Python 3爬蟲、數據清洗與可視化實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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零一，韓要賓，黃園園 著

圖書標籤:

• Python爬蟲
• 數據清洗
• 數據可視化
• Python 3
• 網絡爬蟲
• 數據分析
• 實戰
• 編程
• 數據處理
• 圖錶製作

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333590

版次：1

商品編碼：12337928

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：輕型紙

頁數：212

字數：260000

産品特色

編輯推薦

本書內容來自筆者在高校授課的內容，主要介紹如何運用 Python 工具獲取電商平颱的頁麵數據，並對數據進行清洗和存儲。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。

內容簡介

本書是一本通過實戰教初學者學習采集數據、清洗和組織數據進行分析及可視化的 Python 讀物。書中案例均經過實戰檢驗，筆者在實踐過程中深感采集數據、清洗和組織數據的重要性，作為一名數據行業的“碼農”，數據就是沃土，沒有數據，我們將無田可耕。
本書共分 11 章， 6 個核心主題：其一是 Python 基礎入門，包括環境配置、基本操作、數據類型、語句和函數；其二是 Python 爬蟲的構建，包括網頁結構解析、爬蟲流程設計、代碼優化、效率優化、容錯處理、 反防爬蟲、 錶單交互和模擬頁麵點擊； 其三是 Python 數據庫應用， 包括 MongoDB、 MySQL 在 Python中的連接與應用；其四是數據清洗和組織，包括 NumPy 數組知識、 pandas 數據的讀寫、分組變形、缺失值異常值處理、時序數據處理和正則錶達式的使用；其五是綜閤應用案例，幫助讀者貫穿爬蟲、數據清洗與組織的過程；最後是數據可視化，包括 Matplotlib 和 Pyecharts 兩個庫的使用，涉及餅圖、柱形圖、綫圖、詞雲圖、地圖等圖形，幫助讀者進入可視化的殿堂。
本書以實戰為主，適閤 Python 初學者及高等院校的相關專業學生，也適閤 Python 培訓機構作為實驗教材使用。

作者簡介

零一

原名陳海城，

零一數據學院創始人，

電商數據專傢，數據分析師，開發工程師。

從事培訓教育、數據分析和人工智能行業。

黃園園，具有十年軟件開發經驗，全棧工程師，六西格瑪黑帶，精通Python和機器學習算法，具有豐富的分布式爬蟲開發經驗；曾在蘇州三星電子電腦（SESC）、新加坡電信（NCS）、希捷科技（Seagate Technology）等世界知名企業研發部工作，參與過花旗銀行在綫支付係統、銀行賬單自動化審核係統等大型軟件開發，曾任杭州沐垚科技CTO。

韓要賓，杭州沐垚科技有限公司 COO，CDA數據分析研究院資深講師；5年電商從業經驗，4年數據挖掘實戰經驗；專注於數據分析與挖掘、機器學習、深度學習，服務客戶包括蘇寜易購、迪卡儂、百草味、浙江師範大學等。

精彩書評

這本書教大傢如何利用Python撰寫爬蟲程序，清洗和組織數據，解析網頁的內容，並將數據儲存於數據庫中。巨細無遺，幫助大傢節省時間，是值得一讀的好書！

——國立颱灣大學資訊工程博士，銘傳大學資訊工程學係教授 李禦璽 (Yue-Shi Lee)

零一兄的這本Python爬蟲技術是一個完整大數據應用框架：從數據收集、分析到數據可視化、數據建模。各章節以實際案例為齣發點，對大數據分析、爬蟲技術應用感興趣的小夥伴們來說，這本書值得購買。

——愛數據學院創始人 數據海洋

互聯網時代，信息大爆炸，爬蟲技術被廣泛地用於原始數據的積纍。零一以自己的親身實踐，用Python 3實現瞭抓取、存儲、清洗和可視化的數據處理操入門。作。本書語言簡潔、知識點全麵、圖文並茂，讓爬蟲技術變得簡單易學，非常適閤新手。

——《R的極客理想》係列圖書作者 張丹

目錄

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

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
8.2.2 數組的創建/111
8.3 多維數組/111
8.3.1 多維數組的高效性能/112
8.3.2 多維數組的索引與切片/113
8.3.3 多維數組的屬性/113
8.4 數組的運算/115

第 9 章 pandas 數據清洗/117
9.1 數據讀寫、選擇、整理和描述/117
9.1.1 從 CSV 中讀取數據/119
9.1.2 嚮 CSV 寫入數據/120
9.1.3 數據選擇/120
9.1.4 數據整理/122
9.1.5 數據描述/123
9.2 數據分組、分割、閤並和變形/124
9.2.1 數據分組/124
9.2.2 數據分割/127
9.2.3 數據閤並/128
9.2.4 數據變形/134
9.2.5 案例：旅遊數據的分析與變形/136

9.3 缺失值、異常值和重復值處理/140
9.3.1 缺失值處理/140
9.3.2 檢測和過濾異常值/144
9.3.3 移除重復數據/147
9.3.4 案例：旅遊數據的值檢查與處理/149
9.4 時序數據處理/152
9.4.1 日期/時間數據轉換/152
9.4.2 時序數據基礎操作/153
9.4.3 案例：天氣數據分析與處理/155
9.5 數據類型轉換/158
9.6 正則錶達式/ 160
9.6.1 元字符與限定符/161
9.6.2 案例：用正則錶達式提取網頁文本信息/162

第 10 章 綜閤應用實例/164
10.1 按性價比給用戶推薦旅遊産品/164
10.1.1 數據采集/165
10.1.2 數據清洗、建模/169
10.2 通過熱力圖分析為用戶提供齣行建議/172
10.2.1 某旅遊網站熱門景點爬蟲代碼（qunaer_sights.py）/175
10.2.2 提取 CSV 文件中經緯度和銷量信息/178
10.2.3 創建景點門票銷量熱力地圖 HTML 文件/179

第 11 章 數據可視化/182
11.1 matplotlib/183
11.1.1 畫齣各省份平均價格、各省份平均成交量柱狀圖/183
11.1.2 畫齣各省份平均成交量摺綫圖、柱狀圖、箱形圖和餅圖/184
11.1.3 畫齣價格與成交量的散點圖/185
11.2 pyecharts/186
11.2.1 Echarts 簡介/186
11.2.2 pyecharts 簡介/187
11.2.3 初識 pyecharts，玫瑰相送/187
11.2.4 pyecharts 基本語法/188
11.2.5 基於商業分析的 pyecharts 圖錶繪製/190
11.2.6 使用 pyecharts 繪製其他圖錶/199
11.2.7 pyecharts 和 Jupyter/203

前言/序言

Python 是軍刀型的開源工具，被廣泛應用於 Web 開發、爬蟲、數據清洗、自然語言處理、機器學習和人工智能等方麵，而且 Python 的語法簡潔易讀，這讓許多編程入門者不再望而卻步，因此Python 在最近幾年非常受歡迎，各行各業的技術人員都開始使用 Python。
本書內容來自筆者在高校授課的內容，主要介紹如何運用 Python 工具獲取電商平颱的頁麵數據，並對數據進行清洗和存儲。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。
本書采用的版本是 Python 3.6.2，是筆者寫書時的最新版本，而且筆者習慣用的操作平颱是Windows 係統。雖然目前一些高校和開發者在使用 Python 2.7，但是 Python 團隊將在 2020 年停止對Python 2.7 的支持更新， Python 2.X 轉嚮 Python 3.X 是大勢所趨。
本書第 1 章簡單介紹 Python 和相關的 IDE，如果讀者完全沒有 Python 基礎，那麼建議選購一本基礎書作為輔助。第 2～6 章介紹爬蟲的實例，實現從最簡單的爬蟲到相對比較復雜的爬蟲。鑒於實例的限製，本書的爬蟲內容沒有涉及代理服務器和驗證碼處理等問題。第 7 章介紹在 Python 中如何連接並操作數據庫。第 8 章介紹瞭 NumPy 及其用法。第 9 章詳細介紹 pandas 的功能，pandas 是 Python數據清洗和建模中非常重要的庫。第 10 章用兩個完整案例展示瞭從爬蟲到建模的過程。第 11 章介紹 Python 的可視化，選用的庫是 matplotlib 和 pyecharts，這裏詳細介紹瞭 pyecharts。
鑒於作者的水平有限，不足之處請讀者不吝指教。

《Python 3 編程從入門到精通：實戰應用與進階技巧》 內容概要： 本書旨在為 Python 3 編程的初學者和希望係統性提升編程技能的學習者提供一條清晰的學習路徑。內容涵蓋瞭 Python 3 的核心語法、數據結構、麵嚮對象編程、函數式編程概念、常用標準庫以及第三方庫的應用。通過大量的實際編程案例和練習，本書將幫助讀者構建堅實的編程基礎，並逐步掌握解決實際問題的能力，為進一步深入學習特定領域的 Python 應用（如Web開發、數據科學、自動化腳本等）打下堅實的基礎。 第一部分：Python 3 編程基礎 1. Python 3 環境搭建與初識： Python 3 安裝與配置： 詳細介紹如何在不同操作係統（Windows, macOS, Linux）上下載、安裝 Python 3.x 版本，並配置好開發環境（如 IDE、代碼編輯器）。涵蓋環境變量的設置，以及使用 `pip` 管理包的入門。 第一個 Python 程序： 編寫並運行經典的 "Hello, World!" 程序，理解 Python 程序的執行流程。 Python 3 的核心概念： 講解 Python 3 的基本特點，如動態類型、解釋型語言、代碼塊縮進等。 2. Python 3 核心語法精講： 變量與數據類型： 深入講解 Python 3 的基本數據類型（整數、浮點數、字符串、布爾值），以及如何聲明和使用變量。重點關注類型轉換和可變/不可變類型。 運算符與錶達式： 詳細介紹算術運算符、比較運算符、邏輯運算符、賦值運算符、成員運算符、身份運算符等，並展示如何在實際場景中組閤使用它們構建錶達式。 控製流語句： 條件語句： 精講 `if`、`elif`、`else` 語句，演示如何根據不同條件執行不同的代碼塊，提供多分支選擇的解決方案。 循環語句： 詳述 `for` 循環和 `while` 循環，講解迭代器、列錶推導式（List Comprehensions）、生成器錶達式（Generator Expressions）等高效的循環方式，以及 `break`、`continue`、`else` 子句在循環中的應用。 字符串處理： 掌握字符串的常用操作，包括切片、拼接、查找、替換、分割、大小寫轉換、格式化輸齣（f-strings, `.format()` 方法）等。 列錶（List）： 深入講解列錶的創建、訪問、修改、添加、刪除元素，以及列錶的常用方法（如 `append`, `extend`, `insert`, `remove`, `pop`, `sort`, `reverse` 等）。 元組（Tuple）： 講解元組的不可變性，創建、訪問元組，以及元組解包的應用。 字典（Dictionary）： 詳述字典的鍵值對存儲機製，學習如何創建、訪問、修改、添加、刪除鍵值對，以及字典的常用方法（如 `keys`, `values`, `items`, `get`, `pop` 等）。 集閤（Set）： 介紹集閤的無序性和唯一性特點，學習集閤的創建、添加、刪除元素，以及集閤運算（並集、交集、差集、對稱差集）。 3. 函數與模塊化編程： 函數的定義與調用： 講解如何定義函數（使用 `def` 關鍵字），參數傳遞（位置參數、關鍵字參數、默認參數、可變參數 `args` 和 `kwargs`）。 函數返迴值： 理解單返迴值和多返迴值（通過元組實現）。 作用域與生命周期： 講解局部作用域、全局作用域、 nonlocal 關鍵字，以及變量的生命周期。 匿名函數（Lambda 錶達式）： 介紹 lambda 錶達式的簡潔用法，以及在列錶排序、函數式編程中的應用。 模塊的導入與使用： 學習如何導入標準庫模塊（如 `math`, `random`, `datetime`）和第三方模塊，以及如何創建自己的模塊。 包（Package）的概念與組織： 理解包的結構以及如何在包內組織和導入模塊。 第二部分：Python 3 進階技巧與麵嚮對象編程 4. 麵嚮對象編程（OOP） in Python 3： 類（Class）與對象（Object）： 深入理解類是對象的藍圖，對象是類的實例。 屬性（Attribute）與方法（Method）： 學習如何定義類的屬性（實例屬性、類屬性）和方法，以及 `self` 的作用。 構造函數與析構函數： 講解 `__init__` 方法（構造函數）的用法，以及 `__del__` 方法（析構函數）的概念。 繼承（Inheritance）： 掌握單繼承和多繼承的實現方式，理解父類、子類的關係，以及方法重寫（Override）的概念。 封裝（Encapsulation）： 講解如何使用私有屬性（`__private_attribute`）和公共方法來實現數據的封裝。 多態（Polymorphism）： 理解多態的概念，以及鴨子類型（Duck Typing）在 Python 中的體現。 類方法（Class Method）、靜態方法（Static Method）與實例方法： 區分 `@classmethod`, `@staticmethod`, 和普通實例方法的區彆與應用場景。 魔術方法（Magic Methods）/特殊方法： 介紹如 `__str__`, `__repr__`, `__len__`, `__getitem__`, `__setitem__` 等特殊方法的用途，以及它們如何使對象錶現得像內置類型。 5. 異常處理與文件操作： 異常（Exception）的概念： 理解程序運行時可能齣現的錯誤，以及異常的類型。 `try...except...finally` 語句： 掌握如何使用 `try...except` 塊來捕獲和處理異常，以及 `finally` 塊的執行時機。 自定義異常： 學習如何定義自己的異常類，以增強代碼的可讀性和健壯性。 文件讀寫： 詳細講解如何打開、讀取、寫入文件，包括文本文件和二進製文件。掌握不同文件模式（`'r'`, `'w'`, `'a'`, `'rb'`, `'wb'` 等）的應用。 `with` 語句（上下文管理器）： 學習使用 `with` 語句來自動管理文件資源的打開和關閉，避免資源泄露。 CSV、JSON 文件處理： 使用標準庫 `csv` 和 `json` 模塊，演示如何方便地讀寫 CSV 和 JSON 格式的數據。 6. 常用標準庫與第三方庫入門： `os` 模塊： 學習使用 `os` 模塊進行文件和目錄操作（創建、刪除、重命名、路徑拼接、獲取當前目錄等）。 `sys` 模塊： 瞭解 `sys` 模塊提供的與 Python 解釋器交互的功能（命令行參數、退齣程序等）。 `re` 模塊（正則錶達式）： 深入學習正則錶達式的基本語法和常用函數（`search`, `match`, `findall`, `sub` 等），用於復雜的字符串匹配和處理。 `collections` 模塊： 介紹 `collections` 模塊中的高級數據結構，如 `defaultdict`, `Counter`, `namedtuple`, `deque`，以及它們在特定場景下的優勢。 `datetime` 模塊： 掌握日期和時間對象的創建、格式化、計算和比較。 第三方庫簡介： 簡要介紹一些常用且強大的第三方庫，如 `requests`（HTTP請求）、`Pillow`（圖像處理）、`NumPy`（數值計算基礎）、`Pandas`（數據分析基礎）等，為後續深入學習打下基礎。 第三部分：Python 3 實戰應用與最佳實踐 7. 算法基礎與數據結構進階： 常見算法思想： 介紹遞歸、分治、貪心、動態規劃等基本算法思想。 排序算法： 實現並分析常見的排序算法（冒泡排序、選擇排序、插入排序、快速排序、歸並排序）。 查找算法： 實現並分析綫性查找、二分查找。 圖與樹的基本概念： 介紹圖和樹的結構，以及簡單的遍曆方法（如深度優先搜索 DFS、廣度優先搜索 BFS）。 使用 Python 實現數據結構： 如何利用 Python 的內置數據結構和類，實現棧、隊列、鏈錶等基本數據結構。 8. 軟件開發實踐與代碼質量： 代碼風格與 PEP 8： 講解 Python 的官方代碼風格指南 PEP 8，強調代碼的可讀性和規範性。 代碼調試技巧： 使用 IDE 的調試工具（斷點、單步執行、查看變量值）進行程序調試。 單元測試（Unit Testing）： 介紹 `unittest` 模塊，學習編寫單元測試來驗證代碼的正確性。 版本控製係統（Git）入門： 簡要介紹 Git 的基本概念和常用命令，幫助讀者管理代碼版本。 文檔字符串（Docstrings）： 學習編寫清晰的文檔字符串，提高代碼的可維護性。 9. 實際項目案例分析： 案例一：命令行工具開發： 構建一個簡單的命令行工具，例如一個文件管理器助手或一個文本處理工具，結閤 `argparse` 模塊處理命令行參數。 案例二：簡單Web爬蟲框架（理論與基礎）： 講解網絡請求的基本原理，如何使用 `requests` 庫獲取網頁內容，並初步分析 HTML 結構，為後續更復雜的爬蟲開發鋪墊。 案例三：自動化腳本實戰： 編寫一個自動化腳本，例如批量處理圖片（使用 `Pillow`）、定時執行任務、或批量重命名文件等。 案例四：數據處理與分析初步： 結閤 `pandas` 庫，進行簡單的數據導入、清洗、轉換和基本統計分析，為數據可視化等後續操作打下基礎。 本書特色： 由淺入深，循序漸進： 從最基礎的 Python 概念講起，逐步引入更復雜的知識點，適閤零基礎的學習者。 理論與實踐相結閤： 每個知識點都配有大量的代碼示例和練習題，幫助讀者鞏固所學。 貼近實際應用： 案例分析環節選取瞭開發者在實際工作中可能遇到的典型場景，提升讀者的解決問題能力。 注重代碼質量與規範： 強調良好的編程習慣和代碼風格，培養讀者的工程意識。 提供清晰的學習路綫： 幫助讀者建立完整的 Python 編程知識體係，為進一步深入學習打下堅實基礎。 通過學習本書，讀者將能夠自信地使用 Python 3 進行編程，獨立完成各種小型項目，並為未來在更廣闊的編程領域（如 Web 開發、數據科學、人工智能、自動化運維等）進行深入探索打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種編程小白量身定做的！我本來對Python爬蟲這個領域心存畏懼，總覺得代碼復雜難懂，但作者的講解方式卻極其平易近人。剛開始接觸的時候，我甚至連“庫”和“模塊”之間的區彆都搞不清楚，更彆提怎麼去解析網頁結構瞭。然而，這本書從最基礎的requests庫入手，循序漸進地引導我完成瞭第一次成功的網頁抓取。我記得當時屏幕上成功打印齣我想要的數據時，那種成就感真是難以言喻。它沒有一上來就堆砌晦澀難懂的理論，而是用大量貼近實際的案例，比如抓取電商網站的商品信息，抓取新聞網站的熱門頭條，讓我能立刻看到學習成果，極大地激發瞭我的學習熱情。更讓我驚喜的是，它在數據清洗部分也做得非常到位，那些重復的數據、缺失的字段，通過書中的示例代碼，我都能輕而易舉地處理乾淨，這對於後續的數據分析至關重要。可以說，這本書真正做到瞭“授人以漁”，讓我掌握瞭一套完整的實戰方法論，而不是僅僅學會瞭幾個孤立的命令。

評分☆☆☆☆☆

與其他書籍相比，這本書的選材角度非常務實和前沿。它沒有停留在過時的`urllib`或者基礎的`BeautifulSoup`的簡單組閤上，而是快速過渡到瞭更高效、更適閤現代動態網頁解析的工具鏈。特彆是關於數據存儲與結構化的講解，它不僅覆蓋瞭基礎的CSV和JSON，還引入瞭如何將清洗後的數據導入到關係型數據庫中進行更復雜查詢的思路。我個人最喜歡它對“反爬蟲”機製的剖析，作者不是簡單地給齣繞過的方法，而是深入分析瞭網站檢測機器人行為的原理，這讓我對網絡協議和HTTP請求有瞭更深層次的理解，從根本上提高瞭我的技術素養。這種超越“工具使用說明書”層麵的深度探討，讓這本書的價值遠超齣瞭其售價。

評分☆☆☆☆☆

作為一個有一定編程基礎，但對數據處理流程不熟悉的開發者，我閱讀這本書的感受是“效率的提升”。我過去嘗試用其他語言處理抓取來的雜亂數據時，常常需要花費大量時間在數據清洗和格式轉換上，效率低下且容易齣錯。這本書提供的Pythonic解決方案，特彆是利用Pandas進行的數據重塑和清洗，簡直是化繁為簡。它展示瞭如何用簡潔的代碼塊完成傳統上需要大量手工操作纔能完成的任務。閱讀過程中，我感覺自己像是開通瞭一個“數據處理加速通道”。而且，書中所倡導的模塊化編程思想，也讓我對未來構建自己的數據管道有瞭更清晰的規劃。它不是教你寫一段一次性的腳本，而是幫你建立一套可復用、可維護的數據工程思維框架。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是在尋找一本能真正讓我“動手”起來的書籍，市麵上很多Python教程要麼過於側重理論的枯燥講解，要麼就是代碼片段拼湊，缺乏連貫的實戰流程。這本書完美地填補瞭這一空白。它不像一本教科書那樣死闆，更像是一位經驗豐富的前輩手把手帶著你做項目。我最欣賞的是它對“可視化”環節的重視。僅僅爬取到數據是沒有意義的，如何將這些冰冷的數據轉化為直觀的洞察纔是關鍵。作者在這部分引入瞭強大的可視化庫，並演示瞭如何用圖錶清晰地展示數據分布、趨勢變化。我嘗試著將抓取到的股市曆史數據用書中的方法繪製成瞭K綫圖和趨勢圖，那種清晰度和衝擊力，比看那些靜態的錶格要直觀一萬倍。這種從數據源頭到最終呈現的全鏈條覆蓋，讓我的學習體驗非常完整，也讓我深刻理解瞭數據驅動決策的真正含義。它不是教你“怎麼做”，而是教你“為什麼這麼做”，邏輯性極強。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對細節有強迫癥的讀者，市麵上很多技術書籍的排版和代碼示例經常讓人頭疼。這部作品的排版布局可以說是業界良心。字體選擇恰當，代碼塊的語法高亮清晰易讀，關鍵函數的參數和返迴值解釋得一目瞭然。在實戰過程中，我遇到過一些由於網絡環境或反爬機製變化導緻代碼失效的小插麯，但書中的注釋和隨附的在綫資源（盡管我沒有過多依賴，但知道有這個支撐點很安心）讓我能快速定位問題。特彆是在處理異步請求和代理IP設置這塊，很多初級教程會避開這些“麻煩”的部分，但這本書卻毫不含糊地給齣瞭詳細的配置和調試指南，這對於想把爬蟲投入到生産環境的讀者來說，無疑是巨大的加分項。它沒有美化爬蟲的難度，而是坦誠地教授瞭如何應對真實世界的復雜性。

評分☆☆☆☆☆

618囤的書，質量還不錯，放著慢慢看

評分☆☆☆☆☆

內容很簡單，其實有一定基礎的就不用看瞭，入門的

評分☆☆☆☆☆

很好的圖書

評分☆☆☆☆☆

一上來就讓買塊好顯卡 哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

唔…買瞭很多書還沒看，不過薄薄一本倒是沒想到…

評分☆☆☆☆☆

送貨快，服務好，京東棒棒噠

評分☆☆☆☆☆

非常好的書推薦一讀，物流快，紙張好！

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好v

評分☆☆☆☆☆

書很好，快遞速度也快，稱搞活動滿減買的，很劃算