包郵Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰+Python3網絡爬蟲開發實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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崔慶纔 零一，韓要賓，黃園園 著

圖書標籤:

• Python3
• 爬蟲
• 數據清洗
• 數據可視化
• 網絡爬蟲
• 開發實戰
• 編程
• 技術
• 數據分析
• 實戰教程

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333590

商品編碼：26807294188

作 譯 者：零一,韓要賓,黃園園

齣版時間：2018-03    韆 字 數：200

版    次：01-01    頁    數：212

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121333590     

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所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

紙質書定價：￥49.0

本書內容來自筆者在浙江某高校授課內容，主要介紹運用Python工具獲取電商平颱的頁麵數據，並對數據做清洗和存儲。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，對於Python基礎，建議新手可以選購對應的基礎書籍配閤本書一起學習。

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

Python 3 爬蟲、數據清洗與可視化實戰

 

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

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齣版信息

書 名Python 3網絡爬蟲開發實戰

係列書名圖靈原創

執行編輯關於本書的內容有任何問題，請聯係 王軍花

書 號978-7-115-48034-7

頁 數608

印刷方式單色

開 本16開

齣版狀態正在排版

定價99.00

 

 

本書特色

1.本書詳細介紹瞭爬蟲的關鍵技術，涵蓋麵廣，實用性強。

2.本書作者崔慶纔，北京航空航天大學碩士，北京釘趣網絡公司技術總監，其個人博客為cuiqingcai.com，其上爬蟲文章的瀏覽量總計已過百萬。

 

目錄

本書介紹瞭如何利用Python 3開發網絡爬蟲，書中首先介紹瞭環境配置和基礎知識，然後討論瞭urllib、requests、正則錶達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容，接著通過多個案例介紹瞭不同場景下如何實現數據爬取，最後介紹瞭pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲。

本書適閤Python程序員閱讀。

書籍簡介： 本書是一部深入淺齣的Python網絡爬蟲、數據清洗與可視化實戰指南。作者憑藉多年的開發經驗，將理論知識與實戰技巧相結閤，為讀者提供瞭一套係統、全麵的學習路徑。無論您是初學者還是有一定基礎的開發者，本書都能幫助您掌握從數據獲取到數據呈現的全過程，輕鬆駕馭海量數據，發現隱藏在數字背後的價值。 第一部分：Python 3網絡爬蟲基礎與進階 在本部分，我們將從零開始，逐步構建您的爬蟲技能樹。 第一章：搭建你的第一個爬蟲環境 Python 3環境的安裝與配置： 詳細指導您如何在Windows、macOS和Linux係統上安裝Python 3，並介紹常用的開發工具（如VS Code、PyCharm）的安裝與配置，確保您擁有一個順暢的開發環境。 常用Python庫的介紹與安裝： 重點介紹`requests`、`BeautifulSoup`、`Scrapy`等核心爬蟲庫，講解它們的安裝方法和基本用途。 理解HTTP協議基礎： 簡要介紹HTTP請求（GET、POST）和響應（狀態碼、頭部信息）的工作原理，為後續爬蟲開發打下基礎。 第一個爬蟲的實踐： 通過一個簡單的例子，演示如何使用`requests`庫獲取網頁內容，並使用`BeautifulSoup`解析HTML，提取關鍵信息。 第二章：掌握數據抓取的利器 `requests`庫深度解析： 詳細講解`requests`庫的高級用法，包括設置請求頭、處理Cookie、模擬登錄、發送JSON數據、處理SSL證書驗證等，讓您能夠應對各種復雜的網頁請求。 `BeautifulSoup`的靈活運用： 深入學習`BeautifulSoup`的CSS選擇器和XPath解析技巧，掌握層級選擇、屬性選擇、文本提取等方法，能夠精準定位和提取所需數據。 正則錶達式在數據提取中的應用： 學習Python的`re`模塊，掌握正則錶達式的語法和常用匹配模式，利用其強大功能處理復雜的文本匹配和數據提取任務。 處理動態加載內容（Ajax）： 講解如何使用`requests`庫結閤JavaScript執行環境（如`selenium`）來抓取通過Ajax動態加載的數據，模擬瀏覽器行為。 第三章：Scrapy框架：構建高效的爬蟲係統 Scrapy框架的核心概念： 介紹Scrapy的Scrapy Engine、Scheduler、Downloader、Spider、Item Pipeline等核心組件，理解它們之間的協作關係。 創建並運行Scrapy項目： 指導您如何使用`scrapy startproject`命令創建Scrapy項目，並學習`scrapy crawl`命令的使用。 編寫Scrapy Spider： 詳細講解如何定義`Spider`類，編寫`start_urls`和`parse`方法，使用CSS選擇器和XPath選擇器提取數據。 Item和Item Pipeline： 學習如何定義`Item`來結構化提取的數據，並使用`Item Pipeline`對數據進行處理、清洗、存儲等操作，例如數據去重、格式轉換、存入數據庫等。 Scrapy的中間件： 介紹下載器中間件和Spider中間件的作用，學習如何編寫自定義中間件來處理代理、User-Agent輪換、異常處理等。 Scrapy的爬蟲部署與監控： 簡要介紹Scrapy的部署方式和常用的監控工具，幫助您構建穩定可靠的爬蟲係統。 第四章：應對爬蟲挑戰與倫理考量 反爬蟲機製的識彆與應對： 深入分析常見的反爬蟲技術，如User-Agent檢測、IP封鎖、驗證碼、JavaScript加密等，並提供相應的應對策略，如代理IP池、多綫程/異步爬取、驗證碼識彆等。 robots.txt協議與爬蟲道德： 講解`robots.txt`文件的作用和規範，強調遵守爬蟲道德，尊重網站版權和用戶隱私。 高並發與性能優化： 探討多綫程、多進程、異步IO（如`asyncio`）在提升爬蟲效率方麵的應用，以及如何進行性能調優。 閤法閤規地采集數據： 強調在數據采集過程中需要注意的法律法規，避免侵權行為。 第二部分：Python數據清洗與預處理 數據清洗是數據分析的關鍵第一步，本部分將帶您係統掌握數據清洗的技巧。 第五章：Pandas庫：數據處理的瑞士軍刀 Pandas Series和DataFrame入門： 詳細介紹Pandas的核心數據結構Series和DataFrame，學習如何創建、索引、切片和操作這些數據結構。 數據讀取與寫入： 掌握使用Pandas讀取各種格式的數據文件（CSV、Excel、JSON、SQL數據庫等）以及將數據寫入文件的技巧。 數據查看與統計： 學習`head()`、`tail()`、`info()`、`describe()`等方法，快速瞭解數據集的基本信息和統計特徵。 數據選擇與過濾： 深入講解基於標簽、位置、條件的數據選擇和過濾方法，精確獲取您需要的數據子集。 缺失值處理： 學習識彆、統計和處理缺失值的方法，包括刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值等）等策略。 第六章：數據清洗與轉換的常用技巧 重復值處理： 學習如何查找、刪除和統計重復數據，確保數據的唯一性。 數據類型轉換： 掌握如何轉換數據的類型，如字符串轉數字、日期時間格式處理等，確保數據格式的統一。 字符串處理： 學習Pandas提供的強大的字符串處理函數，如`str.contains()`、`str.split()`、`str.replace()`、`str.extract()`等，用於清洗和提取文本數據。 數據閤並與連接： 學習`merge()`、`concat()`、`join()`等方法，將多個數據集進行閤並和連接，構建更全麵的數據集。 數據重塑： 掌握`pivot_table()`、`melt()`等函數，對數據進行重塑，以便於後續分析。 第七章：異常值檢測與處理 異常值産生的根源： 分析數據采集、測量誤差等可能導緻異常值齣現的原因。 統計學方法檢測異常值： 介紹Z-score、IQR（四分位距）等統計學方法來識彆異常值。 可視化方法檢測異常值： 利用箱綫圖、散點圖等可視化工具直觀地檢測異常值。 異常值處理策略： 探討刪除、替換（如均值、中位數）、Winsorization（縮尾處理）等異常值處理方法。 第八章：數據規範化與標準化 理解數據縮放的必要性： 講解在某些機器學習算法中，特徵的尺度差異會影響模型性能，因此需要進行數據縮放。 Min-Max標準化： 學習將數據縮放到[0, 1]或[-1, 1]範圍的方法。 Z-score標準化： 學習將數據轉換為均值為0，標準差為1的分布。 其他標準化方法： 簡要介紹RobustScaler等適用於存在異常值情況的標準化方法。 第三部分：Python數據可視化實戰 將枯燥的數據轉化為直觀易懂的圖錶，是理解數據、溝通結果的關鍵。 第九章：Matplotlib：繪圖的基礎 Matplotlib入門： 介紹Matplotlib的基本概念，包括Figure、Axes、Artist等。 繪製基本圖錶： 學習繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等基礎圖錶。 圖錶美化與定製： 掌握如何設置圖錶標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型、標記等，使圖錶更具可讀性和美觀性。 子圖的繪製： 學習如何在一張圖上繪製多個子圖，進行對比分析。 添加文本與標注： 學習在圖錶中添加文本說明和箭頭標注，突齣關鍵信息。 第十章：Seaborn：更美觀、更高級的統計圖錶 Seaborn與Matplotlib的關係： 講解Seaborn是基於Matplotlib的高級庫，提供更簡潔的接口和更豐富的統計可視化功能。 探索性數據分析（EDA）的常用圖錶： 學習使用Seaborn繪製分布圖（如直方圖、KDE圖）、關係圖（如散點圖、迴歸圖）、分類圖（如箱綫圖、小提琴圖、計數圖）、矩陣圖（如熱力圖）等。 多變量可視化： 掌握使用`hue`、`col`、`row`參數在同一張圖上展示多個變量的關係。 主題與風格定製： 學習如何調整Seaborn的繪圖風格和配色方案。 第十一章：Plotly與Bokeh：交互式可視化 交互式圖錶的優勢： 講解交互式圖錶在探索性數據分析和Web應用中的應用。 Plotly入門： 學習使用Plotly Express快速創建各種交互式圖錶，包括散點圖、摺綫圖、柱狀圖、地圖等。 Plotly的詳細定製： 瞭解如何使用Plotly.graph_objects進行更精細的圖錶定製。 Bokeh入門： 學習使用Bokeh創建高度可定製的交互式圖錶，並集成到Web應用中。 使用交互式圖錶進行數據探索： 通過實際案例演示如何利用交互式圖錶進行數據篩選、縮放、平移等操作。 第十二章：實戰案例：整閤爬蟲、清洗與可視化 案例一：商品信息采集與分析： 使用爬蟲從電商平颱抓取商品名稱、價格、銷量、評價等信息。 使用Pandas對抓取的數據進行清洗，處理缺失值、統一單位、提取關鍵特徵。 使用Matplotlib和Seaborn繪製商品價格分布、銷量排行榜、評價情感分析等可視化圖錶，發現商品銷售趨勢和用戶偏好。 案例二：社交媒體熱點分析： 爬取某個話題在社交媒體上的討論內容。 對文本數據進行預處理，去除停用詞、進行詞頻統計。 使用可視化工具（如詞雲圖、柱狀圖）展示熱門關鍵詞，使用交互式圖錶展示話題的情感變化趨勢。 案例三：股票數據分析： 爬取曆史股票交易數據。 使用Pandas進行數據清洗和特徵工程，計算技術指標。 使用摺綫圖、K綫圖等可視化工具分析股票走勢，結閤交互式圖錶進行深度探索。 本書通過豐富的實例和詳盡的代碼講解，將理論知識與實踐操作緊密結閤，幫助讀者快速掌握Python在數據科學領域的強大能力。無論您是希望在數據分析領域大展身手，還是希望通過爬蟲技術獲取一手數據，抑或是希望將復雜的數據轉化為直觀的圖錶，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。

評分☆☆☆☆☆

拿到《包郵Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰+Python3網絡爬蟲開發實戰》這本書，我最先被它的內容定位所吸引。作為一名Python初學者，我一直想學習爬蟲，但又擔心直接上手會遇到很多難以理解的概念和晦澀的代碼。這本書的結構似乎很閤理，將“爬蟲開發”與“數據清洗與可視化”緊密結閤，這正是我目前最需要的。我希望能在這本書裏學到如何用Python進行網絡請求，理解HTTP協議的基本原理，掌握Requests庫的各種用法，以及如何解析HTML、XML等網頁結構。更重要的是，我非常期待關於“數據清洗”和“可視化”的章節。我知道，抓取到的原始數據往往是雜亂無章的，需要經過大量的清洗工作纔能變得可用。我希望書中能詳細介紹如何使用Pandas庫來處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據轉換和閤並。在可視化方麵，我也想學習如何利用Matplotlib和Seaborn庫，將數據轉化為清晰、美觀的圖錶，以便更好地理解和展示分析結果。這本書的“實戰”導嚮，讓我相信它能提供大量的代碼示例和項目案例，幫助我快速掌握技能，並能在自己的項目中得到應用。

評分☆☆☆☆☆

我對《包郵Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰+Python3網絡爬蟲開發實戰》這本書的期待，主要集中在它如何將爬蟲技術與數據處理分析這兩個看似獨立的領域有機結閤起來。我發現很多關於爬蟲的書籍，在數據處理和可視化部分往往一帶而過，而專門講解數據分析的書籍又很少涉及數據的來源和抓取。這本書的標題恰好點明瞭我的需求。我尤其想深入瞭解書中所提到的“數據清洗”環節，因為在實際的爬蟲項目中，獲取到的原始數據往往存在大量的噪音和錯誤，如何高效地去除這些問題，進行數據標準化、格式統一、缺失值填充等操作，是決定項目成敗的關鍵。我相信書中會提供很多實用的技巧和代碼示例，幫助我掌握Pandas等數據處理庫的精髓。同時，我也對“可視化”部分充滿好奇，希望能夠學習到如何利用Python的強大可視化工具，例如Matplotlib、Seaborn，將清洗後的數據轉化為直觀、易於理解的圖錶，從而更好地揭示數據中的規律和趨勢。這本書的“實戰”特點，也讓我相信它會包含豐富的項目案例，能夠讓我學以緻用，真正提升自己的數據處理和分析能力。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《包郵Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰+Python3網絡爬蟲開發實戰》，第一感覺就是厚實，滿滿的乾貨！雖然之前也看過一些關於Python爬蟲的書，但很多都停留在基礎概念的講解，真正涉及到實戰的往往又顯得零散，不成體係。這本書的齣版，簡直是給像我這樣想深入掌握爬蟲技能的讀者送來瞭一份及時雨。我特彆期待書中關於“數據清洗”和“可視化”的部分，因為這纔是爬蟲項目的價值所在。光能抓取數據還不夠，如何有效地處理、分析並最終以直觀的方式呈現齣來，纔是體現技術功力的關鍵。我希望這本書能夠詳細地介紹各種數據清洗的常見問題，比如缺失值、異常值、重復值等，並給齣Python中行之有效的處理方法，比如利用pandas庫的強大功能。同時，在數據可視化方麵，我也非常渴望學習到如何運用matplotlib、seaborn甚至更高級的庫，將爬取到的數據轉化為有說服力的圖錶，比如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、熱力圖等，並能根據不同的數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶形式。這本書的厚度也讓我感到安心，相信它能夠覆蓋到從入門到進階的方方麵麵，解答我學習過程中可能遇到的各種疑問，讓我真正成為一個能夠獨立完成爬蟲項目的數據從業者。

評分☆☆☆☆☆

這本書《包郵Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰+Python3網絡爬蟲開發實戰》吸引我的地方在於它對“數據清洗”和“可視化”的重視。我之前也接觸過一些爬蟲相關的資料，但總感覺它們在數據處理和分析方麵不夠深入，抓取迴來的數據往往需要花費大量時間和精力去整理，纔能進行下一步的分析。我希望這本書能夠在這方麵提供更係統、更全麵的指導。具體來說，我非常期待學習如何使用Python的強大工具，例如Pandas庫，來高效地處理各種數據問題，比如去除重復項、填充缺失值、進行數據類型轉換、以及如何對數據進行有效的篩選和聚閤。在數據可視化方麵，我也希望能通過這本書學習到如何運用Matplotlib、Seaborn等庫，將數據轉化為直觀、有說服力的圖錶，比如摺綫圖、柱狀圖、散點圖等，以便更好地理解數據的分布、趨勢和關係。這本書的“實戰”導嚮，也讓我對它充滿瞭信心，相信它能夠提供豐富的代碼示例和項目案例，幫助我快速掌握爬蟲、數據清洗和可視化的完整流程，從而能夠獨立完成一些實際的數據分析項目。

評分☆☆☆☆☆

我一直對網絡爬蟲技術充滿興趣，但總是感覺缺少一本能夠係統引導我的教材。市麵上的爬蟲書籍良莠不齊，有些過於理論化，實踐性不強，而有些則過於碎片化，難以形成完整的知識體係。這本書《包郵Python 3爬蟲 數據清洗與可視化實戰+Python3網絡爬蟲開發實戰》的齣現，正好彌補瞭這一空白。我尤其看重它在“數據清洗”和“可視化”這兩個環節的深入探討。很多時候，爬蟲項目中最耗時、最考驗功力的部分恰恰是數據的預處理和分析。如果不能有效地清洗和可視化數據，即使抓取瞭海量數據，也難以從中挖掘齣有價值的信息。我希望書中能夠詳細講解如何使用Python的強大庫，例如pandas和numpy，來處理各種不規範的數據格式，進行數據去重、填充缺失值、數據類型轉換等操作。同時，我也迫切希望學習到如何利用matplotlib、seaborn等庫，將清洗後的數據轉化為各種精美的圖錶，比如趨勢圖、分布圖、關係圖等，從而更直觀地理解數據背後的規律。這本書的“實戰”二字，讓我對它充滿瞭期待，我相信它能夠帶領我一步步掌握從數據抓取到數據分析的全過程，真正做到學以緻用，解決實際問題。