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• 网络爬虫
• 数据采集
• 网络数据采集
• 数据抓取
• 实战
• 编程入门
• 数据挖掘

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115463357

商品编码：14680697662

套装包括5本图书：

python数据分析基础

数据处理

网络数据采集

数据抓取技术与实战

用Python写网络爬虫

书号： 9787115463357 9787115431790 9787115459190 9787115416292 9787121298844

基本信息

• 作者：   
• 译者： 
• 出版社：
• ISBN：9787115463357
• 上架时间：2017-7-31
• 出版日期：2017 年7月
• 开本：16开
• 页码：272
• 版次：1-1
• 所属分类：
   

编辑推荐

想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在·短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？ 
来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。 
学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本 
读取和解析CSV文件 
读取多个Excel工作表和工作簿 
执行数据库操作 
搜索特定记录、分组数据和解析文本文件 
建立统计图并绘图 
生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型 
在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本

内容简介

本书展示如何用Python程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括：Python基础知识介绍、CSV文件和Excel文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。 

作译者

Clinton W. Brownley
博士，Facebook数据科学家，负责大数据流水线、统计建模和数据可视化项目，并为大型基础设施建设提供数据驱动的决策建议。 

目录

前言 xi 
第1章 Python 基础 1 
1.1 创建 Python 脚本 1 
1.2 运行 Python 脚本 3 
1.3 与命令行进行交互的几项技巧 6 
1.4 Python 语言基础要素 10 
1.4.1 数值 10 
1.4.2 字符串 12 
1.4.3 正则表达式与模式匹配 16 
1.4.4 日期 19 
1.4.5 列表 21 
1.4.6 元组 26 
1.4.7 字典 27 
1.4.8 控制流 30 
1.5 读取文本文件 35 
1.5.1 创建文本文件 36 
1.5.2 脚本和输入文件在同一位置 38 
1.5.3 读取文件的新型语法 38 
1.6 使用 glob 读取多个文本文件 39 
1.7 写入文本文件 42  ...............

Python网络数据采集 

用简单高效的Python语言，展示网络数据采集常用手段，剖析网络表单安全措施，完成大数据采集任务！

基本信息

• 作者：   
• 译者： 
• 59.00
• 丛书名：
• 出版社：
• ISBN：9787115416292
• 上架时间：2016-3-4
• 出版日期：2016 年3月
• 开本：16开
• 页码：216
• 版次：1-1
• 所属分类：
   

编辑推荐

网络上的数据量越来越大，单靠浏览网页获取信息越来越困难，如何有效地提取并利用信息已成为一个巨大的挑战。本书采用简洁强大的Python语言，全面介绍网络数据采集技术，教你从不同形式的网络资源中自由地获取数据。你将学会如何使用Python脚本和网络API一次性采集并处理成千上万个网页上的数据。
本书适合熟悉Python的程序员、安全专业人士、网络管理员阅读。书中不仅介绍了网络数据采集的基本原理，还深入探讨了更高级的主题，比如分析原始数据、用网络爬虫测试网站等。此外，书中还提供了详细的代码示例，以帮助你更好地理解书中的内容。
通过阅读本书，你将能够：
解析复杂的HTML页面
遍历多个网页和网站
了解API的基本概念和工作原理
学习存储数据的方法
下载、读取并抽取网络文档中的数据
使用工具和方法清洗格式异常的数据
读取并处理自然语言
越过表单和登录窗口采集数据
学习采集的方法
学习图像处理和文字识别方法

内容简介

本书采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。，部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。 

作译者

Ryan Mitchell
数据科学家、软件工程师，目前在波士顿LinkeDrive公司负责开发公司的API和数据分析工具。此前，曾在Abine公司构建网络爬虫和网络机器人。她经常做网络数据采集项目的咨询工作，主要面向金融和零售业。另著有Instant Web Scraping with Java。 

目录

译者序 ix
前言 xi
，部分 创建爬虫
第1章 初见网络爬虫 2
1.1 网络连接 2
1.2 BeautifulSoup简介 4
1.2.1 安装BeautifulSoup 5
1.2.2 运行BeautifulSoup 7
1.2.3 可靠的网络连接 8
第2章 复杂HTML解析 11
2.1 不是一直都要用锤子 11
2.2 再端一碗BeautifulSoup 12
2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll() 13
2.2.2 其他BeautifulSoup对象 15
2.2.3 导航树 16
2.3 正则表达式 19
2.4 正则表达式和BeautifulSoup 23
2.5 获取属性 24
2.6 Lambda表达式 24
2.7 **BeautifulSoup 25
第3章 开始采集 26
3.1 遍历单个域名 26
3.2 采集整个网站 30
3.3 通过互联网采集 34
3.4 用Scrapy采集 38
第4章 使用API 42
4.1 API概述 43
4.2 API通用规则 43
4.2.1 方法 44
4.2.2 验证 44
4.3 服务器响应 45
4.4 Echo Nest 46
4.5 Twitter API 48
4.5.1 开始 48
4.5.2 几个示例 50
4.6 Google API 52
4.6.1 开始 52
4.6.2 几个示例 53
4.7 解析JSON数据 55
4.8 回到主题 56
4.9 再说一点API 60
第5章 存储数据 61
5.1 媒体文件 61
5.2 把数据存储到CSV 64
5.3 MySQL 65
5.3.1 安装MySQL 66
5.3.2 基本命令 68
5.3.3 与Python整合 71
5.3.4 数据库技术与·佳实践 74
5.3.5 MySQL里的“六度空间游戏” 75
5.4 Email 77
第6章 读取文档 80
6.1 文档编码 80
6.2 纯文本 81
6.3 CSV 85
6.4 PDF 87
6.5 微软Word和.docx 88
第二部分 高级数据采集
第7章 数据清洗 94
7.1 编写代码清洗数据 94
7.2 数据存储后再清洗 98
第8章 自然语言处理 103
8.1 概括数据 104
8.2 马尔可夫模型 106
8.3 自然语言工具包 112
8.3.1 安装与设置 112
8.3.2 用NLTK做统计分析 113
8.3.3 用NLTK做词性分析 115
8.4 其他资源 119
第9章 穿越网页表单与登录窗口进行采集 120
9.1 Python Requests库 120
9.2 提交一个基本表单 121
9.3 单选按钮、复选框和其他输入 123
9.4 提交文件和图像 124
9.5 处理登录和cookie 125
9.6 其他表单问题 127
第10章 采集 128
10.1 简介 128
10.2 Ajax和动态HTML 131
10.3 处理重定向 137
第11章 图像识别与文字处理 139
11.1 OCR库概述 140
11.1.1 Pillow 140
11.1.2 Tesseract 140
11.1.3 NumPy 141
11.2 处理格式规范的文字 142
11.3 读取验证码与训练Tesseract 146
11.4 获取验证码提交答案 151
第12章 避开采集陷阱 154
12.1 道德规范 154
12.2 让网络机器人看起来像人类用户 155
12.2.1 修改请求头 155
12.2.2 处理cookie 157
12.2.3 时间就是一切 159
12.3 常见表单安全措施 159
12.3.1 隐含输入字段值 159
12.3.2 避免蜜罐 160
12.4 问题检查表 162
第13章 用爬虫测试网站 164
13.1 测试简介 164
13.2 Python单元测试 165
13.3 Selenium单元测试 168
13.4 Python单元测试与Selenium单元测试的选择 172
第14章 远程采集 174
14.1 为什么要用远程服务器 174
14.1.1 避免IP地址被封杀 174
14.1.2 移植性与扩展性 175
14.2 Tor代理服务器 176
14.3 远程主机 177
14.3.1 从网站主机运行 178
14.3.2 从云主机运行 178
14.4 其他资源 179
14.5 勇往直前 180
附录A Python简介 181
附录B 互联网简介 184
附录C 网络数据采集的法律与道德约束 188
作者简介 200
封面介绍 200 

出版信息

• 书 名Python数据处理
• 执行编辑关于本书的内容有任何问题，请联系 
• 书 号978-7-115-45919-0
• 定 价99.00 元
• 页 数396
• 印刷方式黑白
• 开 本16开
• 出版状态正在审校

2017.7

 

 

全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法，轻松实现高效数据处理 本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。 用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。

* 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念
* 概述数据的获取与存储方式
* 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误
* 学习何时对数据进行标准化，何时对数据清理进行测试并将其脚本化
* 使用Scrapy写网络爬虫
* 利用新的Python库和技术对数据集进行探索与分析
* 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化

“如果你一直感觉电子表格（甚至关系型数据库）无法回答你想要提出的问题，或者除这些工具之外你准备进一步学习，那么这本书非常适合你。我一直在等待这本书的出现。”

——Derek Willis，ProPublica新闻应用开发者，OpenElections联合创始人

“所有新手数据科学家、数据工程师或其他技术方面的数据专家都应该读一读这本实践指南。数据处理领域正需要这样一本书，真希望我，次开始用Python处理数据时就能有它指导。”

——Tyrone Grandison博士，Proficiency Labs Intl. CEO  

目录

正在加工……

作者介绍

Jacqueline Kazil，数据科学家，资深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目，是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。

Katharine Jarmul，资深Python开发者，PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix，期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。

【译者简介】

张亮（hysic），毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。

吕家明，2016年毕业于哈尔滨工业大学，现就职于腾讯，从事搜索、Query分析等相关工作，熟悉大规模数据下的数据挖掘和机器学习实践。

书名:用Python写网络爬虫

定价：45.00元

作者:[澳]理查德 劳森(Richard Lawson)

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787115431790

作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容：通过跟踪链接来爬取网站；使用lxml从页面中抽取数据；构建线程爬虫来并行爬取页面；将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗；解析依赖于的网站；与表单和会话进行交互；解决受保护页面的验证码问题；对AJAX调用进行逆向工程；使用Scrapy创建高级爬虫。本书读者对象本书是为想要构建可靠的数据爬取解决方案的开发人员写作的，本书假定读者具有一定的Python编程经验。当然，具备其他编程语言开发经验的读者也可以阅读本书，并理解书中涉及的概念和原理。

目录

 

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目录第1章 网络爬虫简介11.1 网络爬虫何时有用 11.2 网络爬虫是否合法 21.3 背景调研 31.3.1 检查robots.txt 31.3.2 检查网站地图 41.3.3 估算网站大小 51.3.4 识别网站所用技术 71.3.5 寻找网站所有者 71.4 编写个网络爬虫 81.4.1 下载网页 91.4.2 网站地图爬虫 121.4.3 ID遍历爬虫 131.4.4 链接爬虫 151.5 本章小结 22第2章 数据抓取 232.1 分析网页 232.2 三种网页抓取方法 262.2.1 正则表达式 262.2.2 Beautiful Soup 282.2.3 Lxml 302.2.4 性能对比 322.2.5 结论 352.2.6 为链接爬虫添加抓取回调 352.3 本章小结 38第3章 下载缓存 393.1 为链接爬虫添加缓存支持 393.2 磁盘缓存 423.2.1 实现 443.2.2 缓存测试 463.2.3 节省磁盘空间 463.2.4 清理过期数据 473.2.5 缺点 483.3 数据库缓存 493.3.1 NoSQL是什么 503.3.2 安装MongoDB 503.3.3 MongoDB概述 503.3.4 MongoDB缓存实现 523.3.5 压缩 543.3.6 缓存测试 543.4 本章小结 55第4章 并发下载 574.1 0个网页 574.2 串行爬虫 604.3 多线程爬虫 604.3.1 线程和进程如何工作 614.3.2 实现 614.3.3 多进程爬虫 634.4 性能 674.5 本章小结 68第5章 动态内容 695.1 页示例 695.2 对页进行逆向工程 725.3 渲染页 775.3.1 PyQt还是PySide 785.3.2 执行 785.3.3 使用WebKit与网站交互 805.3.4 Selenium 855.4 本章小结 88第6章 表单交互 896.1 登录表单 906.2

内容提要

基本信息

书名:Python数据抓取技术与实战

定价：49.00元

作者:潘庆和 编著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787121298844

字数：4000

页码：256

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

编辑推荐

 

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如何在大数据时代获得实时的数据信息，分析挖掘、提取出有价值的信息，并以直观清晰的图形表示出关键的数量关系和概念，是一个值得研究的问题。本书通过数据抓取篇（如何获得数据信息）、数据分析篇（分析挖掘，提取出有价值的信息）、数据可视化篇（以直观清晰的图形表示出关键的数量关系和概念）详细描述数据抓取、分析、展示的整个流程，每一篇自成一体，可以单独学习掌握。

目录

 

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目 录
第１章 Python基础１
１�保� Python安装１
１�保� 安装pip ６
１�保� 如何查看帮助７
１�保� 个程序１０
１�保� 文件操作２５
１�保� 循环２８
１�保� 异常３０
１�保� 元组３０
１�保� 列表３２
１�保保� 字典３６
１�保保� 集合３８
１�保保� 随机数３９
１�保保� enumerate的使用４０
１�保保� 第二个例子４１
第２章 字符串解析４６
２�保� 常用函数４６
２�保� 正则表达式５０
２�保� BeautifulSoup ５５
２�保� json结构６２
第３章 单机数据抓取７７
３�保� 单机顺序抓取７７
３�保� requests １０７
３�保� 并发和并行抓取１１７
第４章 分布式数据抓取１３７
４�保� RPC的使用１３８
４�保� Celery系统１４５
第５章 全能的Selenium １５９
Ⅴ
５�保� Selenium单机１５９
５�保� Selenium分布式抓取１７８
５�保� Linux无图形界面使用Selenium １８８
第６章 神秘的Tor １９１
６�保� 抓取时IP封锁的问题１９１
６�保� Tor的安装与使用１９２
６�保� Tor多线程１９７
６�保� Tor与Selenium结合２０５
第７章 抓取常见问题２１０
７�保� Flash ２１０
７�保� 桌面程序２１１
７�保� U盘２１３
７�保� 二级三级页面２１４
７�保� 图片的处理２１４
７�保� App数据抓取２１４
第８章 监控框架２２１
８�保� 框架说明２２３
８�保� 监控系统实例２２５
第９章 拥抱大数据２２９
９�保� Hadoop生态圈２２９
９�保� Cloudera环境搭建２３１

内容提要

 

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如何在大数据时代获得实时的数据信息，分析挖掘、提取出有价值的信息，并以直观清晰的图形表示出关键的数量关系和概念，是一个值得研究的问题。本书通过数据抓取篇（如何获得数据信息）、数据分析篇（分析挖掘，提取出有价值的信息）、数据可视化篇（以直观清晰的图形表示出关键的数量关系和概念）详细描述数据抓取、分析、展示的整个流程，每一篇自成一体，可以单独学习掌握。

探索数据世界的奥秘：从基础到进阶的全面指南 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、推动创新的核心动力。掌握数据的采集、处理、分析与可视化能力，是每一位渴望在科技浪潮中立足的专业人士必备的技能。本书系，正是为满足这一需求而倾力打造的Comprehensive learning path，旨在带领您深入探索数据分析的广阔天地，从最基础的概念和工具入手，逐步深入到复杂的数据处理技术、高效的网络数据采集方法，直至掌握业界领先的网络爬虫实战技巧。 第一部分：Python数据分析基础 本部分将为您奠定坚实的数据分析基础。您将首先接触到Python语言的入门知识，重点关注其在数据科学领域的应用。我们不会停留在枯燥的语法讲解，而是直接引入数据分析的核心工具——NumPy和Pandas。 NumPy：科学计算的基石 您将学习如何利用NumPy创建和操作强大的多维数组（ndarray），理解其在数值计算中的高效性。 掌握数组的索引、切片、重塑等基本操作，以及各种数学函数、线性代数运算的应用，为后续的数据处理打下基础。 深入理解向量化操作的概念，体验其带来的性能飞跃，从而写出更简洁、更高效的代码。 学习如何进行数组间的广播（Broadcasting），解决不同形状数组运算的难题。 了解NumPy在文件读写方面的能力，例如保存和加载数组数据。 Pandas：数据分析的瑞士军刀 Pandas的核心数据结构——Series和DataFrame将被详细介绍。您将学会如何创建、索引、选择、过滤和排序这些数据结构，如同操作电子表格一样灵活。 重点讲解数据清洗和预处理的技术，包括缺失值（NaN）的处理（填充、删除）、重复值的识别与去除、数据类型转换等。 学习如何使用强大的数据对齐（Alignment）功能，处理不同索引的数据集。 掌握合并（Merge）、连接（Join）、拼接（Concatenate）等操作，能够轻松地将多个数据集整合成一个用于分析的数据集。 深入学习数据分组（Grouping）和聚合（Aggregation）的强大功能，利用`groupby()`方法进行分组统计，计算均值、总和、计数、最大值、最小值等，发现隐藏在数据中的规律。 学习时间序列数据的处理，Pandas提供了丰富的时间序列工具，包括日期范围生成、频率转换、滑动窗口计算等，对于分析金融、气象等领域的数据至关重要。 掌握数据透视表（Pivot Table）和交叉表（Cross-tabulation）的创建，它们是探索数据多维度关系和进行汇总分析的利器。 学习如何使用Pandas进行基本的数据可视化，结合Matplotlib等库，快速生成各种图表，直观展示数据特征。 第二部分：Python数据处理 在掌握了基础工具后，本部分将进一步深化数据处理的技能，涵盖更复杂的数据转换、清洗和特征工程技术，为后续的分析和建模做好准备。 数据清洗的深度探索 我们将更细致地探讨各种异常值（Outliers）的检测与处理方法，包括统计学方法（如Z-score、IQR）和可视化方法。 学习如何处理不一致的数据格式，例如日期格式、文本编码问题，以及如何进行数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization），使其符合模型输入的需要。 讲解字符串处理的高级技巧，包括正则表达式的应用，用于提取、替换和匹配文本信息。 掌握如何处理和转换分类数据，包括独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等。 特征工程的艺术 您将学习如何从原始数据中提取有用的特征，例如从日期中提取年、月、日、星期几等。 理解特征选择（Feature Selection）的重要性，掌握基于过滤（Filter）、包裹（Wrapper）和嵌入（Embedded）的方法来选择最优特征子集，提高模型性能并减少过拟合。 学习特征构建（Feature Construction）的技术，通过组合现有特征创建新的、更有预测能力的特征。 探讨如何处理缺失值，除了简单的填充和删除，还将介绍更高级的插补方法，如K近邻（KNN）插补、回归插补等。 理解不同数据类型的特征，以及如何对它们进行有效的编码和转换。 大数据集处理策略 当面对内存无法一次性加载的大数据集时，您将学习分块读取（Chunking）和迭代处理（Iterative Processing）的技巧。 了解如何利用Dask等库来处理比内存更大的数据集，实现并行计算，提升处理效率。 第三部分：网络数据采集 在数据分析的世界里，很多有价值的数据并不直接提供，而是隐藏在互联网的各个角落。本部分将教会您如何有效地从网络上获取这些数据。 HTTP协议与Web基础 在深入采集之前，您将首先理解HTTP协议的基本原理（GET、POST请求，响应状态码等），以及Web页面是如何构建的（HTML、CSS、JavaScript）。 学习浏览器开发者工具的使用，它是分析网页结构和调试网络请求的强大助手。 Requests库：优雅地发送HTTP请求 掌握Python的Requests库，这是进行HTTP请求的黄金标准。您将学习如何发送GET和POST请求，处理请求头（Headers）、请求体（Body）、Cookies等。 学习如何处理HTTP响应，包括获取响应内容、状态码、编码，以及如何处理重定向和错误。 理解Session的概念，用于维护登录状态和Cookie。 Beautiful Soup：解析HTML与XML Beautiful Soup是解析HTML和XML文档的瑞士军刀。您将学习如何安装和使用它，以及如何创建Beautiful Soup对象。 掌握使用CSS选择器（Selectors）和Beautiful Soup提供的查找方法（如`find()`, `find_all()`）来定位和提取网页中的特定标签和内容。 学习如何提取标签的属性、文本内容，以及如何遍历标签树。 Scrapy框架：构建高效的爬虫 Scrapy是Python中最流行的爬虫框架之一，它提供了一个结构化的、高效的、可扩展的爬虫开发环境。 您将学习Scrapy的核心概念：Spider（爬虫）、Item（数据模型）、Item Pipeline（数据处理管道）、Downloader Middleware（下载中间件）、Spider Middleware（爬虫中间件）。 学习如何创建Scrapy项目，编写Spider来定义爬取规则，提取数据，并将其存储到Item中。 掌握Item Pipeline的使用，用于对提取到的数据进行清洗、验证、去重和持久化存储（如保存到CSV、JSON、数据库）。 了解如何配置下载器中间件来处理代理、User-Agent、Cookies等，以及如何处理反爬虫机制。 学习Scrapy的调度器（Scheduler）和请求去重机制，以确保高效且不重复地爬取网页。 第四部分：数据抓取技术与实战 本部分将理论与实践相结合，重点讲解各种高级数据抓取技术，并提供丰富的实战案例，帮助您应对各种复杂的抓取场景。 动态网页抓取 理解JavaScript渲染的动态网页与静态网页的区别。 学习使用Selenium WebDriver来控制浏览器，模拟用户行为，执行JavaScript，从而获取动态加载的内容。 掌握如何配置Selenium，选择合适的浏览器驱动，并学习元素定位、点击、输入等交互操作。 了解如何处理Ajax请求，通过分析网络请求来直接获取API返回的数据，这通常比模拟浏览器更高效。 API数据采集 学习如何发现和使用公开的Web API（Application Programming Interface）。 掌握API调用过程中常见的认证方式（API Key、OAuth等）。 学习如何处理JSON格式的数据，这是API最常用的数据交换格式。 反爬虫策略与应对 深入分析常见的反爬虫技术，如IP限制、User-Agent检测、验证码、JS加密、动态URL等。 学习如何通过Rotating Proxies（代理池）、User-Agent轮换、验证码识别（可能需要借助第三方服务）、JS逆向工程等技术来规避反爬虫机制。 理解爬虫的道德和法律边界，遵守网站的`robots.txt`协议，并避免对网站造成过大的负担。 大规模数据采集与管理 学习如何设计可扩展的爬虫架构，处理海量数据。 掌握分布式爬虫的概念，了解如何使用Scrapy-Redis等工具实现多台机器协同工作。 学习如何将爬取的数据存储到各种数据库中（如MySQL、MongoDB、Elasticsearch），并进行有效管理。 探讨数据清洗和预处理在大规模采集流程中的重要性。 第五部分：网络爬虫 本部分将进一步聚焦于网络爬虫技术的深度学习与实战应用，涵盖更高级的主题和案例，使您能够独立完成复杂的网络数据获取任务。 爬虫设计模式与优化 学习常见的爬虫设计模式，如深度优先（DFS）和广度优先（BFS）的爬取策略。 探讨如何根据网站结构和需求选择合适的爬取策略。 深入研究性能优化技术，包括异步IO（如`asyncio`）、多线程、多进程，以及如何利用Scrapy的并发能力。 学习如何进行请求调度和优先级管理，确保重要数据的及时获取。 数据存储与分析的融合 将前面学到的数据处理和分析技术与爬虫结合起来。 学习如何设计数据模型，将爬取到的原始数据转化为结构化、可分析的格式。 探讨如何实时或近实时地将爬取数据导入到数据仓库或数据湖中。 演示如何结合数据分析工具，对爬取的数据进行初步的探索性分析，发现数据价值。 爬虫安全与伦理 再次强调爬虫的合法性与道德规范。 学习如何避免因不当爬取行为而引起的法律风险。 探讨负责任的爬虫实践，尊重网站资源，不进行恶意攻击或数据窃取。 实战项目：从零到一构建复杂的爬虫 通过一系列由浅入深的项目，您将亲手构建不同类型的爬虫。例如： 电商商品信息采集： 抓取特定电商平台的商品名称、价格、销量、评论等。 新闻资讯聚合： 从多家新闻网站抓取标题、摘要、发布时间、内容，并进行分类。 社交媒体数据分析： 抓取微博、豆瓣等社交平台的公开信息，用于情感分析或用户画像。 招聘信息采集： 抓取各类招聘网站的职位信息，用于分析就业市场趋势。 每个项目都将详细讲解需求分析、技术选型、代码实现、调试优化以及数据存储的全过程。 结语 通过本套书系的系统学习，您将不仅掌握Python数据分析的核心技能，更能深刻理解网络数据采集的原理与实践，从容应对各种复杂的数据获取挑战，最终将原始数据转化为有价值的洞察，为您的学习、工作和研究提供强大的数据支撑。无论您是希望进入数据科学领域的新手，还是希望提升技术能力的在职人员，本套书系都将是您不可或缺的学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这套书的装帧和印刷质量也值得一提。很多技术书籍在图表和代码的排版上非常粗糙，导致阅读体验极差，特别是当涉及到多层嵌套的列表或复杂的数据结构可视化时。但这套书在这方面做得非常出色。图表的颜色搭配既清晰又不刺眼，代码块的语法高亮做得专业到位，即便是长时间阅读，眼睛的疲劳感也相对较低。另外，我注意到书中的每一个示例代码块，几乎都提供了一个可以直接运行的GitHub链接（虽然我没有亲自去验证，但这份心意已经体现了作者对内容维护的承诺）。最让我满意的一点是，它对Python生态中主流库的引用非常及时和准确，没有使用那些已经被社区淘汰的、不再维护的旧版函数。比如，在讲解数据可视化时，作者侧重于`Matplotlib`和`Seaborn`的最新API，确保我们学习到的知识在未来几年内依然有效和实用。总而言之，这是一套兼顾了学术严谨性与工程实用性的优质教材。

评分☆☆☆☆☆

这套书的封面设计挺吸引人的，特别是那种简洁中带着一丝科技感的蓝色调，让人一眼就能感受到内容的专业性。我最近刚开始接触Python在数据领域的应用，所以对基础知识和实战案例的需求比较迫切。刚翻开第一本时，就被它详尽的步骤和清晰的逻辑给吸引住了。比如讲解Pandas的数据结构时，作者并没有停留在枯燥的理论层面，而是立刻结合了具体的金融时间序列数据进行演示，这种“即学即用”的方式对于新手来说太友好了。书里对缺失值处理的几种方法，什么插值法、删除法，讲解得非常透彻，每一种方法的适用场景和潜在风险都分析得很到位，这比我之前在网上看的那些零散的教程要系统得多。特别是关于数据清洗的部分，简直就是一本实战手册，里面提到的几个自定义函数，我直接复制到我的项目中跑了一下，运行效果立竿见影。而且，作者在代码注释上也非常用心，即便是稍微复杂一点的向量化操作，也能通过注释让人迅速理解其背后的原理，而不是仅仅停留在“能跑通”的层面。读完前两本，感觉自己的数据处理能力已经有了质的飞跃，对后续更深入的学习有了充足的信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机系的大四学生，正在准备毕业设计，方向是基于大数据的舆情分析。我的导师推荐我重点关注数据预处理和爬取技术。这套书给我最大的感受就是它的“整体性”和“递进性”。它不是五本独立的参考书，而是一个完整的学习路径图。从最基础的Python语法和数据结构（第一本），到利用Pandas和NumPy进行高效的数学运算和重塑（第二本），再到通过`requests`和`BeautifulSoup`进行初级数据获取（第三本），最后到使用专业的框架和反爬策略来应对复杂网站（第四、五本）。这种结构设计非常符合人类的学习曲线，保证了知识的积累是稳固且连贯的。我发现，当我在学习第四本的网络数据采集时，如果对Pandas的数据合并操作有疑问，可以立刻回溯到第二本去查阅细节，这种随时可以查漏补缺的设计，极大地减少了学习过程中的挫败感。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在职的分析师，平时工作接触到的数据量越来越大，传统的Excel处理已经完全跟不上了效率的需要，因此急需一套能快速上手并解决实际问题的Python工具书。这套书的第三本和第四本，也就是关于网络数据采集和抓取技术的，简直是为我量身定做的“救星”。我特别欣赏作者在讲解Scrapy框架时所采用的“模块化”思路。他们没有一股脑地把所有配置项都丢给你，而是通过一个小的、目标明确的爬虫项目作为引子，逐步构建出完整的爬取流程，从中间件的配置到管道（Pipeline）的数据清洗和存储，每一步都讲解得井井有条。尤其值得称赞的是，书中针对反爬虫策略的应对部分，讲解了如何使用代理池和User-Agent轮换，这些都是我在实际工作中经常遇到的“拦路虎”。通过书中的案例，我成功搭建了一个能定时抓取竞品网站价格变动的脚本，不仅效率提升了至少五倍，而且程序的健壮性也大大增强了。这不再是那种纸上谈兵的理论介绍，而是真正能解决生产环境中痛点的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对“网络爬虫”这个主题的书籍向来比较谨慎，因为很多书籍要么过于偏重理论的协议讲解，让人昏昏欲睡；要么就是代码老旧，照着敲完发现根本跑不起来。但这套书的第五本——专门讲网络爬虫的那一本，给了我很大的惊喜。它在深度和广度上找到了一个绝佳的平衡点。作者非常注重“道德与法律边界”的讨论，在教你如何抓取数据的同时，也反复强调了Robots协议和爬取频率的控制，这体现了作者的专业素养和责任心。我最喜欢的是它对JavaScript渲染页面的处理方法。市面上很多入门书对动态加载的内容束手无策，但这本详细介绍了如何结合Selenium和浏览器驱动进行模拟操作，甚至还探讨了无头浏览器的优势与劣势。书中针对某个大型电商网站的模拟登录与数据提取的章节，我反复看了好几遍，里面关于Session管理和Cookie维护的技巧，精妙至极，对于处理需要登录才能访问的数据集合非常实用。