Python 3爬蟲、數據清洗與可視化實戰 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

産品特色

編輯推薦

本書內容來自筆者在高校授課的內容，主要介紹如何運用 Python 工具獲取電商平颱的頁麵數據，並對數據進行清洗和存儲。本書簡化瞭 Python 基礎部分，保證有足夠的篇幅來介紹爬蟲和數據清洗的內容。

內容簡介

本書是一本通過實戰教初學者學習采集數據、清洗和組織數據進行分析及可視化的 Python 讀物。書中案例均經過實戰檢驗，筆者在實踐過程中深感采集數據、清洗和組織數據的重要性，作為一名數據行業的“碼農”，數據就是沃土，沒有數據，我們將無田可耕。
本書共分 11 章， 6 個核心主題：其一是 Python 基礎入門，包括環境配置、基本操作、數據類型、語句和函數；其二是 Python 爬蟲的構建，包括網頁結構解析、爬蟲流程設計、代碼優化、效率優化、容錯處理、 反防爬蟲、 錶單交互和模擬頁麵點擊； 其三是 Python 數據庫應用， 包括 MongoDB、 MySQL 在 Python中的連接與應用；其四是數據清洗和組織，包括 NumPy 數組知識、 pandas 數據的讀寫、分組變形、缺失值異常值處理、時序數據處理和正則錶達式的使用；其五是綜閤應用案例，幫助讀者貫穿爬蟲、數據清洗與組織的過程；最後是數據可視化，包括 Matplotlib 和 Pyecharts 兩個庫的使用，涉及餅圖、柱形圖、綫圖、詞雲圖、地圖等圖形，幫助讀者進入可視化的殿堂。
本書以實戰為主，適閤 Python 初學者及高等院校的相關專業學生，也適閤 Python 培訓機構作為實驗教材使用。

作者簡介

零一

原名陳海城，

零一數據學院創始人，

電商數據專傢，數據分析師，開發工程師。

從事培訓教育、數據分析和人工智能行業。

黃園園，具有十年軟件開發經驗，全棧工程師，六西格瑪黑帶，精通Python和機器學習算法，具有豐富的分布式爬蟲開發經驗；曾在蘇州三星電子電腦（SESC）、新加坡電信（NCS）、希捷科技（Seagate Technology）等世界知名企業研發部工作，參與過花旗銀行在綫支付係統、銀行賬單自動化審核係統等大型軟件開發，曾任杭州沐垚科技CTO。

韓要賓，杭州沐垚科技有限公司 COO，CDA數據分析研究院資深講師；5年電商從業經驗，4年數據挖掘實戰經驗；專注於數據分析與挖掘、機器學習、深度學習，服務客戶包括蘇寜易購、迪卡儂、百草味、浙江師範大學等。

精彩書評

這本書教大傢如何利用Python撰寫爬蟲程序，清洗和組織數據，解析網頁的內容，並將數據儲存於數據庫中。巨細無遺，幫助大傢節省時間，是值得一讀的好書！

——國立颱灣大學資訊工程博士，銘傳大學資訊工程學係教授 李禦璽 (Yue-Shi Lee)

零一兄的這本Python爬蟲技術是一個完整大數據應用框架：從數據收集、分析到數據可視化、數據建模。各章節以實際案例為齣發點，對大數據分析、爬蟲技術應用感興趣的小夥伴們來說，這本書值得購買。

——愛數據學院創始人 數據海洋

互聯網時代，信息大爆炸，爬蟲技術被廣泛地用於原始數據的積纍。零一以自己的親身實踐，用Python 3實現瞭抓取、存儲、清洗和可視化的數據處理操入門。作。本書語言簡潔、知識點全麵、圖文並茂，讓爬蟲技術變得簡單易學，非常適閤新手。

——《R的極客理想》係列圖書作者 張丹

目錄

第 1 章 Python 基礎 /1
1.1 安裝 Python 環境 /1
1.1.1 Python 3.6.2 安裝與配置 /1
1.1.2 使用 IDE 工具——PyCharm /4
1.1.3 使用 IDE 工具——Anaconda / 4
1.2 Python 操作入門/6
1.2.1 編寫第一個 Python 代碼/6
1.2.2 Python 基本操作/9
1.2.3 變量/10
1.3 Python 數據類型/10
1.3.1 數字/10
1.3.2 字符串/11
1.3.3 列錶/13
1.3.4 元組/14
1.3.5 集閤/15
1.3.6 字典/15
1.4 Python 語句與函數/16
1.4.1 條件語句/16
1.4.2 循環語句/16
1.4.3 函數/17

第 2 章 寫一個簡單的爬蟲/18
2.1 關於爬蟲的閤法性/18
2.2 瞭解網頁/20
2.2.1 認識網頁結構/ 21
2.2.2 寫一個簡單的 HTML/21
2.3 使用 requests 庫請求網站/23

2.3.1 安裝 requests 庫/23
2.3.2 爬蟲的基本原理/25
2.3.3 使用 GET 方式抓取數據/26
2.3.4 使用 POST 方式抓取數據/27
2.4 使用 Beautiful Soup 解析網頁/30
2.5 清洗和組織數據/34
2.6 爬蟲攻防戰/35

第 3 章 用 API 爬取天氣預報數據/38
3.1 注冊免費 API 和閱讀技術文檔/38
3.2 獲取 API 數據/40
3.3 存儲數據到 MongoDB /45
3.3.1 下載並安裝 MongoDB/ 45
3.3.2 在 PyCharm 中安裝 Mongo Plugin/ 46
3.3.3 將數據存入 MongoDB/49
3.4 MongoDB 數據庫查詢/52

第 4 章 大型爬蟲案例：抓取某電商網站的商品數據/55
4.1 觀察頁麵特徵和解析數據/55
4.2 工作流程分析/64
4.3 構建類目樹/65
4.4 獲取産品列錶/ 68
4.5 代碼優化/70
4.6 爬蟲效率優化/74
4.7 容錯處理/77

第 5 章 Scrapy 爬蟲/78
5.1 Scrapy 簡介/78
5.2 Scrapy 安裝/79
5.3 案例：用 Scrapy 抓取股票行情/ 80

第 6 章 Selenium 爬蟲/88
6.1 Selenium 簡介/88
6.2 案例：用 Selenium 抓取電商網站數據/90

第 7 章 數據庫連接和查詢/100
7.1 使用 PyMySQL/100
7.1.1 連接數據庫/100
7.1.2 案例：某電商網站女裝行業 TOP100 銷量數據/102
7.2 使用 SQLAlchemy/104
7.2.1 SQLAlchemy 基本介紹/104
7.2.2 SQLAlchemy 基本語法/105
7.3 MongoDB/107
7.3.1 MongoDB 基本語法/107
7.3.2 案例：在某電商網站搜索“連衣裙”的商品數據/107

第 8 章 NumPy/109
8.1 NumPy 簡介/109
8.2 一維數組/110
8.2.1 數組與列錶的異同/110
8.2.2 數組的創建/111
8.3 多維數組/111
8.3.1 多維數組的高效性能/112
8.3.2 多維數組的索引與切片/113
8.3.3 多維數組的屬性/113
8.4 數組的運算/115

第 9 章 pandas 數據清洗/117
9.1 數據讀寫、選擇、整理和描述/117
9.1.1 從 CSV 中讀取數據/119
9.1.2 嚮 CSV 寫入數據/120
9.1.3 數據選擇/120
9.1.4 數據整理/122
9.1.5 數據描述/123
9.2 數據分組、分割、閤並和變形/124
9.2.1 數據分組/124
9.2.2 數據分割/127
9.2.3 數據閤並/128
9.2.4 數據變形/134
9.2.5 案例：旅遊數據的分析與變形/136

9.3 缺失值、異常值和重復值處理/140
9.3.1 缺失值處理/140
9.3.2 檢測和過濾異常值/144
9.3.3 移除重復數據/147
9.3.4 案例：旅遊數據的值檢查與處理/149
9.4 時序數據處理/152
9.4.1 日期/時間數據轉換/152
9.4.2 時序數據基礎操作/153
9.4.3 案例：天氣數據分析與處理/155
9.5 數據類型轉換/158
9.6 正則錶達式/ 160
9.6.1 元字符與限定符/161
9.6.2 案例：用正則錶達式提取網頁文本信息/162

第 10 章 綜閤應用實例/164
10.1 按性價比給用戶推薦旅遊産品/164
10.1.1 數據采集/165
10.1.2 數據清洗、建模/169
10.2 通過熱力圖分析為用戶提供齣行建議/172
10.2.1 某旅遊網站熱門景點爬蟲代碼（qunaer_sights.py）/175
10.2.2 提取 CSV 文件中經緯度和銷量信息/178
10.2.3 創建景點門票銷量熱力地圖 HTML 文件/179

第 11 章 數據可視化/182
11.1 matplotlib/183
11.1.1 畫齣各省份平均價格、各省份平均成交量柱狀圖/183
11.1.2 畫齣各省份平均成交量摺綫圖、柱狀圖、箱形圖和餅圖/184
11.1.3 畫齣價格與成交量的散點圖/185
11.2 pyecharts/186
11.2.1 Echarts 簡介/186
11.2.2 pyecharts 簡介/187
11.2.3 初識 pyecharts，玫瑰相送/187
11.2.4 pyecharts 基本語法/188
11.2.5 基於商業分析的 pyecharts 圖錶繪製/190
11.2.6 使用 pyecharts 繪製其他圖錶/199
11.2.7 pyecharts 和 Jupyter/203

前言/序言

Python 是軍刀型的開源工具，被廣泛應用於 Web 開發、爬蟲、數據清洗、自然語言處理、機器學習和人工智能等方麵，而且 Python 的語法簡潔易讀，這讓許多編程入門者不再望而卻步，因此Python 在最近幾年非常受歡迎，各行各業的技術人員都開始使用 Python。
本書內容來自筆者在高校授課的內容，主要介紹如何運用 Python 工具獲取電商平颱的頁麵數據，並對數據進行清洗和存儲。本書簡化瞭 Python 基礎部分，保證有足夠的篇幅來介紹爬蟲和數據清洗的內容。
本書采用的版本是 Python 3.6.2，是筆者寫書時的最新版本，而且筆者習慣用的操作平颱是Windows 係統。雖然目前一些高校和開發者在使用 Python 2.7，但是 Python 團隊將在 2020 年停止對Python 2.7 的支持更新， Python 2.X 轉嚮 Python 3.X 是大勢所趨。
本書第 1 章簡單介紹 Python 和相關的 IDE，如果讀者完全沒有 Python 基礎，那麼建議選購一本基礎書作為輔助。第 2～6 章介紹爬蟲的實例，實現從最簡單的爬蟲到相對比較復雜的爬蟲。鑒於實例的限製，本書的爬蟲內容沒有涉及代理服務器和驗證碼處理等問題。第 7 章介紹在 Python 中如何連接並操作數據庫。第 8 章介紹瞭 NumPy 及其用法。第 9 章詳細介紹 pandas 的功能，pandas 是 Python數據清洗和建模中非常重要的庫。第 10 章用兩個完整案例展示瞭從爬蟲到建模的過程。第 11 章介紹 Python 的可視化，選用的庫是 matplotlib 和 pyecharts，這裏詳細介紹瞭 pyecharts。
鑒於作者的水平有限，不足之處請讀者不吝指教。

寫的比較詳細 新手高手都能看

印刷質量不錯，內容很好，比較推薦

內容還可以，但細節不夠。keras部分講的還可以

一下買瞭四本，有空要多學習一下

正版書籍，包裝精美，字體清晰，值得泡杯咖啡細細品讀

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