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圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 數據處理
• 網絡爬蟲
• 數據采集
• 網絡數據采集
• 數據抓取
• 實戰
• 編程入門
• 數據挖掘

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115463357

商品編碼：14680697662

套裝包括5本圖書：

python數據分析基礎

數據處理

網絡數據采集

數據抓取技術與實戰

用Python寫網絡爬蟲

書號： 9787115463357 9787115431790 9787115459190 9787115416292 9787121298844

基本信息

• 作者：   
• 譯者： 
• 齣版社：
• ISBN：9787115463357
• 上架時間：2017-7-31
• 齣版日期：2017 年7月
• 開本：16開
• 頁碼：272
• 版次：1-1
• 所屬分類：
   

編輯推薦

想深入應用手中的數據？還是想在上韆份文件上重復同樣的分析過程？沒有編程經驗的非程序員們如何能在·短的時間內學會用當今炙手可熱的Python語言進行數據分析？ 
來自Facebook的數據專傢Clinton Brownley可以幫您解決上述問題。在他的這本書裏，讀者將能掌握基本Python編程方法，學會編寫齣處理電子錶格和數據庫中的數據的腳本，並瞭解使用Python模塊來解析文件、分組數據和生成統計量的方法。 
學習基礎語法，創建並運行自己的Python腳本 
讀取和解析CSV文件 
讀取多個Excel工作錶和工作簿 
執行數據庫操作 
搜索特定記錄、分組數據和解析文本文件 
建立統計圖並繪圖 
生成描述性統計量並估計迴歸模型和分類模型 
在Windows和Mac環境下按計劃自動運行腳本

內容簡介

本書展示如何用Python程序將不同格式的數據處理和分析任務規模化和自動化。主要內容包括：Python基礎知識介紹、CSV文件和Excel文件讀寫、數據庫的操作、示例程序演示、圖錶的創建，等等。 

作譯者

Clinton W. Brownley
博士，Facebook數據科學傢，負責大數據流水綫、統計建模和數據可視化項目，並為大型基礎設施建設提供數據驅動的決策建議。 

目錄

前言 xi 
第1章 Python 基礎 1 
1.1 創建 Python 腳本 1 
1.2 運行 Python 腳本 3 
1.3 與命令行進行交互的幾項技巧 6 
1.4 Python 語言基礎要素 10 
1.4.1 數值 10 
1.4.2 字符串 12 
1.4.3 正則錶達式與模式匹配 16 
1.4.4 日期 19 
1.4.5 列錶 21 
1.4.6 元組 26 
1.4.7 字典 27 
1.4.8 控製流 30 
1.5 讀取文本文件 35 
1.5.1 創建文本文件 36 
1.5.2 腳本和輸入文件在同一位置 38 
1.5.3 讀取文件的新型語法 38 
1.6 使用 glob 讀取多個文本文件 39 
1.7 寫入文本文件 42  ...............

Python網絡數據采集 

用簡單高效的Python語言，展示網絡數據采集常用手段，剖析網絡錶單安全措施，完成大數據采集任務！

基本信息

• 作者：   
• 譯者： 
• 59.00
• 叢書名：
• 齣版社：
• ISBN：9787115416292
• 上架時間：2016-3-4
• 齣版日期：2016 年3月
• 開本：16開
• 頁碼：216
• 版次：1-1
• 所屬分類：
   

編輯推薦

網絡上的數據量越來越大，單靠瀏覽網頁獲取信息越來越睏難，如何有效地提取並利用信息已成為一個巨大的挑戰。本書采用簡潔強大的Python語言，全麵介紹網絡數據采集技術，教你從不同形式的網絡資源中自由地獲取數據。你將學會如何使用Python腳本和網絡API一次性采集並處理成韆上萬個網頁上的數據。
本書適閤熟悉Python的程序員、安全專業人士、網絡管理員閱讀。書中不僅介紹瞭網絡數據采集的基本原理，還深入探討瞭更高級的主題，比如分析原始數據、用網絡爬蟲測試網站等。此外，書中還提供瞭詳細的代碼示例，以幫助你更好地理解書中的內容。
通過閱讀本書，你將能夠：
解析復雜的HTML頁麵
遍曆多個網頁和網站
瞭解API的基本概念和工作原理
學習存儲數據的方法
下載、讀取並抽取網絡文檔中的數據
使用工具和方法清洗格式異常的數據
讀取並處理自然語言
越過錶單和登錄窗口采集數據
學習采集的方法
學習圖像處理和文字識彆方法

內容簡介

本書采用簡潔強大的Python語言，介紹瞭網絡數據采集，並為采集新式網絡中的各種數據類型提供瞭全麵的指導。，部分重點介紹網絡數據采集的基本原理：如何用Python從網絡服務器請求信息，如何對服務器的響應進行基本處理，以及如何以自動化手段與網站進行交互。第二部分介紹如何用網絡爬蟲測試網站，自動化處理，以及如何通過更多的方式接入網絡。 

作譯者

Ryan Mitchell
數據科學傢、軟件工程師，目前在波士頓LinkeDrive公司負責開發公司的API和數據分析工具。此前，曾在Abine公司構建網絡爬蟲和網絡機器人。她經常做網絡數據采集項目的谘詢工作，主要麵嚮金融和零售業。另著有Instant Web Scraping with Java。 

目錄

譯者序 ix
前言 xi
，部分 創建爬蟲
第1章 初見網絡爬蟲 2
1.1 網絡連接 2
1.2 BeautifulSoup簡介 4
1.2.1 安裝BeautifulSoup 5
1.2.2 運行BeautifulSoup 7
1.2.3 可靠的網絡連接 8
第2章 復雜HTML解析 11
2.1 不是一直都要用錘子 11
2.2 再端一碗BeautifulSoup 12
2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll() 13
2.2.2 其他BeautifulSoup對象 15
2.2.3 導航樹 16
2.3 正則錶達式 19
2.4 正則錶達式和BeautifulSoup 23
2.5 獲取屬性 24
2.6 Lambda錶達式 24
2.7 **BeautifulSoup 25
第3章 開始采集 26
3.1 遍曆單個域名 26
3.2 采集整個網站 30
3.3 通過互聯網采集 34
3.4 用Scrapy采集 38
第4章 使用API 42
4.1 API概述 43
4.2 API通用規則 43
4.2.1 方法 44
4.2.2 驗證 44
4.3 服務器響應 45
4.4 Echo Nest 46
4.5 Twitter API 48
4.5.1 開始 48
4.5.2 幾個示例 50
4.6 Google API 52
4.6.1 開始 52
4.6.2 幾個示例 53
4.7 解析JSON數據 55
4.8 迴到主題 56
4.9 再說一點API 60
第5章 存儲數據 61
5.1 媒體文件 61
5.2 把數據存儲到CSV 64
5.3 MySQL 65
5.3.1 安裝MySQL 66
5.3.2 基本命令 68
5.3.3 與Python整閤 71
5.3.4 數據庫技術與·佳實踐 74
5.3.5 MySQL裏的“六度空間遊戲” 75
5.4 Email 77
第6章 讀取文檔 80
6.1 文檔編碼 80
6.2 純文本 81
6.3 CSV 85
6.4 PDF 87
6.5 微軟Word和.docx 88
第二部分 高級數據采集
第7章 數據清洗 94
7.1 編寫代碼清洗數據 94
7.2 數據存儲後再清洗 98
第8章 自然語言處理 103
8.1 概括數據 104
8.2 馬爾可夫模型 106
8.3 自然語言工具包 112
8.3.1 安裝與設置 112
8.3.2 用NLTK做統計分析 113
8.3.3 用NLTK做詞性分析 115
8.4 其他資源 119
第9章 穿越網頁錶單與登錄窗口進行采集 120
9.1 Python Requests庫 120
9.2 提交一個基本錶單 121
9.3 單選按鈕、復選框和其他輸入 123
9.4 提交文件和圖像 124
9.5 處理登錄和cookie 125
9.6 其他錶單問題 127
第10章 采集 128
10.1 簡介 128
10.2 Ajax和動態HTML 131
10.3 處理重定嚮 137
第11章 圖像識彆與文字處理 139
11.1 OCR庫概述 140
11.1.1 Pillow 140
11.1.2 Tesseract 140
11.1.3 NumPy 141
11.2 處理格式規範的文字 142
11.3 讀取驗證碼與訓練Tesseract 146
11.4 獲取驗證碼提交答案 151
第12章 避開采集陷阱 154
12.1 道德規範 154
12.2 讓網絡機器人看起來像人類用戶 155
12.2.1 修改請求頭 155
12.2.2 處理cookie 157
12.2.3 時間就是一切 159
12.3 常見錶單安全措施 159
12.3.1 隱含輸入字段值 159
12.3.2 避免蜜罐 160
12.4 問題檢查錶 162
第13章 用爬蟲測試網站 164
13.1 測試簡介 164
13.2 Python單元測試 165
13.3 Selenium單元測試 168
13.4 Python單元測試與Selenium單元測試的選擇 172
第14章 遠程采集 174
14.1 為什麼要用遠程服務器 174
14.1.1 避免IP地址被封殺 174
14.1.2 移植性與擴展性 175
14.2 Tor代理服務器 176
14.3 遠程主機 177
14.3.1 從網站主機運行 178
14.3.2 從雲主機運行 178
14.4 其他資源 179
14.5 勇往直前 180
附錄A Python簡介 181
附錄B 互聯網簡介 184
附錄C 網絡數據采集的法律與道德約束 188
作者簡介 200
封麵介紹 200 

齣版信息

• 書 名Python數據處理
• 執行編輯關於本書的內容有任何問題，請聯係 
• 書 號978-7-115-45919-0
• 定 價99.00 元
• 頁 數396
• 印刷方式黑白
• 開 本16開
• 齣版狀態正在審校

2017.7

 

 

全麵掌握用Python進行爬蟲抓取以及數據清洗與分析的方法，輕鬆實現高效數據處理 本書采用基於項目的方法，介紹用Python完成數據獲取、數據清洗、數據探索、數據呈現、數據規模化和自動化的過程。主要內容包括：Python基礎知識，如何從CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取數據，如何獲取與存儲數據，各種數據清洗與分析技術，數據可視化方法，如何從網站和API中提取數據。 用傳統的電子錶格來處理數據不僅效率低下，而且無法處理某些格式的數據，對於混亂或龐大的數據集更是束手無策。本書將教你如何利用語法簡單、容易上手的Python輕鬆處理數據。作者通過循序漸進的練習，詳細介紹如何有效地獲取、清洗、分析與呈現數據，如何將數據處理過程自動化，如何安排文件編輯與清洗任務，如何處理更大的數據集，以及如何利用獲取的數據來創作引人入勝的故事。學完本書，你的數據處理和分析能力將更上一層樓。

* 快速瞭解Python基本語法、數據類型和語言概念
* 概述數據的獲取與存儲方式
* 清洗數據並格式化，以消除數據集中的重復值與錯誤
* 學習何時對數據進行標準化，何時對數據清理進行測試並將其腳本化
* 使用Scrapy寫網絡爬蟲
* 利用新的Python庫和技術對數據集進行探索與分析
* 使用Python解決方案將整個數據處理過程自動化

“如果你一直感覺電子錶格（甚至關係型數據庫）無法迴答你想要提齣的問題，或者除這些工具之外你準備進一步學習，那麼這本書非常適閤你。我一直在等待這本書的齣現。”

——Derek Willis，ProPublica新聞應用開發者，OpenElections聯閤創始人

“所有新手數據科學傢、數據工程師或其他技術方麵的數據專傢都應該讀一讀這本實踐指南。數據處理領域正需要這樣一本書，真希望我，次開始用Python處理數據時就能有它指導。”

——Tyrone Grandison博士，Proficiency Labs Intl. CEO  

目錄

正在加工……

作者介紹

Jacqueline Kazil，數據科學傢，資深軟件開發者。活躍於Python軟件基金會、PyLadies等社區。曾參與美國總統創新夥伴項目，是美國政府技術組織18F的聯閤創始人。曾擔任《華盛頓郵報》數據記者。

Katharine Jarmul，資深Python開發者，PyLadies聯閤創始人。喜歡數據分析和獲取、網頁抓取、教人學習Python以及Unix，期望通過教育和培訓來促進Python和其他開源語言的多元化。

【譯者簡介】

張亮（hysic），畢業於北京大學物理學院，愛好機器學習和數據分析的核安全工程師。

呂傢明，2016年畢業於哈爾濱工業大學，現就職於騰訊，從事搜索、Query分析等相關工作，熟悉大規模數據下的數據挖掘和機器學習實踐。

書名:用Python寫網絡爬蟲

定價：45.00元

作者:[澳]理查德 勞森(Richard Lawson)

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2016-08-01

ISBN：9787115431790

作為一種便捷地收集網上信息並從中抽取齣可用信息的方式，網絡爬蟲技術變得越來越有用。使用Python這樣的簡單編程語言，你可以使用少量編程技能就可以爬取復雜的網站。《用Python寫網絡爬蟲》作為使用Python來爬取網絡數據的傑齣指南，講解瞭從靜態頁麵爬取數據的方法以及使用緩存來管理服務器負載的方法。此外，本書還介紹瞭如何使用AJAX URL和Firebug擴展來爬取數據，以及有關爬取技術的更多真相，比如使用瀏覽器渲染、管理cookie、通過提交錶單從受驗證碼保護的復雜網站中抽取數據等。本書使用Scrapy創建瞭一個高級網絡爬蟲，並對一些真實的網站進行瞭爬取。《用Python寫網絡爬蟲》介紹瞭如下內容：通過跟蹤鏈接來爬取網站；使用lxml從頁麵中抽取數據；構建綫程爬蟲來並行爬取頁麵；將下載的內容進行緩存，以降低帶寬消耗；解析依賴於的網站；與錶單和會話進行交互；解決受保護頁麵的驗證碼問題；對AJAX調用進行逆嚮工程；使用Scrapy創建高級爬蟲。本書讀者對象本書是為想要構建可靠的數據爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python編程經驗。當然，具備其他編程語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，並理解書中涉及的概念和原理。

目錄

 

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目錄第1章 網絡爬蟲簡介11.1 網絡爬蟲何時有用 11.2 網絡爬蟲是否閤法 21.3 背景調研 31.3.1 檢查robots.txt 31.3.2 檢查網站地圖 41.3.3 估算網站大小 51.3.4 識彆網站所用技術 71.3.5 尋找網站所有者 71.4 編寫個網絡爬蟲 81.4.1 下載網頁 91.4.2 網站地圖爬蟲 121.4.3 ID遍曆爬蟲 131.4.4 鏈接爬蟲 151.5 本章小結 22第2章 數據抓取 232.1 分析網頁 232.2 三種網頁抓取方法 262.2.1 正則錶達式 262.2.2 Beautiful Soup 282.2.3 Lxml 302.2.4 性能對比 322.2.5 結論 352.2.6 為鏈接爬蟲添加抓取迴調 352.3 本章小結 38第3章 下載緩存 393.1 為鏈接爬蟲添加緩存支持 393.2 磁盤緩存 423.2.1 實現 443.2.2 緩存測試 463.2.3 節省磁盤空間 463.2.4 清理過期數據 473.2.5 缺點 483.3 數據庫緩存 493.3.1 NoSQL是什麼 503.3.2 安裝MongoDB 503.3.3 MongoDB概述 503.3.4 MongoDB緩存實現 523.3.5 壓縮 543.3.6 緩存測試 543.4 本章小結 55第4章 並發下載 574.1 0個網頁 574.2 串行爬蟲 604.3 多綫程爬蟲 604.3.1 綫程和進程如何工作 614.3.2 實現 614.3.3 多進程爬蟲 634.4 性能 674.5 本章小結 68第5章 動態內容 695.1 頁示例 695.2 對頁進行逆嚮工程 725.3 渲染頁 775.3.1 PyQt還是PySide 785.3.2 執行 785.3.3 使用WebKit與網站交互 805.3.4 Selenium 855.4 本章小結 88第6章 錶單交互 896.1 登錄錶單 906.2

內容提要

基本信息

書名:Python數據抓取技術與實戰

定價：49.00元

作者:潘慶和 編著

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2016-08-01

ISBN：9787121298844

字數：4000

頁碼：256

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：

編輯推薦

 

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如何在大數據時代獲得實時的數據信息，分析挖掘、提取齣有價值的信息，並以直觀清晰的圖形錶示齣關鍵的數量關係和概念，是一個值得研究的問題。本書通過數據抓取篇（如何獲得數據信息）、數據分析篇（分析挖掘，提取齣有價值的信息）、數據可視化篇（以直觀清晰的圖形錶示齣關鍵的數量關係和概念）詳細描述數據抓取、分析、展示的整個流程，每一篇自成一體，可以單獨學習掌握。

目錄

 

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目 錄
第１章 Python基礎１
１�保� Python安裝１
１�保� 安裝pip ６
１�保� 如何查看幫助７
１�保� 個程序１０
１�保� 文件操作２５
１�保� 循環２８
１�保� 異常３０
１�保� 元組３０
１�保� 列錶３２
１�保保� 字典３６
１�保保� 集閤３８
１�保保� 隨機數３９
１�保保� enumerate的使用４０
１�保保� 第二個例子４１
第２章 字符串解析４６
２�保� 常用函數４６
２�保� 正則錶達式５０
２�保� BeautifulSoup ５５
２�保� json結構６２
第３章 單機數據抓取７７
３�保� 單機順序抓取７７
３�保� requests １０７
３�保� 並發和並行抓取１１７
第４章 分布式數據抓取１３７
４�保� RPC的使用１３８
４�保� Celery係統１４５
第５章 全能的Selenium １５９
Ⅴ
５�保� Selenium單機１５９
５�保� Selenium分布式抓取１７８
５�保� Linux無圖形界麵使用Selenium １８８
第６章 神秘的Tor １９１
６�保� 抓取時IP封鎖的問題１９１
６�保� Tor的安裝與使用１９２
６�保� Tor多綫程１９７
６�保� Tor與Selenium結閤２０５
第７章 抓取常見問題２１０
７�保� Flash ２１０
７�保� 桌麵程序２１１
７�保� U盤２１３
７�保� 二級三級頁麵２１４
７�保� 圖片的處理２１４
７�保� App數據抓取２１４
第８章 監控框架２２１
８�保� 框架說明２２３
８�保� 監控係統實例２２５
第９章 擁抱大數據２２９
９�保� Hadoop生態圈２２９
９�保� Cloudera環境搭建２３１

內容提要

 

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如何在大數據時代獲得實時的數據信息，分析挖掘、提取齣有價值的信息，並以直觀清晰的圖形錶示齣關鍵的數量關係和概念，是一個值得研究的問題。本書通過數據抓取篇（如何獲得數據信息）、數據分析篇（分析挖掘，提取齣有價值的信息）、數據可視化篇（以直觀清晰的圖形錶示齣關鍵的數量關係和概念）詳細描述數據抓取、分析、展示的整個流程，每一篇自成一體，可以單獨學習掌握。

探索數據世界的奧秘：從基礎到進階的全麵指南 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、推動創新的核心動力。掌握數據的采集、處理、分析與可視化能力，是每一位渴望在科技浪潮中立足的專業人士必備的技能。本書係，正是為滿足這一需求而傾力打造的Comprehensive learning path，旨在帶領您深入探索數據分析的廣闊天地，從最基礎的概念和工具入手，逐步深入到復雜的數據處理技術、高效的網絡數據采集方法，直至掌握業界領先的網絡爬蟲實戰技巧。 第一部分：Python數據分析基礎 本部分將為您奠定堅實的數據分析基礎。您將首先接觸到Python語言的入門知識，重點關注其在數據科學領域的應用。我們不會停留在枯燥的語法講解，而是直接引入數據分析的核心工具——NumPy和Pandas。 NumPy：科學計算的基石 您將學習如何利用NumPy創建和操作強大的多維數組（ndarray），理解其在數值計算中的高效性。 掌握數組的索引、切片、重塑等基本操作，以及各種數學函數、綫性代數運算的應用，為後續的數據處理打下基礎。 深入理解嚮量化操作的概念，體驗其帶來的性能飛躍，從而寫齣更簡潔、更高效的代碼。 學習如何進行數組間的廣播（Broadcasting），解決不同形狀數組運算的難題。 瞭解NumPy在文件讀寫方麵的能力，例如保存和加載數組數據。 Pandas：數據分析的瑞士軍刀 Pandas的核心數據結構——Series和DataFrame將被詳細介紹。您將學會如何創建、索引、選擇、過濾和排序這些數據結構，如同操作電子錶格一樣靈活。 重點講解數據清洗和預處理的技術，包括缺失值（NaN）的處理（填充、刪除）、重復值的識彆與去除、數據類型轉換等。 學習如何使用強大的數據對齊（Alignment）功能，處理不同索引的數據集。 掌握閤並（Merge）、連接（Join）、拼接（Concatenate）等操作，能夠輕鬆地將多個數據集整閤成一個用於分析的數據集。 深入學習數據分組（Grouping）和聚閤（Aggregation）的強大功能，利用`groupby()`方法進行分組統計，計算均值、總和、計數、最大值、最小值等，發現隱藏在數據中的規律。 學習時間序列數據的處理，Pandas提供瞭豐富的時間序列工具，包括日期範圍生成、頻率轉換、滑動窗口計算等，對於分析金融、氣象等領域的數據至關重要。 掌握數據透視錶（Pivot Table）和交叉錶（Cross-tabulation）的創建，它們是探索數據多維度關係和進行匯總分析的利器。 學習如何使用Pandas進行基本的數據可視化，結閤Matplotlib等庫，快速生成各種圖錶，直觀展示數據特徵。 第二部分：Python數據處理 在掌握瞭基礎工具後，本部分將進一步深化數據處理的技能，涵蓋更復雜的數據轉換、清洗和特徵工程技術，為後續的分析和建模做好準備。 數據清洗的深度探索 我們將更細緻地探討各種異常值（Outliers）的檢測與處理方法，包括統計學方法（如Z-score、IQR）和可視化方法。 學習如何處理不一緻的數據格式，例如日期格式、文本編碼問題，以及如何進行數據標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），使其符閤模型輸入的需要。 講解字符串處理的高級技巧，包括正則錶達式的應用，用於提取、替換和匹配文本信息。 掌握如何處理和轉換分類數據，包括獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）等。 特徵工程的藝術 您將學習如何從原始數據中提取有用的特徵，例如從日期中提取年、月、日、星期幾等。 理解特徵選擇（Feature Selection）的重要性，掌握基於過濾（Filter）、包裹（Wrapper）和嵌入（Embedded）的方法來選擇最優特徵子集，提高模型性能並減少過擬閤。 學習特徵構建（Feature Construction）的技術，通過組閤現有特徵創建新的、更有預測能力的特徵。 探討如何處理缺失值，除瞭簡單的填充和刪除，還將介紹更高級的插補方法，如K近鄰（KNN）插補、迴歸插補等。 理解不同數據類型的特徵，以及如何對它們進行有效的編碼和轉換。 大數據集處理策略 當麵對內存無法一次性加載的大數據集時，您將學習分塊讀取（Chunking）和迭代處理（Iterative Processing）的技巧。 瞭解如何利用Dask等庫來處理比內存更大的數據集，實現並行計算，提升處理效率。 第三部分：網絡數據采集 在數據分析的世界裏，很多有價值的數據並不直接提供，而是隱藏在互聯網的各個角落。本部分將教會您如何有效地從網絡上獲取這些數據。 HTTP協議與Web基礎 在深入采集之前，您將首先理解HTTP協議的基本原理（GET、POST請求，響應狀態碼等），以及Web頁麵是如何構建的（HTML、CSS、JavaScript）。 學習瀏覽器開發者工具的使用，它是分析網頁結構和調試網絡請求的強大助手。 Requests庫：優雅地發送HTTP請求 掌握Python的Requests庫，這是進行HTTP請求的黃金標準。您將學習如何發送GET和POST請求，處理請求頭（Headers）、請求體（Body）、Cookies等。 學習如何處理HTTP響應，包括獲取響應內容、狀態碼、編碼，以及如何處理重定嚮和錯誤。 理解Session的概念，用於維護登錄狀態和Cookie。 Beautiful Soup：解析HTML與XML Beautiful Soup是解析HTML和XML文檔的瑞士軍刀。您將學習如何安裝和使用它，以及如何創建Beautiful Soup對象。 掌握使用CSS選擇器（Selectors）和Beautiful Soup提供的查找方法（如`find()`, `find_all()`）來定位和提取網頁中的特定標簽和內容。 學習如何提取標簽的屬性、文本內容，以及如何遍曆標簽樹。 Scrapy框架：構建高效的爬蟲 Scrapy是Python中最流行的爬蟲框架之一，它提供瞭一個結構化的、高效的、可擴展的爬蟲開發環境。 您將學習Scrapy的核心概念：Spider（爬蟲）、Item（數據模型）、Item Pipeline（數據處理管道）、Downloader Middleware（下載中間件）、Spider Middleware（爬蟲中間件）。 學習如何創建Scrapy項目，編寫Spider來定義爬取規則，提取數據，並將其存儲到Item中。 掌握Item Pipeline的使用，用於對提取到的數據進行清洗、驗證、去重和持久化存儲（如保存到CSV、JSON、數據庫）。 瞭解如何配置下載器中間件來處理代理、User-Agent、Cookies等，以及如何處理反爬蟲機製。 學習Scrapy的調度器（Scheduler）和請求去重機製，以確保高效且不重復地爬取網頁。 第四部分：數據抓取技術與實戰 本部分將理論與實踐相結閤，重點講解各種高級數據抓取技術，並提供豐富的實戰案例，幫助您應對各種復雜的抓取場景。 動態網頁抓取 理解JavaScript渲染的動態網頁與靜態網頁的區彆。 學習使用Selenium WebDriver來控製瀏覽器，模擬用戶行為，執行JavaScript，從而獲取動態加載的內容。 掌握如何配置Selenium，選擇閤適的瀏覽器驅動，並學習元素定位、點擊、輸入等交互操作。 瞭解如何處理Ajax請求，通過分析網絡請求來直接獲取API返迴的數據，這通常比模擬瀏覽器更高效。 API數據采集 學習如何發現和使用公開的Web API（Application Programming Interface）。 掌握API調用過程中常見的認證方式（API Key、OAuth等）。 學習如何處理JSON格式的數據，這是API最常用的數據交換格式。 反爬蟲策略與應對 深入分析常見的反爬蟲技術，如IP限製、User-Agent檢測、驗證碼、JS加密、動態URL等。 學習如何通過Rotating Proxies（代理池）、User-Agent輪換、驗證碼識彆（可能需要藉助第三方服務）、JS逆嚮工程等技術來規避反爬蟲機製。 理解爬蟲的道德和法律邊界，遵守網站的`robots.txt`協議，並避免對網站造成過大的負擔。 大規模數據采集與管理 學習如何設計可擴展的爬蟲架構，處理海量數據。 掌握分布式爬蟲的概念，瞭解如何使用Scrapy-Redis等工具實現多颱機器協同工作。 學習如何將爬取的數據存儲到各種數據庫中（如MySQL、MongoDB、Elasticsearch），並進行有效管理。 探討數據清洗和預處理在大規模采集流程中的重要性。 第五部分：網絡爬蟲 本部分將進一步聚焦於網絡爬蟲技術的深度學習與實戰應用，涵蓋更高級的主題和案例，使您能夠獨立完成復雜的網絡數據獲取任務。 爬蟲設計模式與優化 學習常見的爬蟲設計模式，如深度優先（DFS）和廣度優先（BFS）的爬取策略。 探討如何根據網站結構和需求選擇閤適的爬取策略。 深入研究性能優化技術，包括異步IO（如`asyncio`）、多綫程、多進程，以及如何利用Scrapy的並發能力。 學習如何進行請求調度和優先級管理，確保重要數據的及時獲取。 數據存儲與分析的融閤 將前麵學到的數據處理和分析技術與爬蟲結閤起來。 學習如何設計數據模型，將爬取到的原始數據轉化為結構化、可分析的格式。 探討如何實時或近實時地將爬取數據導入到數據倉庫或數據湖中。 演示如何結閤數據分析工具，對爬取的數據進行初步的探索性分析，發現數據價值。 爬蟲安全與倫理 再次強調爬蟲的閤法性與道德規範。 學習如何避免因不當爬取行為而引起的法律風險。 探討負責任的爬蟲實踐，尊重網站資源，不進行惡意攻擊或數據竊取。 實戰項目：從零到一構建復雜的爬蟲 通過一係列由淺入深的項目，您將親手構建不同類型的爬蟲。例如： 電商商品信息采集： 抓取特定電商平颱的商品名稱、價格、銷量、評論等。 新聞資訊聚閤： 從多傢新聞網站抓取標題、摘要、發布時間、內容，並進行分類。 社交媒體數據分析： 抓取微博、豆瓣等社交平颱的公開信息，用於情感分析或用戶畫像。 招聘信息采集： 抓取各類招聘網站的職位信息，用於分析就業市場趨勢。 每個項目都將詳細講解需求分析、技術選型、代碼實現、調試優化以及數據存儲的全過程。 結語 通過本套書係的係統學習，您將不僅掌握Python數據分析的核心技能，更能深刻理解網絡數據采集的原理與實踐，從容應對各種復雜的數據獲取挑戰，最終將原始數據轉化為有價值的洞察，為您的學習、工作和研究提供強大的數據支撐。無論您是希望進入數據科學領域的新手，還是希望提升技術能力的在職人員，本套書係都將是您不可或缺的學習夥伴。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對“網絡爬蟲”這個主題的書籍嚮來比較謹慎，因為很多書籍要麼過於偏重理論的協議講解，讓人昏昏欲睡；要麼就是代碼老舊，照著敲完發現根本跑不起來。但這套書的第五本——專門講網絡爬蟲的那一本，給瞭我很大的驚喜。它在深度和廣度上找到瞭一個絕佳的平衡點。作者非常注重“道德與法律邊界”的討論，在教你如何抓取數據的同時，也反復強調瞭Robots協議和爬取頻率的控製，這體現瞭作者的專業素養和責任心。我最喜歡的是它對JavaScript渲染頁麵的處理方法。市麵上很多入門書對動態加載的內容束手無策，但這本詳細介紹瞭如何結閤Selenium和瀏覽器驅動進行模擬操作，甚至還探討瞭無頭瀏覽器的優勢與劣勢。書中針對某個大型電商網站的模擬登錄與數據提取的章節，我反復看瞭好幾遍，裏麵關於Session管理和Cookie維護的技巧，精妙至極，對於處理需要登錄纔能訪問的數據集閤非常實用。

評分☆☆☆☆☆

我是一個在職的分析師，平時工作接觸到的數據量越來越大，傳統的Excel處理已經完全跟不上瞭效率的需要，因此急需一套能快速上手並解決實際問題的Python工具書。這套書的第三本和第四本，也就是關於網絡數據采集和抓取技術的，簡直是為我量身定做的“救星”。我特彆欣賞作者在講解Scrapy框架時所采用的“模塊化”思路。他們沒有一股腦地把所有配置項都丟給你，而是通過一個小的、目標明確的爬蟲項目作為引子，逐步構建齣完整的爬取流程，從中間件的配置到管道（Pipeline）的數據清洗和存儲，每一步都講解得井井有條。尤其值得稱贊的是，書中針對反爬蟲策略的應對部分，講解瞭如何使用代理池和User-Agent輪換，這些都是我在實際工作中經常遇到的“攔路虎”。通過書中的案例，我成功搭建瞭一個能定時抓取競品網站價格變動的腳本，不僅效率提升瞭至少五倍，而且程序的健壯性也大大增強瞭。這不再是那種紙上談兵的理論介紹，而是真正能解決生産環境中痛點的實戰指南。

評分☆☆☆☆☆

我是一名計算機係的大四學生，正在準備畢業設計，方嚮是基於大數據的輿情分析。我的導師推薦我重點關注數據預處理和爬取技術。這套書給我最大的感受就是它的“整體性”和“遞進性”。它不是五本獨立的參考書，而是一個完整的學習路徑圖。從最基礎的Python語法和數據結構（第一本），到利用Pandas和NumPy進行高效的數學運算和重塑（第二本），再到通過`requests`和`BeautifulSoup`進行初級數據獲取（第三本），最後到使用專業的框架和反爬策略來應對復雜網站（第四、五本）。這種結構設計非常符閤人類的學習麯綫，保證瞭知識的積纍是穩固且連貫的。我發現，當我在學習第四本的網絡數據采集時，如果對Pandas的數據閤並操作有疑問，可以立刻迴溯到第二本去查閱細節，這種隨時可以查漏補缺的設計，極大地減少瞭學習過程中的挫敗感。

評分☆☆☆☆☆

這套書的封麵設計挺吸引人的，特彆是那種簡潔中帶著一絲科技感的藍色調，讓人一眼就能感受到內容的專業性。我最近剛開始接觸Python在數據領域的應用，所以對基礎知識和實戰案例的需求比較迫切。剛翻開第一本時，就被它詳盡的步驟和清晰的邏輯給吸引住瞭。比如講解Pandas的數據結構時，作者並沒有停留在枯燥的理論層麵，而是立刻結閤瞭具體的金融時間序列數據進行演示，這種“即學即用”的方式對於新手來說太友好瞭。書裏對缺失值處理的幾種方法，什麼插值法、刪除法，講解得非常透徹，每一種方法的適用場景和潛在風險都分析得很到位，這比我之前在網上看的那些零散的教程要係統得多。特彆是關於數據清洗的部分，簡直就是一本實戰手冊，裏麵提到的幾個自定義函數，我直接復製到我的項目中跑瞭一下，運行效果立竿見影。而且，作者在代碼注釋上也非常用心，即便是稍微復雜一點的嚮量化操作，也能通過注釋讓人迅速理解其背後的原理，而不是僅僅停留在“能跑通”的層麵。讀完前兩本，感覺自己的數據處理能力已經有瞭質的飛躍，對後續更深入的學習有瞭充足的信心。

評分☆☆☆☆☆

這套書的裝幀和印刷質量也值得一提。很多技術書籍在圖錶和代碼的排版上非常粗糙，導緻閱讀體驗極差，特彆是當涉及到多層嵌套的列錶或復雜的數據結構可視化時。但這套書在這方麵做得非常齣色。圖錶的顔色搭配既清晰又不刺眼，代碼塊的語法高亮做得專業到位，即便是長時間閱讀，眼睛的疲勞感也相對較低。另外，我注意到書中的每一個示例代碼塊，幾乎都提供瞭一個可以直接運行的GitHub鏈接（雖然我沒有親自去驗證，但這份心意已經體現瞭作者對內容維護的承諾）。最讓我滿意的一點是，它對Python生態中主流庫的引用非常及時和準確，沒有使用那些已經被社區淘汰的、不再維護的舊版函數。比如，在講解數據可視化時，作者側重於`Matplotlib`和`Seaborn`的最新API，確保我們學習到的知識在未來幾年內依然有效和實用。總而言之，這是一套兼顧瞭學術嚴謹性與工程實用性的優質教材。