getData(page):pageIndex = pagerelativeOffset = (page-1)*50Payload = {'activityId': 0,'keyword': "python", # python关键字，你也可以改为别的'orderType': 5,'pageIndex': pageIndex,'pageSize': 50,'priceType': -1,'qualityType': 0,'relativeOffset': relativeOffset,'searchTimeType': -1,}r = requests.post(url, json=Payload, headers=headers)data = r.json()return data# 获取总页数
data = getData(1)
pages = data['result']['query']['totlePageCount']dataList = []
for page in tqdm(range(1, pages+1)):data = getData(page)dataList.extend(data['result']['list'])
# 将数据转为dataframe类型
df = pd.DataFrame(dataList)
# 只选取自己需要的字段
df = df[['courseId', 'productName', 'description', 'provider', 'score','learnerCount', 'lessonCount','originalPrice', 'discountPrice', 'discountRate','vipPrice']]
df['平台'] = '网易云课堂'
# 存储数据到本地
df.to_csv('网易云课堂python课程.csv',index=None)

数据预览：

数据预览

2. 简单的数据处理

由于我们在查看原始数据发现存在评分超过5，课程实际为Java或Power bi类的，这里需要进行删除：

# 删除score异常的数据及非python课程
df = df[df['score']<=5]
df = df[~df.productName.str.contains('Java')]
df = df[~df.productName.str.contains('Power')]

另外，我们在后续需要对评分、价格以及学习人数进行分箱操作后做数据可视化，这里也直接进行一次分箱操作：

# 设置评分区间
bins = [0,2,3,4,4.5,5]
df['评分区间'] = pd.cut(df.score,bins)
# 计算评分区间分布
score = df.groupby('评分区间')['courseId'].nunique().reset_index()
score.评分区间 = score.评分区间.astype('str')# 设置原价区间
bins = [0,10,50,100,200,500,1000]
df['原价区间'] = pd.cut(df.originalPrice,bins,right=False)
# 计算原价区间分布
price = df.groupby('原价区间')['courseId'].nunique().reset_index()
price.原价区间 = price.原价区间.astype('str')# 设置学习人次区间
bins = [0,100,200,500,1000,2000,5000,100000,1000000]
df['学习人次区间'] = pd.cut(df.learnerCount,bins,right=False)
# 计算学习人次区间分布
learner = df.groupby('学习人次区间')['courseId'].nunique().reset_index()
learner.学习人次区间 = learner.学习人次区间.astype('str')# 计算各培训机构python课程数
provider = df.groupby('provider')['courseId'].nunique().reset_index()

3. 都有哪些不错的课程

由于评分最高的一批课程以及学习人数最多的课程都是免费的，所以这里就直接简单做排序处理就好了。

3.1. 评分最高的课程

评分最高的课程都是满分5分，学习人数超过20万的免费课程《免费Python全系列教程全栈工程师》真的超级推荐，不仅包含了python基础，还包含了GUI库Tkinter、爬虫、Django等内容共128课时。

免费Python全系列教程全栈工程师

评分最高且学习人数最多的前10课程：

score10 = df.sort_values(['score','learnerCount'],ascending=False).head(10)
score10[['productName','provider','score','learnerCount','lessonCount']].reset_index(drop=True)

评分最高且学习人数最多的前10课程

有兴趣的同学可以都看看，根据自己的需求，免费的好资源，白嫖起来！

3.2. 学习人数最多的课程

在学习人数最多的课程中，python基础、python爬虫和python-web开发居多，大家依旧是可以根据自己的需求，有选择的进行学习。

learnerCount10 = df.sort_values(['learnerCount','score'],ascending=False).head(10)
learnerCount10[['productName','provider','score','learnerCount','lessonCount','originalPrice']].reset_index(drop=True)

学习人数最多的课程

绘图展示：

学习人数柱状图

绘图代码：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Barx_data = learnerCount10.productName.to_list()
y_data = learnerCount10.learnerCount.to_list()bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme="light", width='800px',height='490px',)).add_xaxis(x_data).add_yaxis('', y_data).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts=opts.TitleOpts(title="网易云课堂Python课程学习人数最高的前10课程", subtitle="绘图：可以叫我才哥"),))bar.render_notebook()

3.3. 数据分析及可视化类的课程

我们通过关键字过滤课程，看看都有哪些关于数据分析、可视化及pandas的免费课程资源

数据分析主题课程

data = df[df['productName'].str.contains('数据分析')]
learnerCount10 = data.sort_values(['learnerCount','score'],ascending=False).head(10)
learnerCount10[['productName','provider','score','learnerCount','lessonCount','originalPrice']].reset_index(drop=True)

数据分析课程

大家就找originalPrice = 0 且 score 高的就可以看看了。

可视化主题课程

data = df[df['productName'].str.contains('可视化')]
learnerCount10 = data.sort_values(['learnerCount','score'],ascending=False).head(10)
learnerCount10[['productName','provider','score','learnerCount','lessonCount','originalPrice']].reset_index(drop=True)

可视化

pandas主题课程

data = df[df['productName'].str.contains('pandas')]
learnerCount10 = data.sort_values(['learnerCount','score'],ascending=False).head(10)
learnerCount10[['productName','provider','score','learnerCount','lessonCount','originalPrice']].reset_index(drop=True)

pandas

4. 网易云课程Python课程数据统计

网易云课堂一共有1,544种python关键字课程，其中有400门是免费课程，占比达到25.91%超过1/4。在网易云课堂发布课程的机构有491家，其中最多的发了59门课程。

4.1. 评分区间分布

可以看到，网易云课程中，超过3/4大部分课程的评分在4-4.5分之间，超高分的4.5以上也有接近20%，整体来说还是可以的。

评分区间

绘图代码：

from pyecharts.charts import Pie# 富文本
rich_text = {"a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"},"b": {"fontSize": 12, "lineHeight": 33},"per": {"color": "#eee","backgroundColor": "#334455","padding": [2, 4],"borderRadius": 2,},
}cate = score.评分区间.to_list()
data = score.courseId.to_list()pie = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='light', width='700px',height='490px',)).add('', [list(z) for z in zip(cate, data)],radius=180, #设置饼图半径label_opts=opts.LabelOpts(position='outsiede',formatter="{b|{b}: }{c}  {per|{d}%}  ",rich=rich_text)).set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),title_opts=opts.TitleOpts(title="网易云课堂python课程评分区间分布",subtitle='制图：可以叫我才哥'),))
pie.render_notebook()

4.2. 课程单价区间分布（原价）

在1544门课程中，有400门免费课程，1144门付费课程。在付费课程中大部分其实在100元以内，其中10元以内 139门占比12.18%，1000元以上42门占比3.68%。

课程单价区间

4.3. 课程学习人次区间分布

其实，有67.6%的大部分课程学习人次都较少低于100，差不多就是那些知名度低或者价格高的课程吧。另外，还有4门课的学习人次超过了10万次，这部分就是上面提到的python基础免费课程。

学习人次区间分布

4.4. 课程名称常用关键词

对于python课程，大家都喜欢起什么名字呢，以python为核心关键字之外，常见的关键字还有基础、入门、爬虫、开发、编程、实战等等。

我们可以看到，爬虫作为特殊关键词的存在，一定程度上表明了这类型可能很受python学习者的青睐！

python课程关键字词云

4.4. 课程描述常用关键词

在课程描述中，依旧是以Python为核心关键字，此外课程、数据、开发、学习、基础、讲解、介绍、数据分析和项目等字眼也频繁被用到。

python课程描述常用关键词

4.5. 各机构课程学习人次及评分

在这里还是要推荐下我自己建的Python学习Q群:705933274，群里都是学Python的，如果你想学或者正在学习Python ，欢迎你加入，大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有Python软件开发相关的），包括我自己整理的一份2021最新的Python进阶资料和零基础教学，欢迎进阶中和对Python感兴趣的小伙伴加入！

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