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python爬虫培训 - 物联网之越弱既越强:物联网时代 移动运营商的逆袭之路
凌雪 2018-09-29 来源 :网络 阅读 520 评论 0

摘要:目前学习python爬虫有两种方式,一种是报名python培训班学习,另一种是自学python爬虫。目前市面上的python培训机构一般都会在课程中安排python爬虫相关的课程,因为爬虫的应用领域还是很广的,所以这样一个重要的领域也不会被忽视。学生只需跟随课程进度和讲师的教学进度,即可学习掌握爬虫技术。自学的朋友如果想掌握爬虫,需要自己找一些爬虫教程。小编还是建议大家尽量选择比较直观的视频教程。其次,我们需要了解网站的爬虫规则和一些的反爬虫技巧等等。

本文将带你了解物联网之越弱既越强:物联网时代 移动运营商的逆袭之路,希望本文对大家学物联网有所帮助。


  我们从2g时代一路走来,如今5g已经即将进行商用,恍然间才发现,原来时光匆匆流过,技术却从未停歇。5g的启用,预示着新时代的到来,但与此同时,老旧的设备也到了更新换代的时机。而在移动运营商龙头的争夺,也在这一刻产生了悬念。
   
      移动运营商的“三国时代”
   
        从1999年中国移动成立开始,中国的移动运营商逐渐形成了移动、联通、电信三足鼎立,虽说如今也有虚拟运营商参与其中,但是不管从体量还是用户保有量上,即使全部的虚拟运营商加起来依然不足以撼动这三大巨头。
   
      虽说是三强鼎立,但也如同三国时期的魏蜀吴一般,如今的移动显然就是当年国力强盛的魏国,而联通与电信无疑是蜀国与吴国。
   
        根据今年1月份三大运营商公布的数据,中国电信移动用户数到达2.5502亿户,其中4g用户1.8777亿户,4g渗透率达到73.63%。中国联通移动出账用户累计达2.8703亿户,4g用户达到1.8129亿户。而中国移动的移动业务用户总数达到8.91亿户,其中4g用户数达6.55亿户。
   
        从上述数据中便可以看出,中国移动目前占据绝对优势,即使联通与电信加起来也没有移动的多。要知道在3g时代,这三家运营商的差距还没有如此之大。
   
      抢占先机 步步为营
   
        在中国移动运营商早期时代,在联通还未反应过来,电信尚未入局的情况下,移动便已经大肆布局自己的移动网络基础设施建设,虽然这样做在前期的投入相当大,但是后期回报也非常明显,在2g时代,信号最好的非移动莫属。
   
      因此在2g时期,移动依靠基站多信号好还有宣传得力的优势,便已经积攒了许多的用户,彼时已经做到了全国第一,但在这个时候三家运营商的差距其实依旧不大。
   
        而在3g时代,由于联通明白这个时候在2g建设上已经比不上移动,因此把自己的目光完全放在3g身上,依靠着wcdma的优势,联通在这个时期急剧的拉近了与移动之间的差距,似乎超越移动成为国内第一以及唾手可得。
   
      但是在3g发展的后期,移动4g发展还未稳固之际,由于联通政策摇摆不定,丧失了其在3g时代创造的巨大优势,导致移动在4g发展历程上一骑绝尘,造成如今这种三国鼎立的局面。
   
      逆势而行 船大难掉头
   
        而今物联网的极速发展,似乎让联通看到了当年在3g时代同样的机会。根据中国移动在2017年11月发布的数据,其上物联网连接数量已经超过3.2亿;中国联通截止2017年底物联网链接数为7000万个;中国电信截止2017年上半年的物联网链接数为2798万户,从这个数据可以看出,移动的物联网用户数量远远超过联通与电信。
   
      体量大固然有很多优势,但同时这也是一种制约,目前而言,市面上物联网主要还是基于2g网络进行连接,尤其是中国移动。并且对于物联网而言,由于本身需要无时无刻都进行联网,因此对于网络覆盖率的要求很高。
   
        在物联网中占尽优势的移动显然也明白这一点,因此在2017年其2g基站非但没有减少,反而在2g用户急速减少的情况下基站数量增加了3万个,显然这也是为了能够更好的服务物联网而设立的。
   
      顺势而为 急流勇退
   
      有人疑惑,为何不直接建立4g基站,这样可以更好更快的进行物联网的建设,但是这里面涉及到一个成本以及时下环境的问题。要注意,这里说的成本并不是对于移动而言,对移动来说,建立4g虽然成本更高,但是相对于它的利润来说,依然不值一提,这里主要针对的物联网的连接设备。
   
        由于4g模块的价格为2g模块的几倍之多,对于当下物联网服务而言,并不需要高速的数据网络,诸如共享单车、pos机这些简单的物联网设备都选择使用2g模块,这样能够极大的节省物联网服务的成本。
   
      因此对于中国移动而言,增加2g基站是一件情理之中的事情。但是对于电信以及联通而言,却又并不相同,由于它们采用lte-fdd技术,在覆盖半径上与2g相差并不大,加上已经获得了将低频的800mhz、900mhz用于建设lte-fdd的许可,因此对于这两家运营商而言,自然乐意将2g退网。
   
      强大既弱小 弱小既强大
   
      正所谓船大难掉头,已经被自己海量的2g基站绑架的移动,想要实现2g退网也显得困难重重。并且由于gsm与cdma的差异化,这里面的困难可能要翻倍。
   
        以gsm网络退网为例,第一步要做薄2g网络,减容减配不减覆盖,在一年的时间里实现2g无线网络单载波运行。第二步是变双频网络为单频网络,具体而言,对于双频段2g无线网络1800mhz基站数量多、覆盖相对完善的区域,则先退g900的基站,保证g1800的无线覆盖,然后再逐步完成g1800无线网络基站的退网;对于双频段2g无线网络900mhz基站数量多、覆盖相对完善的区域,则先退g1800的基站,保证g900的无线覆盖,然后再逐步完成g900无线网络基站的退网。第三步是逐步关闭单频2g无线网络,完成2g核心网的逐步合并,最终实现2g/3g/4g核心网的融合。对于cdma网络而言,2g网络升级3g相对简单,只需更换设备背板即可完成。
   
        目前来看,移动已经困在自己最强大的地方,即使已经发觉,却由于巨大的惯性而无法轻易转身。而联通由于2g基站本来就少,因此可以更快的进行退网的操作,并且在前段时间已经宣布2g退网的流程已经陆续展开。
   
      小结
   
      根据通信技术发展的需求,2g的退网已经成为必然趋势。在国家提倡提速降费的时代,运营商的收入的下滑也成为了一个不争的事实,如何保证在此基础之上还能完成全年度的kpi任务,维持住自己原有的客户至关重要。显然移动与联通已经走向了两端,移动优先保证物联网的广泛使用,而联通则积极转型,把握未来。
   
        越弱既越强,尽管在目前来看,移动依然还是国内运营商的龙头,但是面临着联通以及电信的奋起直追,一不小心便要被赶超。当然,船大难掉头也只是苦难而已,当真正的掉转头过来时,所爆发的能量也是惊人的,因此给予联通以及电信追击的时间并不多了。
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识,希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容,请关注职坐标人工智能之物联网频道!

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python爬虫培训

目前学习python爬虫有两种方式,一种是报名python培训班学习,另一种是自学python爬虫。目前市面上的python培训机构一般都会在课程中安排python爬虫相关的课程,因为爬虫的应用领域还是很广的,所以这样一个重要的领域也不会被忽视。学生只需跟随课程进度和讲师的教学进度,即可学习掌握爬虫技术。自学的朋友如果想掌握爬虫,需要自己找一些爬虫教程。小编还是建议大家尽量选择比较直观的视频教程。其次,我们需要了解网站的爬虫规则和一些的反爬虫技巧等等。

学完可以轻松完成爬虫程序的设计与实现,搞定各种反爬虫措施,解决获取数据的障碍因素,最终完全掌握python爬虫技术,为高薪之路扫清技术障碍!

数据分析的第一步,就是利用python爬虫程序来快速高效的采集数据,可爬虫却成为了很多初学者搞定数据分析的一只拦路虎。

当然,python爬虫这门技术你可以做得很简单,你也可以玩得很深入。打比方用简单的爬虫方式爬取1000万条数据可能需要一周时间,但如果你的爬虫玩得比较厉害,你可以采用分布式爬虫技术1天就能完成了1000万条数据。虽然都是爬虫,但这就是菜鸟与大牛的区别!这就和太极拳似的,易学难精!

为什么需要python来进行爬虫?事实上爬虫只是一个比较宽泛的概念。通常来说,利用爬虫来获取想要的数据这一操作是需要写代码来完成的,当然你可以选用各种各样的编程语言,但是python凭借其易于上手,第三方库功能强大等优点已成为爬虫首选语言(当然python的强大绝不仅仅体现在爬虫这一领域)。

随着网络时代的到来,电脑的诞生,编程就成为了一门行业,而python就是编程的一门语言,那么python语言可以用来干什么。其实往大了说是可以干任何事情的,不管是去搞程序开发还是各种的开发,还是去做数据处理,图像及文本的处理,甚至于是去干爬虫都是可以的。所以python可以用来干的事情就是很多很多的。

python能做网络爬虫,人工智能等,网络爬虫是大数据行业获取数据的核心工具、能够编写网络爬虫的编程语言有不少,就目前场情况发展来说,python的发展是非常不错的,场需求量大,自然薪资待遇也不会差的

搞不定这些问题,就无法完全掌握python爬虫技术,尤其是各种反爬虫的措施,已经成为我们爬取数据的最大障碍。

python技术接单多赚钱快的活,大体上都是爬虫类的。主要是爬取网站、小程序或者app的数据,对数据进行分析与处理,或者直接向客户提供爬虫程序与足球推荐网的技术支持。

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