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杨秀璋，颜娜 著

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 北京航空航天大学

ISBN：SL87

商品编码：28670240778

Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）（内容讲解专业但不晦涩，实例分析实际但不枯燥）

作者:杨秀璋，颜娜出版社:北京航空航天大学出版社出版时间:2018年05月 

 

定价 59.8元

 

版 次：1页 数：字 数：印刷时间：2018年05月28日开 本：16开纸 张：胶版纸包 装：平装-胶订是否套装：否国际标准书号ISBN：9787512427136

所属分类：

图书>计算机/网络>程序设计>其他

编辑推荐

这是一套以实例为主、使用Python语言讲解网络数据爬虫及分析的实战指南。本套书通俗易懂,涵盖了Python基础知识、数据爬取、数据分析、数据预处理、数据可视化、数据存储、算法评估等多方面知识，每一部分知识都从安装过程、导入扩展包到算法原理、基础语法,再结合实例进行详细讲解。

本套书包括两本:《Python网络数据爬取及分析从入门到精通(爬取篇)》和《Python网络数据爬取及分析从入门到精通(分析篇)》。

看完此书，真正让你做到从入门到精通。 

 

 

本书采用通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python语言进行网络数据分析的知识，主要内容包括Python数据分析常用库、可视化分析、回归分析、聚类分析、分类分析、关联规则挖掘分析、数据预处理及文本聚类、词云热点与主题分布分析、复杂网络与基于数据库技术的分析等。

书中所有知识点都结合了具体的实例进行介绍，涉及的实例都给出了详细分析流程，程序代码都给出了具体的注释，采用图文结合的形式讲解，让读者能更加轻松地领会Python网络数据分析的精髓，快速提高自己的开发能力。

本书既可作为Python开发入门者的自学用书，也可作为高等院校数据分析、数据挖掘、机器学习、大数据等相关专业的教学参考书或实验指导书，还可供Python数据分析人员查阅、参考。

作者简介

杨秀璋，毕业于北京理工大学软件学院，长期从事Web数据挖掘、Python数据分析、网络数据爬取工作及研究。他现任教于贵州财经大学信息学院，主讲“数据挖掘与分析”“大数据技术及应用”课程，并从事大数据分析、数据挖掘、知识图谱等领域的项目研究与开发；有多年的Python编程、数据分析及知识图谱研究经验，实战经验较为丰富。

此外，他还积极分享编程知识和开源代码编写经验，先后在CSDN、博客园、阿里云栖社区撰写博客，仅在CSDN就分享了300多篇原创文章，开设了11个专栏，累计阅读量超过250万人次。

 

 

第1章 网络数据分析概述                        1

1.1 数据分析                             1

1.2 相关技术                             3

1.3 Anaconda开发环境                        5

1.4 常用数据集                            9

1.4.1 Sklearn数据集                        9

1.4.2 UCI数据集                         10

1.4.3 自定义爬虫数据集                      11

1.4.4 其他数据集                         12

1.5 本章小结                            13

参考文献                              14

第2章 Python数据分析常用库                     15

2.1 常用库                             15

2.2 NumPy                             17

2.2.1 Array用法                          17

2.2.2 二维数组操作                        19

2.3 Pandas                             21

2.3.1 读/写文件                         22

2.3.2 Series                          24

2.3.3 DataFrame                         26

2.4 Matplotlib                            26

2.4.1 基础用法                          27

2.4.2 绘图简单示例                        28

2.5 Sklearn                             31

2.6 本章小结                            32

参考文献                              32

第3章 Python可视化分析                       33

3.1 Matplotlib可视化分析                       33

3.1.1 绘制曲线图                         33

3.1.2 绘制散点图                         37

3.1.3 绘制柱状图                         40

3.1.4 绘制饼状图                         42

3.1.5 绘制3D图形                        43

3.2 Pandas读取文件可视化分析                    45

3.2.1 绘制折线对比图                       45

3.2.2 绘制柱状图和直方图                     48

3.2.3 绘制箱图                          51

3.3 ECharts可视化技术初识                      53

3.4 本章小结                            57

参考文献                              57

第4章 Python回归分析                        58

4.1 回 归                             58

4.1.1 什么是回归                         58

4.1.2 线性回归                          59

4.2 线性回归分析                          60

4.2.1 LinearRegression                       61

4.2.2 线性回归预测糖尿病                     63

4.3 多项式回归分析                         68

4.3.1 基础概念                          68

4.3.2 PolynomialFeatures                      69

4.3.3 多项式回归预测成本和利润                  70

4.4 逻辑回归分析                          73

4.4.1 LogisticRegression                      75

4.4.2 鸢尾花数据集回归分析实例                  75

4.5 本章小结                            83

参考文献                              83

第5章 Python聚类分析                        85

5.1 聚 类                             85

5.1.1 算法模型                          85

5.1.2 常见聚类算法                        86

5.1.3 性能评估                          88

5.2 K-Means                            90

5.2.1 算法描述                          90

5.2.2 用K-Means分析篮球数据                  96

5.2.3 K-Means聚类优化                      99

5.2.4 设置类簇中心                        103

5.3 BIRCH                             105

5.3.1 算法描述                          105

5.3.2 用BIRCH 分析氧化物数据                 106

5.4 降维处理                            110

5.4.1 PCA降维                          111

5.4.2 Sklearn PCA降维                      111

5.4.3 PCA降维实例                        113

5.5 本章小结                            117

参考文献                              118

第6章 Python分类分析                       119

6.1 分 类                             119

6.1.1 分类模型                          119

6.1.2 常见分类算法                        120

6.1.3 回归、聚类和分类的区别                   122

6.1.4 性能评估                          123

6.2 决策树                             123

6.2.1 算法实例描述                        123

6.2.2 DTC算法                          125

6.2.3 用决策树分析鸢尾花                     126

6.2.4 数据集划分及分类评估                    128

6.2.5 区域划分对比                        132

6.3 KNN分类算法                         136

6.3.1 算法实例描述                        136

6.3.2 KNeighborsClassifier                    138

6.3.3 用KNN分类算法分析红酒类型               139

6.4 SVM 分类算法                         147

6.4.1 SVM 分类算法的基础知识                  147

6.4.2 用SVM 分类算法分析红酒数据               148

6.4.3 用优化SVM 分类算法分析红酒数据集            151

6.5 本章小结                            154

参考文献                              154

第7章 Python关联规则挖掘分析                   156

7.1 基本概念                            156

7.1.1 关联规则                          156

7.1.2 置信度与支持度                       157

7.1.3 频繁项集                          158

7.2 Apriori算法                          159

7.3 Apriori算法的实现                       163

7.4 本章小结                            167

参考文献                              167

第8章 Python数据预处理及文本聚类                 168

8.1 数据预处理概述                         168

8.2 中文分词                            170

8.2.1 中文分词技术                        170

8.2.2 Jieba中文分词工具                     171

8.3 数据清洗                            175

8.3.1 概 述                           175

8.3.2 中文语料清洗                        176

8.4 特征提取及向量空间模型                     179

8.4.1 特征规约                          179

8.4.2 向量空间模型                        181

8.4.3 余弦相似度计算                       182

8.5 权重计算                            184

8.5.1 常用权重计算方法                      184

8.5.2 TF-IDF                          185

8.5.3 用Sklearn计算TF-IDF                   186

8.6 文本聚类                            188

8.7 本章小结                            192

参考文献                              192

第9章 Python词云热点与主题分布分析                193

9.1 词 云                             193

9.2 WordCloud的安装及基本用法                   194

9.2.1 WordCloud的安装                      194

9.2.2 WordCloud的基本用法                    195

9.3 LDA                              203

9.3.1 LDA的安装过程                      203

9.3.2 LDA的基本用法及实例                   204

9.4 本章小结                            214

参考文献                              214

第10章 复杂网络与基于数据库技术的分析                215

10.1 复杂网络                           215

10.1.1 复杂网络和知识图谱                    215

10.1.2 NetworkX                         217

10.1.3 用复杂网络分析学生关系网                 219

10.2 基于数据库技术的数据分析                   224

10.2.1 数据准备                         224

10.2.2 基于数据库技术的可视化分析                225

10.2.3 基于数据库技术的可视化对比                232

10.3 基于数据库技术的博客行为分析                 234

10.3.1 幂率分布                         234

10.3.2 用幂率分布分析博客数据集                 235

10.4 本章小结                           245

参考文献                              245

本套后记                               246

致谢                                248

Python网络数据爬取及分析从入门到精通（爬取篇）（内容讲解专业但不晦涩，实例分析实际但不枯燥）

作者:杨秀璋，颜娜出版社:北京航空航天大学出版社出版时间:2018年05月 

 

定价 59.8元

 

版 次：1页 数：字 数：印刷时间：2018年05月28日开 本：16开纸 张：胶版纸包 装：平装-胶订是否套装：否国际标准书号ISBN：9787512427129

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这是一套以实例为主、使用Python语言讲解网络数据爬虫及分析的实战指南。本套书通俗易懂,涵盖了Python基础知识、数据爬取、数据分析、数据预处理、数据可视化、数据存储、算法评估等多方面知识，每一部分知识都从安装过程、导入扩展包到算法原理、基础语法,再结合实例进行详细讲解。

本套书包括两本:《Python网络数据爬取及分析从入门到精通(爬取篇)》和《Python网络数据爬取及分析从入门到精通(分析篇)》。

看完此书，真正让你做到从入门到精通。

 

 

 

本书采用通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python语言进行网络数据爬取的知识，主要内容包括Python语法、正则表达式、BeautifulSoup技术、Selenium技术、Scrapy框架、数据库存储等，同时详细介绍了爬取网站和博客内容、电影数据信息、招聘信息、在线百科知识、微博内容、农产品信息等实例。

书中所有知识点都结合经典实例进行介绍，涉及的实例都给出了详细的分析流程，程序代码都给出了具体的注释，同时采用图文结合的形式讲解，让读者能更加轻松地领会Python网络数据爬虫的精髓，并快速提高自己的开发能力。

本书即可作为Python开发入门者的自学用书，也可作为高等院校数据爬取、数据分析、数据挖掘、大数据等相关专业的教学参考书或实验指导书，还可供Python开发人员查阅、参考。

作者简介

杨秀璋，毕业于北京理工大学软件学院，长期从事Web数据挖掘、Python数据分析、网络数据爬取工作及研究。他现任教于贵州财经大学信息学院，主讲“数据挖掘与分析”“大数据技术及应用”课程，并从事大数据分析、数据挖掘、知识图谱等领域的项目研究与开发；有多年的Python编程、数据分析及知识图谱研究经验，实战经验较为丰富。

此外，他还积极分享编程知识和开源代码编写经验，先后在CSDN、博客园、阿里云栖社区撰写博客，仅在CSDN就分享了300多篇原创文章，开设了11个专栏，累计阅读量超过250万人次。

 

 

第1章 网络数据爬取概述                        1

1.1 网络爬虫                             1

1.2 相关技术                             3

1.2.1 HTTP                            3

1.2.2 HTML                          3

1.2.3 Python                            5

1.3 本章小结                             5

参考文献                               5

第2章 Python知识初学                        6

2.1 Python简介                            6

2.2 基础语法                            11

2.2.1 缩进与注释                         11

2.2.2 变量与常量                         12

2.2.3 输入与输出                         14

2.2.4 赋值与表达式                        16

2.3 数据类型                            16

2.3.1 数字类型                          16

2.3.2 字符串类型                         17

2.3.3 列表类型                          17

2.3.4 元组类型                          19

2.3.5 字典类型                          19

2.4 条件语句                            19

2.4.1 单分支                           20

2.4.2 二分支                           20

2.4.3 多分支                           21

2.5 循环语句                            22

2.5.1 while循环                          22

2.5.2 for循环                           24

2.5.3 break和continue语句                    24

2.6 函 数                             25

2.6.1 自定义函数                         26

2.6.2 常见内部库函数                       27

2.6.3 第三方库函数                        29

2.7 字符串操作                           30

2.8 文件操作                            32

2.8.1 打开文件                          32

2.8.2 读/写文件                         32

2.8.3 关闭文件                          33

2.8.4 循环遍历文件                        34

2.9 面向对象                            34

2.10 本章小结                            36

参考文献                              36

第3章 正则表达式爬虫之牛刀小试                    37

3.1 正则表达式                           37

3.2 Python网络数据爬取的常用模块                  39

3.2.1 urllib模块                          39

3.2.2 urlparse模块                         42

3.2.3 requests模块                         44

3.3 正则表达式爬取网络数据的常见方法                45

3.3.1 爬取标签间的内容                      45

3.3.2 爬取标签中的参数                      49

3.3.3 字符串处理及替换                      50

3.4 个人博客爬取实例                        52

3.4.1 分析过程                          52

3.4.2 代码实现                          57

3.5 本章小结                            59

参考文献                              59

第4章 BeautifulSoup技术                       60

4.1 安装BeautifulSoup                        60

4.1.1 Python 2.7安装BeautifulSoup                 60

4.1.2 pip安装扩展库                        63

4.2 快速开始BeautifulSoup解析                   67

4.2.1 BeautifulSoup解析 HTML                   68

4.2.2 简单获取网页标签信息                    71

4.2.3 定位标签并获取内容                     72

4.3 深入了解BeautifulSoup                      73

4.3.1 BeautifulSoup对象                      74

4.3.2 遍历文档树                         79

4.3.3 搜索文档树                         82

4.4 BeautifulSoup简单爬取个人博客网站                84

4.5 本章小结                            87

参考文献                              87

第5章 BeautifulSoup爬取电影信息                   88

5.1 分析网页DOM 树结构                      88

5.1.1 分析网页结构及简单爬取                   88

5.1.2 定位节点及网页翻页分析                   91

5.2 爬取豆瓣电影信息                        94

5.3 链接跳转分析及详情页面爬取                   98

5.4 本章小结                            104

参考文献                              104

第6章 Python数据库知识                      105

6.1 MySQL数据库                         105

6.1.1 MySQL的安装与配置                    105

6.1.2 SQL基础语句详解                      112

6.2 Python操作 MySQL数据库                   119

6.2.1 安装 MySQL扩展库                    119

6.2.2 程序接口DB-API                      121

6.2.3 Python调用 MySQLdb扩展库                122

6.3 Python操作SQLite 3数__________据库                   126

6.4 本章小结                            129

参考文献                              129

第7章 基于数据库存储的BeautifulSoup招聘爬虫            130

7.1 知识图谱和智联招聘                       130

7.2 BeautifulSoup爬取招聘信息                    132

7.2.1 分析网页超链接及跳转处理                  132

7.2.2 DOM 树节点分析及网页爬取                 135

7.3 Navicat for MySQL工具操作数据库                137

7.3.1 连接数据库                         137

7.3.2 创建数据库                         139

7.3.3 创建表                           141

7.3.4 数据库增删改查操作                     143

7.4 MySQL数据库存储招聘信息                   146

7.4.1 MySQL操作数据库                     146

7.4.2 代码实现                          148

7.5 本章小结                            153

参考文献                              153

第8章 Selenium技术                         154

8.1 初识Selenium                          154

8.1.1 安装Selenium                        155

8.1.2 安装浏览器驱动                       156

8.1.3 PhantomJS                         158

8.2 快速开始Selenium解析                     159

8.3 定位元素                            162

8.3.1 通过id属性定位元素                    163

8.3.2 通过name属性定位元素                  165

8.3.3 通过XPath路径定位元素                  166

8.3.4 通过起链接文本定位元素                   168

8.3.5 通过标签名定位元素                     169

8.3.6 通过类属性名定位元素                    170

8.3.7 通过CSS选择器定位元素                  170

8.4 常用方法和属性                         170

8.4.1 操作元素的方法                       170

8.4.2 WebElement常用属性                    174

8.5 键盘和鼠标自动化操作                      175

8.5.1 键盘操作                          175

8.5.2 鼠标操作                          177

8.6 导航控制                            178

8.6.1 下拉菜单交互操作                      178

8.6.2 Window和Frame间对话框的移动              179

8.7 本章小结                            180

参考文献                              180

第9章 Selenium爬取在线百科知识                   181

9.1 三大在线百科                          181

9.1.1 维基百科                          181

9.1.2 百度百科                          183

9.1.3 互动百科                          184

9.2 Selenium爬取维基百科                      185

9.2.1 网页分析                          185

9.2.2 代码实现                          190

9.3 Selenium爬取百度百科                      190

9.3.1 网页分析                          190

9.3.2 代码实现                          195

9.4 Selenium爬取互动百科                      198

9.4.1 网页分析                          198

9.4.2 代码实现                          200

9.5 本章小结                            202

参考文献                              203

第10章 基于数据库存储的Selenium博客爬虫               204

10.1 博客网站                           204

10.2 Selenium爬取博客信息                     206

10.2.1 Forbidden错误                       206

10.2.2 分析博客网站翻页方法                   208

10.2.3 DOM 树节点分析及网页爬取                 210

10.3 MySQL数据库存储博客信息                   212

10.3.1 Navicat for MySQL创建表                  213

10.3.2 Python操作 MySQL数据库                214

10.3.3 代码实现                         216

10.4 本章小结                           222

第11章 基于登录分析的Selenium微博爬虫                223

参考文献                              242

第12章 基于图片抓取的Selenium爬虫                 243

12.4 本章小结                           254

第13章 Scrapy技术爬取网络数据                   255

13.4 本章小结                           285

参考文献                              285

套书后记                               286

致谢                                288

Python网络数据爬取与分析：从零开始，掌握数据驱动的洞察力 在信息爆炸的时代，数据已成为我们理解世界、做出决策的核心要素。而网络，作为信息最集中的载体，蕴藏着海量宝贵的潜在价值。本书将带您踏上一段探索Python网络数据爬取与分析的旅程，从基础概念到高级技巧，让您成为一名驾驭数据、挖掘洞察的实战派。 第一篇：网络数据爬取——开启数据之门 在数据分析的世界里，数据是原材料，而爬取则是获取这些原材料的第一步。本篇将以Python为利器，系统地为您讲解如何从互联网上高效、合法地采集所需数据。 网络基础与爬虫原理： 在动手实践之前，我们首先需要建立对互联网工作原理的基本认知。您将了解HTTP/HTTPS协议的请求与响应机制、HTML/CSS/JavaScript在网页中的作用，以及网页结构与数据组织的关联。在此基础上，我们将深入浅出地剖析网络爬虫的工作原理，包括如何模拟浏览器发送请求、解析页面内容、提取目标信息等。 Python爬虫基础库： Python拥有众多强大的第三方库，为网络爬取提供了极大的便利。我们将重点介绍和实战讲解以下核心库： `requests`库： 这是Python进行HTTP请求的必备利器。您将学会如何使用`requests`发送GET、POST等请求，处理各种响应状态码，设置请求头、Cookie，以及应对反爬虫机制中常见的User-Agent、Referer等设置。 `Beautiful Soup`库： 网页内容通常是HTML或XML格式，`Beautiful Soup`能将这些标记语言解析成易于操作的Python对象。您将掌握如何使用CSS选择器、XPath表达式等方式精准定位和提取所需数据，例如文本内容、链接、图片地址等。 `Scrapy`框架： 对于规模较大的爬取项目，`Scrapy`框架将是您的得力助手。它提供了一套完整的爬虫开发流程，包括Spider定义、Item Pipeline、Middlewares等组件，能够帮助您构建出高效、可扩展、稳定的爬虫系统。我们将从`Scrapy`的基本架构入手，逐步讲解如何创建爬虫项目、编写Spider、定义Item、处理下载器中间件和爬虫中间件，以及如何将数据存储到数据库或文件中。 应对复杂的爬取场景： 现实世界中的网络数据并非总是静态的HTML页面。本篇将引导您攻克各种复杂的爬取挑战： 动态网页爬取（JavaScript渲染）： 许多现代网站使用JavaScript动态加载内容，直接使用`requests`无法获取到最终渲染的页面。我们将介绍如何借助`Selenium`等工具，通过自动化浏览器来执行JavaScript，获取真实内容。 Ajax请求分析与爬取： 很多数据是通过异步请求（Ajax）加载的。您将学会如何使用浏览器开发者工具（Network Tab）分析Ajax请求，找到数据接口，然后直接使用`requests`库模拟Ajax请求，高效获取数据。 处理验证码： 验证码是常见的反爬机制。我们将探讨多种验证码的处理策略，包括图像识别库（如`Tesseract`）的简单应用，以及人工打码平台的接入方式。 反爬虫策略与应对： 网站为了防止被过度爬取，会采取各种反爬虫措施，如IP封锁、User-Agent检测、访问频率限制、JavaScript混淆等。本篇将深入剖析这些反爬机制，并提供相应的应对策略，如代理IP的使用、延时请求、随机User-Agent、Cookie管理等。 数据存储： 爬取到的原始数据需要妥善存储。我们将介绍常用的存储方式，包括将数据保存为CSV、JSON文件，以及如何将数据导入到关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和NoSQL数据库（如MongoDB）。 第二篇：数据分析——释放数据潜能 获取到数据仅仅是开始，真正的价值在于如何从数据中提炼出有用的信息和洞察。本篇将为您揭示Python在数据分析领域的强大能力，让您能够系统地处理、清洗、探索和可视化数据。 数据处理与清洗： 原始数据往往包含噪声、缺失值、异常值，格式不统一等问题。本篇将重点介绍如何使用Python强大的数据科学库来解决这些问题： `NumPy`库： 作为科学计算的基础库，`NumPy`提供了高效的多维数组对象和大量的数学函数。您将学习如何使用`NumPy`进行数组操作、数学运算、统计计算等，为后续的数据处理打下基础。 `Pandas`库： `Pandas`是Python数据分析的基石。我们将深入讲解`Pandas`的核心数据结构——`Series`和`DataFrame`，以及如何进行数据导入导出（CSV, Excel, SQL等）、数据选择与过滤、数据排序、缺失值处理、异常值检测与处理、数据合并与连接、数据分组与聚合等关键操作。掌握`Pandas`将使您能够轻松应对各种复杂的数据清洗和预处理任务。 数据探索性分析（EDA）： 在深入建模之前，充分理解数据的内在规律至关重要。本篇将引导您进行探索性数据分析： 描述性统计： 使用`Pandas`的统计函数计算数据的均值、中位数、方差、标准差、分位数等，了解数据的分布特征。 数据可视化： “一图胜千言”。我们将使用强大的可视化库来直观地展示数据特征，帮助发现潜在模式： `Matplotlib`库： 作为Python最基础的可视化库，`Matplotlib`提供了丰富的绘图接口，可以绘制各种静态图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。 `Seaborn`库： 基于`Matplotlib`，`Seaborn`提供了更高级、更美观的统计图形接口，能够轻松绘制出复杂的统计图表，如热力图、箱线图、小提琴图、分布图等，非常适合进行探索性数据分析。 相关性分析： 探究变量之间的关系，例如使用相关系数矩阵和热力图来可视化变量间的线性相关程度。 数据挖掘与建模基础： 在探索的基础上，我们开始挖掘数据中的深层价值。本篇将介绍一些基础的数据挖掘概念和常用的Python库： 特征工程： 如何从原始数据中提取、构建有意义的特征，是提升模型性能的关键。我们将讨论常见的特征工程技术，如类别特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）、数值特征缩放、多项式特征生成等。 机器学习基础： 简单介绍机器学习的监督学习与无监督学习概念，以及常见的算法类型（如回归、分类、聚类）。 `Scikit-learn`库： 这是Python中最流行、最全面的机器学习库。我们将使用`Scikit-learn`进行一些基础的建模实践，例如： 模型训练与评估： 学习如何划分训练集和测试集，选择合适的模型，进行模型训练，并使用准确率、召回率、F1分数、RMSE等指标评估模型性能。 常用算法应用： 简要介绍并尝试使用如线性回归、逻辑回归、决策树、K-Means聚类等经典算法。 实战案例分析： 为了将理论知识转化为实际技能，本书将贯穿多个贴近实际的应用案例，覆盖不同领域： 电商数据分析： 爬取商品信息，分析商品价格趋势、销量排名、用户评论情感等。 社交媒体数据分析： 抓取用户发布内容、关注关系，分析热门话题、用户行为模式、舆情监控等。 新闻资讯爬取与分析： 爬取新闻报道，分析新闻热点、主题演变、信息传播路径等。 金融数据爬取与初步分析： 爬取股票、汇率等数据，进行基本的价格走势分析、波动性计算等。 通过本书的学习，您将能够： 熟练掌握使用Python进行网络数据爬取，克服各种反爬虫障碍。 运用`Pandas`等库进行高效的数据清洗、预处理和转换。 利用`Matplotlib`和`Seaborn`进行灵活、美观的数据可视化，发现数据中的隐藏模式。 理解探索性数据分析（EDA）的核心流程，为数据建模打下坚实基础。 初步接触机器学习概念，并利用`Scikit-learn`实现简单的数据挖掘任务。 通过丰富的实战案例，将所学知识应用于解决实际问题，提升数据驱动的决策能力。 无论您是初入数据科学领域的学生、希望提升技能的开发者，还是渴望从海量信息中挖掘价值的业务人员，本书都将是您开启Python网络数据爬取与分析之旅的理想伙伴。让我们一同踏上这段激动人心的学习之旅，让数据为您说话！

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在数据领域摸爬滚打的从业者，我一直对各种学习资源保持着敏锐的嗅觉。当看到《预售包邮 Python网络数据爬取及分析从入门到精通 分析篇+爬取篇 Python3数据分析与挖掘书》这个书名的时候，我立刻意识到这可能是一本值得深入了解的著作。市面上关于Python网络爬取和数据分析的书籍并不少见，但能够真正做到“从入门到精通”，并且将爬取和分析两个环节有机结合，同时还涵盖“Python3数据分析与挖掘”如此广泛的内容，并且还分篇讲解，这足以见得作者在内容组织上的用心。我通常会关注书籍是否能够提供最新的技术栈和实用的案例，而“Python3”的标签让我觉得这本书是与时俱进的。我特别期待“分析篇”能够提供一些前沿的数据分析方法论，以及在实际应用中如何选择和应用合适的算法。同时，“爬取篇”也应该能够涵盖当下主流的爬虫技术和反爬策略的应对方法。这本书的“包邮”属性虽然是一个附加的福利，但它也暗示了出版方希望将优质的知识传播给更广泛的读者群体的意愿，这让我对书的内容质量有更高的期待。

评分☆☆☆☆☆

我之前对Python网络数据爬取和分析一直怀有一种“只闻其名，不见其形”的感觉，总觉得它高深莫测，难以触及。直到我发现了这本《预售包邮 Python网络数据爬取及分析从入门到精通 分析篇+爬取篇 Python3数据分析与挖掘书》，我才看到了希望的曙光！“从入门到精通”这几个字，真的是给了我极大的信心。我一直希望能够掌握一项能够自动获取和处理数据的技能，这样不仅能大大提高我的工作效率，还能发现一些隐藏在海量数据中的价值。这本书的“爬取篇”听起来就能解决我在这方面的困惑，比如如何应对网站的各种反爬策略，如何高效地提取我想要的信息。而“分析篇”则是我更期待的部分，我想知道如何将这些爬取来的数据进行有意义的分析，如何从中提炼出有用的洞察，甚至如何利用这些数据进行预测。市面上很多书籍可能只侧重于爬取或者分析其中一个方面，而这本书将两者结合，并且强调“Python3”的支持，感觉非常现代化和实用。我尤其看重“挖掘”这个词，它意味着这本书不仅仅停留在基础分析，还会引导我进行更深层次的探索，发现数据背后的规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，真是让我喜出望外！我一直觉得数据分析是未来发展的趋势，但自己在这方面一直是个小白，缺乏系统的指导。市面上关于数据分析的书籍五花八门，但真正能让我觉得“靠谱”，能够真正学到东西的却不多。很多书的案例都比较老旧，或者讲解得过于晦涩难懂，让我望而却步。但是这本《预售包邮 Python网络数据爬取及分析从入门到精通 分析篇+爬取篇 Python3数据分析与挖掘书》的名字就充满了吸引力，它不仅仅是关于数据分析，还包含了“网络数据爬取”，这对于我来说是一个非常重要的补充。因为很多时候，我们需要的数据并不直接提供，而是需要通过爬取来获取。这本书将其有机地结合起来，感觉是一个完整的学习闭环。而且“Python3”的版本也让我很放心，毕竟现在主流的Python开发都已经是Python3了。我尤其关注“分析篇”和“爬取篇”的区分，这说明它不是简单地堆砌知识点，而是有逻辑地划分，能够让我循序渐进地掌握。我非常期待这本书能够提供丰富的实操案例，让我能够动手实践，理解各种分析模型和算法的原理，并且能够熟练运用Python进行数据处理和可视化。如果这本书能够帮助我建立起一套完整的数据分析思维框架，那我将受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

天呐，这本书简直是为我量身定做的！我一直对Python的网络数据爬取和分析非常感兴趣，但又苦于找不到一个系统全面、从浅入深的入门教程。市面上有很多关于Python的书籍，要么过于理论化，要么内容零散，很难形成完整的知识体系。当我看到这本《预售包邮 Python网络数据爬取及分析从入门到精通 分析篇+爬取篇 Python3数据分析与挖掘书》的时候，简直眼前一亮！“从入门到精通”这几个字一下子就抓住了我，我太需要一本能够带我从零开始，一步步掌握爬虫技术，并且能将这些数据进行深度分析的书了。尤其看到它还分为“分析篇”和“爬取篇”，感觉结构非常清晰，我可以先打好爬取的基础，再深入学习数据分析，这样学习起来会更有条理，也更容易理解。我之前尝试过自己学习，但总是遇到各种各样的问题，比如如何处理动态加载的网页，如何绕过反爬虫机制，如何有效地存储和清洗数据等等。这本书能够提供系统性的解决方案，并且涵盖“Python3数据分析与挖掘”，这简直是锦上添花！我期待着通过这本书，能够独立完成一些有意义的数据项目，甚至将其运用到我的工作或学习中，解决实际问题。它的“包邮”属性也让我感到非常贴心，省去了额外的花费，让学习的门槛更低。我迫不及待地想要翻开它，开启我的Python数据探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据科学充满好奇的学习者，一直想找到一本能够系统性地引导我进入Python数据世界的好书。这本《预售包邮 Python网络数据爬取及分析从入门到精通 分析篇+爬取篇 Python3数据分析与挖掘书》引起了我的注意。首先，“从入门到精通”这个承诺非常吸引人，这意味着它应该能够照顾到完全没有基础的读者，并且逐步带领大家走向高级应用。其次，书中将“爬取篇”和“分析篇”分开，这让我觉得结构非常清晰，我可以先专注于学习如何有效地获取数据，这往往是数据分析的第一步，也是许多初学者容易遇到的瓶颈。然后，再学习如何利用这些数据进行各种分析和挖掘。提到“Python3”，这让我感到很欣慰，因为最新的Python版本在性能和功能上都有很多改进，学习最新的技术对我来说非常重要。而“数据挖掘”这个词，更是让我对这本书的深度充满了期待，我希望它能教会我一些更高级的分析方法和模型，不仅仅是基础的描述性统计，而是能够真正从数据中“挖掘”出有价值的信息。