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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787121333590

商品编码：26810631195

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

...................

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。

作 译 者：

出版时间：2018-03 千 字 数：290 版    次：01-01 页    数：260 开    本：16开 装    帧： I S B N ：9787121336539   换    版：

所属分类： >>  >> 数据库

纸质书定价：￥59.0

本书作为数据分析的入门图书，以Python语言为基础，介绍了数据分析的整个流程。本书内容涵盖数据的获取（即网络爬虫程序的设计）、前期数据的清洗和处理、运用机器学习算法进行建模分析，以及使用可视化的方法展示数据及结果。首先，书中不会涉及过于高级的语法，不过还是希望读者有一定的语法基础，这样可以更好地理解本书的内容。其次，本书重点在于应用Python来完成一些数据分析和数据处理的工作，即如何使用Python来完成工作而非专注于Python语言语法等原理的讲解。本书的目的是让初学者不论对数据分析流程本身还是Python语言，都能有一个十分直观的感受，为以后的深入学习打下基础。最后，读者不必须按顺序通读本书，因为各个章节层次比较分明，可以根据兴趣或者需要来自行安排。例如第5章介绍了一些实战的小项目，有趣且难度不大，大家可以在学习前面内容之余来阅读这部分内容。

1  准备    1

1.1  开发环境搭建    2

1.1.1  在Ubuntu系统下搭建Python集成开发环境    2

1.1.2  在Windows系统下搭建Python集成开发环境    13

1.1.3  三种安装第三方库的方法    16

1.2  Python基础语法介绍    19

1.2.1  if__name__==＇__main__＇    20

1.2.2  列表解析式    22

1.2.3  装饰器    23

1.2.4  递归函数    26

1.2.5  面向对象    27

1.3  The Zen of Python    28

参考文献    30

2  数据的获取    31

2.1  爬虫简介    31

2.2  数据抓取实践    33

2.2.1  请求网页数据    33

2.2.2  网页解析    38

2.2.3  数据的存储    46

2.3  爬虫进阶    50

2.3.1  异常处理    50

2.3.2  robots.txt    58

2.3.3  动态UA    60

2.3.4  代理IP    61

2.3.5  编码检测    61

2.3.6  正则表达式入门    63

2.3.7  模拟登录    69

2.3.8  验证码问题    74

2.3.9  动态加载内容的获取    84

2.3.10 多线程与多进程    93

2.4  爬虫总结    101

参考文献    102

3  数据的存取与清洗    103

3.1  数据存取    103

3.1.1  基本文件操作    103

3.1.2  CSV文件的存取    111

3.1.3  JSON文件的存取    116

3.1.4  XLSX文件的存取    121

3.1.5  MySQL数据库文件的存取    137

3.2  NumPy    145

3.2.1  NumPy简介    145

3.2.2  NumPy基本操作    146

3.3  pandas    158

3.3.1  pandas简介    158

3.3.2  Series与DataFrame的使用    159

3.3.3  布尔值数组与函数应用    169

3.4  数据的清洗    174

3.4.1  编码问题    174

3.4.2  缺失值的检测与处理    175

3.4.3  去除异常值    181

3.4.4  去除重复值与冗余信息    183

3.4.5  注意事项    185

参考文献    187

4  数据的分析及可视化    188

4.1  探索性数据分析    189

4.1.1  基本流程    189

4.1.2  数据降维    197

4.2  机器学习入门    199

4.2.1  机器学习简介    200

4.2.2  决策树——机器学习算法的应用    202

4.3  手动实现KNN算法    205

4.3.1  特例——最邻近分类器    205

4.3.2  KNN算法的完整实现    213

4.4  数据可视化    215

4.4.1  高质量作图工具——matplotlib    215

4.4.2  快速作图工具——pandas与matplotlib    223

4.4.3  简捷作图工具——seaborn与matplotlib    226

4.4.4  词云图    230

参考文献    232

5  Python与生活    234

5.1  定制一个新闻提醒服务    234

5.1.1  新闻数据的抓取    235

5.1.2  实现邮件发送功能    237

5.1.3  定时执行及本地日志记录    239

5.2  Python与数学    241

5.2.1  估计π值    242

5.2.2  三门问题    245

5.2.3  解决LP与QP问题（选读）    247

5.3  QQ群聊天记录数据分析    251

参考文献    256

书籍信息： 《包邮Python3网络爬虫开发实战》 《Python3爬虫 数据清洗与可视化实战》 《数据分析入门》 --- 图书简介 这套精心策划的图书组合，旨在为渴望踏入数据科学领域的学习者提供一条清晰、系统且实用的学习路径。它涵盖了从数据获取的基石——网络爬虫技术，到数据处理的核心——数据清洗与可视化，再到数据价值挖掘的入门——数据分析方法，形成了一个完整的知识闭环，让您能够全面掌握数据从“无”到“有用”的全过程。 第一部分：《包邮Python3网络爬虫开发实战》 在信息爆炸的时代，数据是驱动决策、洞察趋势、创新应用的关键。而网络爬虫，作为获取海量数据的利器，是现代数据科学的起点。本书将带领您深入Python3的网络爬虫开发世界，从零开始，逐步构建强大且高效的数据采集能力。 核心内容概览： Python基础回顾与爬虫环境搭建： 对于初学者，本书会简要回顾Python3的关键语法和数据结构，确保您具备必要的基础。随后，详细指导您如何搭建包括Python解释器、常用第三方库（如`requests`、`BeautifulSoup`）以及开发环境（如VS Code、PyCharm）在内的爬虫开发环境，让您快速进入实战状态。 HTTP协议与网络基础： 理解网络请求的底层原理是编写健壮爬虫的前提。本书将深入浅出地讲解HTTP/HTTPS协议的工作机制、请求方法（GET, POST等）、响应状态码、请求头与响应头的作用，以及Cookie、Session等维持状态的技术。这将帮助您从根本上理解网络数据的流动，从而更好地设计爬虫策略。 静态网页抓取实战： 掌握使用`requests`库发送HTTP请求，并利用`BeautifulSoup`或`lxml`等库解析HTML/XML文档，提取所需信息。本书将通过大量实际案例，演示如何定位HTML元素（如通过标签名、CSS选择器、XPath表达式），提取文本内容、属性值，以及处理各种复杂的页面结构。您将学会抓取新闻网站、电商平台、论坛等各类静态网页的数据。 动态网页抓取技术： 现代网站大量使用JavaScript动态加载内容，对传统爬虫构成挑战。本书将重点介绍处理动态网页的两种主流方法： 分析AJAX请求： 学习使用浏览器开发者工具（Network标签页）监控和分析网页发出的AJAX请求（XHR），直接提取服务器返回的JSON或HTML片段。 使用Selenium自动化浏览器： 掌握`selenium`库，模拟真实用户操作浏览器，执行JavaScript、处理弹出框、滚动页面等，直至页面完全渲染完毕后再提取数据。本书将指导您如何使用WebDriver，并提供针对不同浏览器（Chrome, Firefox）的配置与使用技巧。 爬虫进阶技巧与优化： 提高爬虫的效率、稳定性和健壮性是实战中的关键。本书将涵盖： 多线程与异步爬虫： 利用Python的`threading`模块或`asyncio`库，实现并发抓取，显著提升爬取速度。 代理IP的使用与管理： 应对IP被封锁的问题，学习如何使用代理IP池，实现IP轮换。 验证码识别与绕过： 介绍常见的验证码类型，以及如何利用第三方服务或机器学习模型进行识别，或采取策略规避。 Robots协议与反爬机制： 学习如何遵守`robots.txt`协议，理解并应对网站设置的各种反爬虫策略（如User-Agent检测、访问频率限制、JS加密等），并给出相应的解决方案。 数据存储： 将抓取的数据保存到文件（CSV, JSON）或数据库（MySQL, MongoDB）中，为后续处理做好准备。 实战项目演练： 本书包含多个贯穿始终的综合性实战项目，例如： 电商商品信息爬取： 抓取特定类别的商品名称、价格、评价等，构建商品数据库。 新闻资讯聚合： 从多个新闻门户抓取文章标题、摘要、链接，实现内容聚合。 招聘信息爬取： 收集特定职位的招聘信息，包括公司名称、薪资、地点、要求等。 社交媒体数据抓取（注意事项）： 讲解在遵守平台规则的前提下，如何获取部分公开的社交媒体信息。 通过《包邮Python3网络爬虫开发实战》，您将不仅掌握编写爬虫的代码，更能理解其背后的原理，培养解决实际网络数据采集问题的能力，为后续的数据分析和应用打下坚实基础。 第二部分：《Python3爬虫 数据清洗与可视化实战》 数据获取只是数据科学流程的第一步，而从原始、杂乱的数据中提取有价值的信息，则依赖于精细的数据清洗与直观的数据可视化。本书将聚焦于如何利用Python3强大的工具链，将爬取来的原始数据转化为可用于分析和决策的“干净”数据，并以生动形象的图表展现其内在规律。 核心内容概览： 数据清洗的基础与重要性： 数据质量的重要性： 强调“Garbage In, Garbage Out”的原则，说明脏数据对分析结果的误导性。 常见数据问题识别： 讲解如何发现数据中的缺失值、重复值、异常值、格式不一致、数据类型错误等问题。 利用Pandas进行高效数据清洗： `pandas`是Python数据处理的瑞士军刀，本书将深入讲解其核心功能： DataFrame与Series： 掌握`DataFrame`和`Series`这两个核心数据结构，理解其在数据操作中的应用。 数据读取与写入： 熟练使用`pd.read_csv()`, `pd.read_excel()`, `pd.read_json()`等函数读取不同格式的数据，并学习如何将清洗后的数据保存。 缺失值处理： 掌握`isnull()`, `notnull()`, `dropna()`, `fillna()`等方法，实现对缺失值的填充（均值、中位数、众数、固定值、插值）或删除。 重复值处理： 使用`duplicated()`和`drop_duplicates()`去除重复记录。 数据类型转换： 学习`astype()`方法，将字符串、数值、日期等类型进行正确转换。 字符串处理： 利用`.str`访问器，进行字符串的分割、替换、查找、大小写转换、去除空白字符等操作。 数据筛选与过滤： 掌握布尔索引、条件筛选等方法，精确地选取所需数据。 数据合并与连接： 使用`merge()`和`concat()`函数，实现多个数据集的合并与连接。 数据分组与聚合： 运用`groupby()`方法，对数据进行分组统计（如计算平均值、总和、计数、最大/最小值等）。 异常值检测与处理： 介绍基于统计学方法（如Z-score, IQR）或可视化方法（如箱线图）检测异常值，并讨论其处理策略（删除、替换、保留）。 数据重塑： 学习`pivot()`和`melt()`等函数，实现数据的长宽格式转换，以适应不同的分析需求。 数据可视化的艺术与科学： Matplotlib基础： 掌握`matplotlib.pyplot`模块，学习绘制各种基础图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。理解图形的元素（轴、标签、标题、图例）和样式设置。 Seaborn的增强： 介绍`seaborn`库，它建立在`matplotlib`之上，提供了更高级、更美观的统计图表绘制功能，如热力图（heatmap）、小提琴图（violinplot）、箱线图（boxplot）、分布图（distplot）等，尤其擅长展示多变量关系。 交互式可视化（可选，根据实际内容）： 如果书中包含，会介绍`plotly`或`bokeh`等库，创建交互式图表，允许用户缩放、平移、悬停查看详情，提升数据探索的体验。 可视化原则与实践： 选择合适的图表类型： 针对不同的数据类型和分析目的，推荐最有效的可视化方式。 清晰的图表设计： 如何添加有意义的标题、轴标签，避免图表混乱，突出关键信息。 多变量可视化： 如何通过颜色、大小、形状等维度，在图表中展示多个变量之间的关系。 数据故事讲述： 如何通过一系列图表，清晰地传达数据分析的发现和洞察。 案例驱动的清洗与可视化： 本书将通过丰富的实际案例，将数据清洗与可视化的知识融会贯通： 分析用户行为数据： 清洗用户点击流数据，绘制用户路径图，识别高转化环节。 可视化销售数据： 清洗销售记录，通过折线图展示销售趋势，柱状图比较不同产品表现，地图可视化展示区域销售分布。 探索金融市场数据： 清洗股票价格数据，绘制K线图、交易量柱状图，分析市场波动。 可视化调查问卷结果： 清洗问卷数据，使用饼图、柱状图展示选项分布。 通过《Python3爬虫 数据清洗与可视化实战》，您将能够自信地处理来自网络爬虫或其他来源的原始数据，将其转化为干净、规范、可用的数据集，并通过专业的可视化工具，将数据中的故事娓娓道来，为数据分析打下坚实的基础。 第三部分：《数据分析入门》 掌握了数据获取与数据清洗的技能后，接下来的关键是如何从这些“干净”的数据中挖掘有价值的洞察，做出更明智的决策。本书将为您打开数据分析的大门，介绍数据分析的基本概念、常用方法和实际应用，让您理解数据背后的意义。 核心内容概览： 数据分析概述与思维： 什么是数据分析： 解释数据分析的定义、目的及其在各个领域的价值（商业、科学、社会等）。 数据分析流程： 介绍数据分析的典型流程，包括明确问题、数据收集、数据清洗、探索性数据分析（EDA）、建模、结果解释与沟通。 数据分析的思维方式： 培养批判性思维、逻辑推理能力，以及从数据中发现模式和趋势的能力。 探索性数据分析（EDA）： EDA的目标： 理解数据分布、变量关系、识别潜在模式和异常。 单变量分析： 使用描述性统计量（均值、中位数、标准差、方差、百分位数等）和可视化图表（直方图、箱线图、密度图）来理解单个变量的特征。 多变量分析： 相关性分析： 计算变量之间的相关系数（如Pearson相关系数），并使用散点图、相关矩阵热力图来直观展示变量间的线性关系。 分组分析： 结合`groupby()`和可视化，分析不同分组下的数据差异。 时间序列分析入门（若有）： 介绍时间序列数据的特点，以及如何进行趋势、季节性分析。 统计学基础概念（应用于数据分析）： 概率论基础（简要）： 了解基本概率概念，为理解统计推断打下基础。 假设检验： 介绍T检验、卡方检验等常见假设检验方法，用于验证数据中的假设。 置信区间： 理解置信区间的概念，用于估计总体参数的范围。 基础建模方法（入门级）： 线性回归： 讲解简单线性回归模型，理解自变量与因变量之间的线性关系，以及模型参数的解释。 分类算法入门（示例）： 简要介绍逻辑回归或决策树等分类算法的基本思想，用于预测类别结果。 模型评估基础： 介绍模型评估的基本指标（如准确率、召回率、F1分数、均方误差等），用于判断模型的好坏。 实际应用场景与案例分析： 商业分析： 用户画像分析： 基于用户行为和属性数据，构建用户画像，指导精准营销。 销售预测： 利用历史销售数据，预测未来销售额，优化库存与生产。 客户流失分析： 分析客户行为，识别可能流失的客户，并制定挽留策略。 市场研究： 分析消费者反馈、社交媒体趋势，洞察市场需求。 运营分析： 监控产品关键指标，识别增长机会或潜在问题。 沟通与报告： 如何清晰地呈现分析结果： 强调使用图表、简洁的语言，将复杂的分析过程和结论有效地传达给非技术人员。 制作数据报告： 学习构建结构化的数据报告，包含问题定义、分析方法、主要发现、结论与建议。 《数据分析入门》将引导您从“数据”走向“洞察”，帮助您理解如何通过分析来回答业务问题、发现隐藏的模式、预测未来趋势，并最终将数据转化为可执行的行动。 整体价值 这套图书组合的独特之处在于其循序渐进、理论与实践相结合的学习设计。 从“获取”到“分析”的完整链条： 您将先学会如何高效地从互联网上获取所需数据（爬虫），接着掌握如何将这些原始、杂乱的数据变得干净、规范（数据清洗与可视化），最后学习如何从这些高质量的数据中提炼出有价值的信息和洞察（数据分析）。这为您提供了一个完整的、端到端的数据科学工作流。 Python3技术栈的深度应用： 全程使用Python3这一功能强大且易于学习的编程语言，辅以`requests`, `BeautifulSoup`, `lxml`, `selenium`, `pandas`, `matplotlib`, `seaborn`等业界主流的第三方库，确保您掌握的是当前最实用、最有价值的技术。 实战导向，项目驱动： 每部分内容都包含大量的实际案例和项目演练，让您在动手实践中学习，将抽象的概念转化为具体的技能，解决真实世界的问题。 赋能多样化应用： 无论您是想进行市场调研、商业智能分析、学术研究、自动化信息收集，还是构建智能应用，这套图书都能为您提供坚实的基础和必备的工具。 通过系统学习这套图书，您将成为一名数据驱动的实践者，能够独立完成从数据采集、处理、可视化到初步分析的全过程，为在瞬息万变的数据时代中脱颖而出做好准备。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这套书的组合拳效果非常显著，从爬虫的构建，到数据的处理和可视化，再到数据分析的入门，构成了一个完整且连贯的学习路径。对于想要进入数据领域，或者希望提升自己数据处理能力的读者来说，这套书的价值是毋庸置疑的。我之前在网上看过很多碎片化的学习资料，但总觉得不够系统，容易遗漏重要知识点。而这套书就恰恰弥补了这一不足，它提供了一个由浅入深、循序渐进的学习体系。我能够清晰地看到，从零开始，如何一步步地掌握一门核心的数据技能。更重要的是，这些书中的内容都紧跟技术发展的步伐，使用的都是当前主流的工具和库，确保了学习内容的实用性和前沿性。对于我这样一个希望在数据领域有所发展的职场人士来说，这套书无疑是一笔宝贵的财富，它为我打开了通往更广阔职业前景的大门。

评分☆☆☆☆☆

《数据分析入门》这本书，简直就是我学习数据分析的“启蒙之光”！在此之前，我对数据分析的认知仅限于一些零散的概念，感觉无从下手。这本书以非常平易近人的语言，解释了数据分析的基本流程、常用的统计学概念以及一些基础的分析方法。从数据的收集、整理、探索性数据分析（EDA）到结果的解释，这本书都给了我一个清晰的框架。作者并没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是通过大量的图示和生活中的例子，让我理解数据分析的核心思想。让我印象深刻的是，书中讲解了如何运用Excel和Python进行基本的数据统计和分析，这对于刚接触数据分析的人来说非常友好，能够快速建立起信心。而且，这本书非常注重培养读者的分析思维，教我如何提出有价值的问题，如何设计合理的分析方案，以及如何从数据中得出有意义的结论。读完这本书，我感觉自己不再害怕面对数据，而是能够带着好奇心和逻辑去探索数据背后的故事，为后续更深入的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这套书中的《Python3爬虫数据清洗与可视化实战》更是让我眼前一亮。之前的爬虫学习，我总觉得爬下来的数据杂乱无章，处理起来非常头疼，有时候宁可手动去整理。这本书彻底解决了我的困扰！它系统地介绍了Pandas库在数据清洗方面的强大功能，从缺失值处理、异常值检测到数据类型转换、重复值去除，讲解得逻辑清晰，步骤分明。作者还提供了大量真实数据集作为练习，让我能够边学边练，快速掌握这些核心技能。更重要的是，这本书并没有止步于数据清洗，而是将目光投向了数据可视化。Matplotlib和Seaborn的运用，让我能够将枯燥的数据变成生动形象的图表，直观地展现数据的规律和趋势。我学会了如何制作折线图、柱状图、散点图，甚至是一些更复杂的图表，比如热力图和箱线图。这些可视化技巧不仅让我的数据分析报告更加专业，也让我能够更快地从数据中挖掘出有价值的信息。这本书的实操性同样非常高，很多案例都涉及到了实际业务场景，让我能直接套用到自己的项目中，大大提高了工作效率。

评分☆☆☆☆☆

这套书的出版质量也着实让我感到惊喜。书本的纸张触感很好，印刷清晰，字体大小适中，长时间阅读也不会感到疲劳。排版也很合理，代码示例和文字解释分工明确，阅读体验非常流畅。而且，书中大量的图表和示意图都设计得非常用心，能够有效地辅助理解。我特别喜欢书中对代码的注释，详细解释了每一行代码的作用，这对于初学者来说简直是福音，让我能够轻松地理解代码的逻辑。此外，作者在讲解过程中，会穿插一些行业内的经验分享和建议，让我不仅学到技术，还能了解到实际应用中的注意事项和最佳实践。这种“干货满满”的内容，远超出了我对一般技术书籍的预期。我觉得这套书不仅仅是知识的传递，更是一种学习方法的引导，让我能够更有效地吸收和掌握新的知识。每次翻开这本书，都能感受到作者的认真和专业，这让我对学习充满了动力。

评分☆☆☆☆☆

最近熬夜看完了这套书，感觉真是捡到宝了！作为一个完全零基础的爬虫小白，我之前尝试过一些零散的教程，但总是学得云里雾里，要不就是实操起来困难重重。这套书简直就是为我量身定做的！《包邮Python3网络爬虫开发实战》这本书，从最基础的Python环境搭建、requests库的使用到BeautifulSoup、Scrapy框架的精髓，讲解得那叫一个细致入微。每一个代码例子都配有清晰的解释，而且作者非常贴心地考虑到了初学者可能会遇到的各种坑，并且给出了解决方案。最让我惊喜的是，书中的案例都非常贴近实际应用，比如爬取新闻资讯、商品信息、招聘网站数据等等，让我觉得爬虫技术不再是高高在上的概念，而是可以解决实际问题的工具。而且，这本书的实战性极强，几乎每学到一个新知识点，后面都会有相应的练习或者项目来巩固，让我能够在动手实践中不断提升。读完这本书，我感觉自己已经掌握了构建一个简单爬虫的基本技能，甚至能够独立完成一些小型的爬取任务，这让我非常有成就感！