包邮Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战+Python3网络爬虫开发实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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崔庆才 零一，韩要宾，黄园园 著

图书标签:

• Python3
• 爬虫
• 数据清洗
• 数据可视化
• 网络爬虫
• 开发实战
• 编程
• 技术
• 数据分析
• 实战教程

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121333590

商品编码：26807294188

作 译 者：零一,韩要宾,黄园园

出版时间：2018-03    千 字 数：200

版    次：01-01    页    数：212

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121333590     

换    版：

所属分类：科技 >> 计算机 >> 计算机科学

纸质书定价：￥49.0

本书内容来自笔者在浙江某高校授课内容，主要介绍运用Python工具获取电商平台的页面数据，并对数据做清洗和存储。本书简化了Python基础部分，保证有足够的篇幅来介绍爬虫和数据清洗的内容，对于Python基础，建议新手可以选购对应的基础书籍配合本书一起学习。

第1 章 Python 基础 ..................................................................................... 1

1.1 安装Python 环境.............................................................................................................. 1

1.1.1 Python 3.6.2 安装与配置 .......................................................................................... 1

1.1.2 使用IDE 工具——PyCharm .................................................................................... 4

1.1.3 使用IDE 工具——Anaconda ................................................................................... 4

1.2 Python 操作入门 .............................................................................................................. 6

1.2.1 编写第一个Python 代码 .......................................................................................... 6

1.2.2 Python 基本操作 ....................................................................................................... 9

1.2.3 变量 .......................................................................................................................... 10

1.3 Python 数据类型 ............................................................................................................ 10

1.3.1 数字 .......................................................................................................................... 10

1.3.2 字符串 .......................................................................................................................11

1.3.3 列表 .......................................................................................................................... 13

1.3.4 元组 .......................................................................................................................... 14

1.3.5 集合 .......................................................................................................................... 15

1.3.6 字典 .......................................................................................................................... 15

1.4 Python 语句与函数 ......................................................................................................... 16

1.4.1 条件语句 .................................................................................................................. 16

1.4.2 循环语句 .................................................................................................................. 16

1.4.3 函数 .......................................................................................................................... 17

第2 章 写一个简单的爬虫 .......................................................................... 18

2.1 关于爬虫的合法性 ......................................................................................................... 18

2.2 了解网页 ......................................................................................................................... 20

2.2.1 认识网页结构 .......................................................................................................... 21

2.2.2 写一个简单的HTML ............................................................................................. 21

2.3 使用requests 库请求网站 .............................................................................................. 23

Python 3 爬虫、数据清洗与可视化实战

 

2.3.1 安装requests 库 ....................................................................................................... 23

2.3.2 爬虫的基本原理 ...................................................................................................... 25

2.3.3 使用GET 方式抓取数据 ........................................................................................ 26

2.3.4 使用POST 方式抓取数据 ...................................................................................... 27

2.4 使用Beautiful Soup 解析网页 ....................................................................................... 30

2.5 清洗和组织数据 ............................................................................................................. 34

2.6 爬虫攻防战 ..................................................................................................................... 35

第3 章 用API 爬取天气预报数据 ............................................................... 38

3.1 注册免费API 和阅读技术文档 ..................................................................................... 38

3.2 获取API 数据 ................................................................................................................ 40

3.3 存储数据到MongoDB ................................................................................................... 45

3.3.1 下载并安装MongoDB ............................................................................................ 45

3.3.2 在PyCharm 中安装Mongo Plugin ......................................................................... 46

3.3.3 将数据存入MongoDB ............................................................................................ 49

3.4 MongoDB 数据库查询 ................................................................................................... 52

第4 章 大型爬虫案例：抓取某电商网站的商品数据 ................................... 55

4.1 观察页面特征和解析数据 ............................................................................................. 55

4.2 工作流程分析 ................................................................................................................. 64

4.3 构建类目树 ..................................................................................................................... 65

4.4 获取产品列表 ................................................................................................................. 68

4.5 代码优化 ......................................................................................................................... 70

4.6 爬虫效率优化 ................................................................................................................. 74

4.7 容错处理 ......................................................................................................................... 77

第5 章 Scrapy 爬虫 ................................................................................... 78

5.1 Scrapy 简介 ..................................................................................................................... 78

5.2 Scrapy 安装 ..................................................................................................................... 79

5.3 案例：用Scrapy 抓取股票行情 .................................................................................... 80

第6 章 Selenium爬虫 ................................................................................ 88

6.1 Selenium 简介 ................................................................................................................. 88

6.2 案例：用Selenium 抓取电商网站数据 ........................................................................ 90

 

第7 章 数据库连接和查询 ........................................................................ 100

7.1 使用PyMySQL ............................................................................................................ 100

7.1.1 连接数据库 ............................................................................................................ 100

7.1.2 案例：某电商网站女装行业TOP100 销量数据 ................................................. 102

7.2 使用SQLAlchemy ........................................................................................................ 104

7.2.1 SQLAlchemy 基本介绍 ......................................................................................... 104

7.2.2 SQLAlchemy 基本语法 ......................................................................................... 105

7.3 MongoDB ...................................................................................................................... 107

7.3.1 MongoDB 基本语法 .............................................................................................. 107

7.3.2 案例：在某电商网站搜索“连衣裙”的商品数据 ............................................ 107

第8 章 NumPy ......................................................................................... 109

8.1 NumPy 简介 .................................................................................................................. 109

8.2 一维数组 ........................................................................................................................110

8.2.1 数组与列表的异同 .................................................................................................110

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出版信息

书 名Python 3网络爬虫开发实战

系列书名图灵原创

执行编辑关于本书的内容有任何问题，请联系 王军花

书 号978-7-115-48034-7

页 数608

印刷方式单色

开 本16开

出版状态正在排版

定价99.00

 

 

本书特色

1.本书详细介绍了爬虫的关键技术，涵盖面广，实用性强。

2.本书作者崔庆才，北京航空航天大学硕士，北京钉趣网络公司技术总监，其个人博客为cuiqingcai.com，其上爬虫文章的浏览量总计已过百万。

 

目录

本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中首先介绍了环境配置和基础知识，然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。

本书适合Python程序员阅读。

书籍简介： 本书是一部深入浅出的Python网络爬虫、数据清洗与可视化实战指南。作者凭借多年的开发经验，将理论知识与实战技巧相结合，为读者提供了一套系统、全面的学习路径。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，本书都能帮助您掌握从数据获取到数据呈现的全过程，轻松驾驭海量数据，发现隐藏在数字背后的价值。 第一部分：Python 3网络爬虫基础与进阶 在本部分，我们将从零开始，逐步构建您的爬虫技能树。 第一章：搭建你的第一个爬虫环境 Python 3环境的安装与配置： 详细指导您如何在Windows、macOS和Linux系统上安装Python 3，并介绍常用的开发工具（如VS Code、PyCharm）的安装与配置，确保您拥有一个顺畅的开发环境。 常用Python库的介绍与安装： 重点介绍`requests`、`BeautifulSoup`、`Scrapy`等核心爬虫库，讲解它们的安装方法和基本用途。 理解HTTP协议基础： 简要介绍HTTP请求（GET、POST）和响应（状态码、头部信息）的工作原理，为后续爬虫开发打下基础。 第一个爬虫的实践： 通过一个简单的例子，演示如何使用`requests`库获取网页内容，并使用`BeautifulSoup`解析HTML，提取关键信息。 第二章：掌握数据抓取的利器 `requests`库深度解析： 详细讲解`requests`库的高级用法，包括设置请求头、处理Cookie、模拟登录、发送JSON数据、处理SSL证书验证等，让您能够应对各种复杂的网页请求。 `BeautifulSoup`的灵活运用： 深入学习`BeautifulSoup`的CSS选择器和XPath解析技巧，掌握层级选择、属性选择、文本提取等方法，能够精准定位和提取所需数据。 正则表达式在数据提取中的应用： 学习Python的`re`模块，掌握正则表达式的语法和常用匹配模式，利用其强大功能处理复杂的文本匹配和数据提取任务。 处理动态加载内容（Ajax）： 讲解如何使用`requests`库结合JavaScript执行环境（如`selenium`）来抓取通过Ajax动态加载的数据，模拟浏览器行为。 第三章：Scrapy框架：构建高效的爬虫系统 Scrapy框架的核心概念： 介绍Scrapy的Scrapy Engine、Scheduler、Downloader、Spider、Item Pipeline等核心组件，理解它们之间的协作关系。 创建并运行Scrapy项目： 指导您如何使用`scrapy startproject`命令创建Scrapy项目，并学习`scrapy crawl`命令的使用。 编写Scrapy Spider： 详细讲解如何定义`Spider`类，编写`start_urls`和`parse`方法，使用CSS选择器和XPath选择器提取数据。 Item和Item Pipeline： 学习如何定义`Item`来结构化提取的数据，并使用`Item Pipeline`对数据进行处理、清洗、存储等操作，例如数据去重、格式转换、存入数据库等。 Scrapy的中间件： 介绍下载器中间件和Spider中间件的作用，学习如何编写自定义中间件来处理代理、User-Agent轮换、异常处理等。 Scrapy的爬虫部署与监控： 简要介绍Scrapy的部署方式和常用的监控工具，帮助您构建稳定可靠的爬虫系统。 第四章：应对爬虫挑战与伦理考量 反爬虫机制的识别与应对： 深入分析常见的反爬虫技术，如User-Agent检测、IP封锁、验证码、JavaScript加密等，并提供相应的应对策略，如代理IP池、多线程/异步爬取、验证码识别等。 robots.txt协议与爬虫道德： 讲解`robots.txt`文件的作用和规范，强调遵守爬虫道德，尊重网站版权和用户隐私。 高并发与性能优化： 探讨多线程、多进程、异步IO（如`asyncio`）在提升爬虫效率方面的应用，以及如何进行性能调优。 合法合规地采集数据： 强调在数据采集过程中需要注意的法律法规，避免侵权行为。 第二部分：Python数据清洗与预处理 数据清洗是数据分析的关键第一步，本部分将带您系统掌握数据清洗的技巧。 第五章：Pandas库：数据处理的瑞士军刀 Pandas Series和DataFrame入门： 详细介绍Pandas的核心数据结构Series和DataFrame，学习如何创建、索引、切片和操作这些数据结构。 数据读取与写入： 掌握使用Pandas读取各种格式的数据文件（CSV、Excel、JSON、SQL数据库等）以及将数据写入文件的技巧。 数据查看与统计： 学习`head()`、`tail()`、`info()`、`describe()`等方法，快速了解数据集的基本信息和统计特征。 数据选择与过滤： 深入讲解基于标签、位置、条件的数据选择和过滤方法，精确获取您需要的数据子集。 缺失值处理： 学习识别、统计和处理缺失值的方法，包括删除、填充（均值、中位数、众数、插值等）等策略。 第六章：数据清洗与转换的常用技巧 重复值处理： 学习如何查找、删除和统计重复数据，确保数据的唯一性。 数据类型转换： 掌握如何转换数据的类型，如字符串转数字、日期时间格式处理等，确保数据格式的统一。 字符串处理： 学习Pandas提供的强大的字符串处理函数，如`str.contains()`、`str.split()`、`str.replace()`、`str.extract()`等，用于清洗和提取文本数据。 数据合并与连接： 学习`merge()`、`concat()`、`join()`等方法，将多个数据集进行合并和连接，构建更全面的数据集。 数据重塑： 掌握`pivot_table()`、`melt()`等函数，对数据进行重塑，以便于后续分析。 第七章：异常值检测与处理 异常值产生的根源： 分析数据采集、测量误差等可能导致异常值出现的原因。 统计学方法检测异常值： 介绍Z-score、IQR（四分位距）等统计学方法来识别异常值。 可视化方法检测异常值： 利用箱线图、散点图等可视化工具直观地检测异常值。 异常值处理策略： 探讨删除、替换（如均值、中位数）、Winsorization（缩尾处理）等异常值处理方法。 第八章：数据规范化与标准化 理解数据缩放的必要性： 讲解在某些机器学习算法中，特征的尺度差异会影响模型性能，因此需要进行数据缩放。 Min-Max标准化： 学习将数据缩放到[0, 1]或[-1, 1]范围的方法。 Z-score标准化： 学习将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。 其他标准化方法： 简要介绍RobustScaler等适用于存在异常值情况的标准化方法。 第三部分：Python数据可视化实战 将枯燥的数据转化为直观易懂的图表，是理解数据、沟通结果的关键。 第九章：Matplotlib：绘图的基础 Matplotlib入门： 介绍Matplotlib的基本概念，包括Figure、Axes、Artist等。 绘制基本图表： 学习绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等基础图表。 图表美化与定制： 掌握如何设置图表标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型、标记等，使图表更具可读性和美观性。 子图的绘制： 学习如何在一张图上绘制多个子图，进行对比分析。 添加文本与标注： 学习在图表中添加文本说明和箭头标注，突出关键信息。 第十章：Seaborn：更美观、更高级的统计图表 Seaborn与Matplotlib的关系： 讲解Seaborn是基于Matplotlib的高级库，提供更简洁的接口和更丰富的统计可视化功能。 探索性数据分析（EDA）的常用图表： 学习使用Seaborn绘制分布图（如直方图、KDE图）、关系图（如散点图、回归图）、分类图（如箱线图、小提琴图、计数图）、矩阵图（如热力图）等。 多变量可视化： 掌握使用`hue`、`col`、`row`参数在同一张图上展示多个变量的关系。 主题与风格定制： 学习如何调整Seaborn的绘图风格和配色方案。 第十一章：Plotly与Bokeh：交互式可视化 交互式图表的优势： 讲解交互式图表在探索性数据分析和Web应用中的应用。 Plotly入门： 学习使用Plotly Express快速创建各种交互式图表，包括散点图、折线图、柱状图、地图等。 Plotly的详细定制： 了解如何使用Plotly.graph_objects进行更精细的图表定制。 Bokeh入门： 学习使用Bokeh创建高度可定制的交互式图表，并集成到Web应用中。 使用交互式图表进行数据探索： 通过实际案例演示如何利用交互式图表进行数据筛选、缩放、平移等操作。 第十二章：实战案例：整合爬虫、清洗与可视化 案例一：商品信息采集与分析： 使用爬虫从电商平台抓取商品名称、价格、销量、评价等信息。 使用Pandas对抓取的数据进行清洗，处理缺失值、统一单位、提取关键特征。 使用Matplotlib和Seaborn绘制商品价格分布、销量排行榜、评价情感分析等可视化图表，发现商品销售趋势和用户偏好。 案例二：社交媒体热点分析： 爬取某个话题在社交媒体上的讨论内容。 对文本数据进行预处理，去除停用词、进行词频统计。 使用可视化工具（如词云图、柱状图）展示热门关键词，使用交互式图表展示话题的情感变化趋势。 案例三：股票数据分析： 爬取历史股票交易数据。 使用Pandas进行数据清洗和特征工程，计算技术指标。 使用折线图、K线图等可视化工具分析股票走势，结合交互式图表进行深度探索。 本书通过丰富的实例和详尽的代码讲解，将理论知识与实践操作紧密结合，帮助读者快速掌握Python在数据科学领域的强大能力。无论您是希望在数据分析领域大展身手，还是希望通过爬虫技术获取一手数据，抑或是希望将复杂的数据转化为直观的图表，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我对《包邮Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战+Python3网络爬虫开发实战》这本书的期待，主要集中在它如何将爬虫技术与数据处理分析这两个看似独立的领域有机结合起来。我发现很多关于爬虫的书籍，在数据处理和可视化部分往往一带而过，而专门讲解数据分析的书籍又很少涉及数据的来源和抓取。这本书的标题恰好点明了我的需求。我尤其想深入了解书中所提到的“数据清洗”环节，因为在实际的爬虫项目中，获取到的原始数据往往存在大量的噪音和错误，如何高效地去除这些问题，进行数据标准化、格式统一、缺失值填充等操作，是决定项目成败的关键。我相信书中会提供很多实用的技巧和代码示例，帮助我掌握Pandas等数据处理库的精髓。同时，我也对“可视化”部分充满好奇，希望能够学习到如何利用Python的强大可视化工具，例如Matplotlib、Seaborn，将清洗后的数据转化为直观、易于理解的图表，从而更好地揭示数据中的规律和趋势。这本书的“实战”特点，也让我相信它会包含丰富的项目案例，能够让我学以致用，真正提升自己的数据处理和分析能力。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《包邮Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战+Python3网络爬虫开发实战》，第一感觉就是厚实，满满的干货！虽然之前也看过一些关于Python爬虫的书，但很多都停留在基础概念的讲解，真正涉及到实战的往往又显得零散，不成体系。这本书的出版，简直是给像我这样想深入掌握爬虫技能的读者送来了一份及时雨。我特别期待书中关于“数据清洗”和“可视化”的部分，因为这才是爬虫项目的价值所在。光能抓取数据还不够，如何有效地处理、分析并最终以直观的方式呈现出来，才是体现技术功力的关键。我希望这本书能够详细地介绍各种数据清洗的常见问题，比如缺失值、异常值、重复值等，并给出Python中行之有效的处理方法，比如利用pandas库的强大功能。同时，在数据可视化方面，我也非常渴望学习到如何运用matplotlib、seaborn甚至更高级的库，将爬取到的数据转化为有说服力的图表，比如折线图、柱状图、散点图、热力图等，并能根据不同的数据类型和分析目的选择最合适的图表形式。这本书的厚度也让我感到安心，相信它能够覆盖到从入门到进阶的方方面面，解答我学习过程中可能遇到的各种疑问，让我真正成为一个能够独立完成爬虫项目的数据从业者。

评分☆☆☆☆☆

我一直对网络爬虫技术充满兴趣，但总是感觉缺少一本能够系统引导我的教材。市面上的爬虫书籍良莠不齐，有些过于理论化，实践性不强，而有些则过于碎片化，难以形成完整的知识体系。这本书《包邮Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战+Python3网络爬虫开发实战》的出现，正好弥补了这一空白。我尤其看重它在“数据清洗”和“可视化”这两个环节的深入探讨。很多时候，爬虫项目中最耗时、最考验功力的部分恰恰是数据的预处理和分析。如果不能有效地清洗和可视化数据，即使抓取了海量数据，也难以从中挖掘出有价值的信息。我希望书中能够详细讲解如何使用Python的强大库，例如pandas和numpy，来处理各种不规范的数据格式，进行数据去重、填充缺失值、数据类型转换等操作。同时，我也迫切希望学习到如何利用matplotlib、seaborn等库，将清洗后的数据转化为各种精美的图表，比如趋势图、分布图、关系图等，从而更直观地理解数据背后的规律。这本书的“实战”二字，让我对它充满了期待，我相信它能够带领我一步步掌握从数据抓取到数据分析的全过程，真正做到学以致用，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书《包邮Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战+Python3网络爬虫开发实战》吸引我的地方在于它对“数据清洗”和“可视化”的重视。我之前也接触过一些爬虫相关的资料，但总感觉它们在数据处理和分析方面不够深入，抓取回来的数据往往需要花费大量时间和精力去整理，才能进行下一步的分析。我希望这本书能够在这方面提供更系统、更全面的指导。具体来说，我非常期待学习如何使用Python的强大工具，例如Pandas库，来高效地处理各种数据问题，比如去除重复项、填充缺失值、进行数据类型转换、以及如何对数据进行有效的筛选和聚合。在数据可视化方面，我也希望能通过这本书学习到如何运用Matplotlib、Seaborn等库，将数据转化为直观、有说服力的图表，比如折线图、柱状图、散点图等，以便更好地理解数据的分布、趋势和关系。这本书的“实战”导向，也让我对它充满了信心，相信它能够提供丰富的代码示例和项目案例，帮助我快速掌握爬虫、数据清洗和可视化的完整流程，从而能够独立完成一些实际的数据分析项目。

评分☆☆☆☆☆

拿到《包邮Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战+Python3网络爬虫开发实战》这本书，我最先被它的内容定位所吸引。作为一名Python初学者，我一直想学习爬虫，但又担心直接上手会遇到很多难以理解的概念和晦涩的代码。这本书的结构似乎很合理，将“爬虫开发”与“数据清洗与可视化”紧密结合，这正是我目前最需要的。我希望能在这本书里学到如何用Python进行网络请求，理解HTTP协议的基本原理，掌握Requests库的各种用法，以及如何解析HTML、XML等网页结构。更重要的是，我非常期待关于“数据清洗”和“可视化”的章节。我知道，抓取到的原始数据往往是杂乱无章的，需要经过大量的清洗工作才能变得可用。我希望书中能详细介绍如何使用Pandas库来处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据转换和合并。在可视化方面，我也想学习如何利用Matplotlib和Seaborn库，将数据转化为清晰、美观的图表，以便更好地理解和展示分析结果。这本书的“实战”导向，让我相信它能提供大量的代码示例和项目案例，帮助我快速掌握技能，并能在自己的项目中得到应用。