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Python網絡數據爬取及分析從入門到精通（分析篇）
這是一套以實例為主、使用Python語言講解網絡數據爬蟲及分析的實戰指南。本套書通俗易懂,涵蓋瞭Python基礎知識、數據爬取、數據分析、數據預處理、數據可視化、數據存儲、算法評估等多方麵知識，每一部分知識都從安裝過程、導入擴展包到算法原理、基礎語法,再結閤實例進行詳細講解。
本套書包括兩本:《Python網絡數據爬取及分析從入門到精通(爬取篇)》和《Python網絡數據爬取及分析從入門到精通(分析篇)》。
看完此書，真正讓你做到從入門到精通。
內容簡介
Python網絡數據爬取及分析從入門到精通（分析篇）
本書采用通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹瞭使用Python語言進行網絡數據分析的知識，主要內容包括Python數據分析常用庫、可視化分析、迴歸分析、聚類分析、分類分析、關聯規則挖掘分析、數據預處理及文本聚類、詞雲熱點與主題分布分析、復雜網絡與基於數據庫技術的分析等。
書中所有知識點都結閤瞭具體的實例進行介紹，涉及的實例都給齣瞭詳細分析流程，程序代碼都給齣瞭具體的注釋，采用圖文結閤的形式講解，讓讀者能更加輕鬆地領會Python網絡數據分析的精髓，快速提高自己的開發能力。
本書既可作為Python開發入門者的自學用書，也可作為高等院校數據分析、數據挖掘、機器學習、大數據等相關專業的教學參考書或實驗指導書，還可供Python數據分析人員查閱、參考。
作者簡介
楊秀璋，畢業於北京理工大學軟件學院，長期從事Web數據挖掘、Python數據分析、網絡數據爬取工作及研究。他現任教於貴州財經大學信息學院，主講“數據挖掘與分析”“大數據技術及應用”課程，並從事大數據分析、數據挖掘、知識圖譜等領域的項目研究與開發；有多年的Python編程、數據分析及知識圖譜研究經驗，實戰經驗較為豐富。
此外，他還積極分享編程知識和開源代碼編寫經驗，先後在CSDN、博客園、阿裏雲棲社區撰寫博客，僅在CSDN就分享瞭300多篇原創文章，開設瞭11個專欄，纍計閱讀量超過250萬人次。
內頁插圖
目錄
第1章 網絡數據分析概述…………………………………………………………… 1
1.1 數據分析 ……………………………………………………………………… 1
1.2 相關技術 ……………………………………………………………………… 3
1.3 Anaconda開發環境…………………………………………………………… 5
1.4 常用數據集 …………………………………………………………………… 9
1.4.1 Sklearn數據集…………………………………………………………… 9
1.4.2 UCI數據集 …………………………………………………………… 10
1.4.3 自定義爬蟲數據集……………………………………………………… 11
1.4.4 其他數據集……………………………………………………………… 12
1.5 本章小結……………………………………………………………………… 13
參考文獻 …………………………………………………………………………… 14
第2章 Python數據分析常用庫 …………………………………………………… 15
2.1 常用庫………………………………………………………………………… 15
2.2 NumPy ……………………………………………………………………… 17
2.2.1 Array用法 ……………………………………………………………… 17
2.2.2 二維數組操作…………………………………………………………… 19
2.3 Pandas ……………………………………………………………………… 21
2.3.1 讀/寫文件 ……………………………………………………………… 22
2.3.2 Series…………………………………………………………………… 24
2.3.3 DataFrame……………………………………………………………… 26
2.4 Matplotlib …………………………………………………………………… 26
2.4.1 基礎用法………………………………………………………………… 27
2.4.2 繪圖簡單示例…………………………………………………………… 28
2.5 Sklearn ……………………………………………………………………… 31
2.6 本章小結……………………………………………………………………… 32
參考文獻 …………………………………………………………………………… 32
第3章 Python可視化分析 ………………………………………………………… 33
3.1 Matplotlib可視化分析 ……………………………………………………… 33
3.1.1 繪製麯綫圖……………………………………………………………… 33
3.1.2 繪製散點圖……………………………………………………………… 37
3.1.3 繪製柱狀圖……………………………………………………………… 40
3.1.4 繪製餅狀圖……………………………………………………………… 42
3.1.5 繪製3D圖形 …………………………………………………………… 43
3.2 Pandas讀取文件可視化分析 ……………………………………………… 45
3.2.1 繪製摺綫對比圖………………………………………………………… 45
3.2.2 繪製柱狀圖和直方圖…………………………………………………… 48
3.2.3 繪製箱圖………………………………………………………………… 51
3.3 ECharts可視化技術初識 …………………………………………………… 53
3.4 本章小結……………………………………………………………………… 57
參考文獻 …………………………………………………………………………… 57
第4章 Python迴歸分析 …………………………………………………………… 58
4.1 迴 歸………………………………………………………………………… 58
4.1.1 什麼是迴歸……………………………………………………………… 58
4.1.2 綫性迴歸………………………………………………………………… 59
4.2 綫性迴歸分析………………………………………………………………… 60
4.2.1 LinearRegression ……………………………………………………… 61
4.2.2 綫性迴歸預測糖尿病…………………………………………………… 63
4.3 多項式迴歸分析……………………………………………………………… 68
4.3.1 基礎概念………………………………………………………………… 68
4.3.2 PolynomialFeatures …………………………………………………… 69
4.3.3 多項式迴歸預測成本和利潤…………………………………………… 70
4.4 邏輯迴歸分析………………………………………………………………… 73
4.4.1 LogisticRegression …………………………………………………… 75
4.4.2 鳶尾花數據集迴歸分析實例…………………………………………… 75
4.5 本章小結……………………………………………………………………… 83
參考文獻 …………………………………………………………………………… 83
第5章 Python聚類分析 …………………………………………………………… 85
5.1 聚 類………………………………………………………………………… 85
5.1.1 算法模型………………………………………………………………… 85
5.1.2 常見聚類算法…………………………………………………………… 86
5.1.3 性能評估………………………………………………………………… 88
5.2 K-Means …………………………………………………………………… 90
5.2.1 算法描述………………………………………………………………… 90
5.2.2 用K-Means分析籃球數據 …………………………………………… 96
5.2.3 K-Means聚類優化 …………………………………………………… 99
5.2.4 設置類簇中心 ………………………………………………………… 103
5.3 BIRCH ……………………………………………………………………… 105
5.3.1 算法描述 ……………………………………………………………… 105
5.3.2 用BIRCH 分析氧化物數據 ………………………………………… 106
5.4 降維處理 …………………………………………………………………… 110
5.4.1 PCA降維 ……………………………………………………………… 111
5.4.2 Sklearn PCA降維 …………………………………………………… 111
5.4.3 PCA降維實例 ………………………………………………………… 113
5.5 本章小結 …………………………………………………………………… 117
參考文獻…………………………………………………………………………… 118
第6章 Python分類分析 ………………………………………………………… 119
6.1 分 類 ……………………………………………………………………… 119
6.1.1 分類模型 ……………………………………………………………… 119
6.1.2 常見分類算法 ………………………………………………………… 120
6.1.3 迴歸、聚類和分類的區彆……………………………………………… 122
6.1.4 性能評估 ……………………………………………………………… 123
6.2 決策樹 ……………………………………………………………………… 123
6.2.1 算法實例描述 ………………………………………………………… 123
6.2.2 DTC算法 ……………………………………………………………… 125
6.2.3 用決策樹分析鳶尾花 ………………………………………………… 126
6.2.4 數據集劃分及分類評估 ……………………………………………… 128
6.2.5 區域劃分對比 ………………………………………………………… 132
6.3 KNN分類算法 …………………………………………………………… 136
6.3.1 算法實例描述 ………………………………………………………… 136
6.3.2 KNeighborsClassifier………………………………………………… 138
6.3.3 用KNN分類算法分析紅酒類型 …………………………………… 139
6.4 SVM 分類算法……………………………………………………………… 147
6.4.1 SVM 分類算法的基礎知識…………………………………………… 147
6.4.2 用SVM 分類算法分析紅酒數據 …………………………………… 148
6.4.3 用優化SVM 分類算法分析紅酒數據集 …………………………… 151
6.5 本章小結 …………………………………………………………………… 154
參考文獻…………………………………………………………………………… 154
第7章 Python關聯規則挖掘分析 ……………………………………………… 156
7.1 基本概念 …………………………………………………………………… 156
7.1.1 關聯規則 ……………………………………………………………… 156
7.1.2 置信度與支持度 ……………………………………………………… 157
7.1.3 頻繁項集 ……………………………………………………………… 158
7.2 Apriori算法………………………………………………………………… 159
7.3 Apriori算法的實現………………………………………………………… 163
7.4 本章小結 …………………………………………………………………… 167
參考文獻…………………………………………………………………………… 167
第8章 Python數據預處理及文本聚類 ………………………………………… 168
8.1 數據預處理概述 …………………………………………………………… 168
8.2 中文分詞 …………………………………………………………………… 170
8.2.1 中文分詞技術 ………………………………………………………… 170
8.2.2 Jieba中文分詞工具…………………………………………………… 171
8.3 數據清洗 …………………………………………………………………… 175
8.3.1 概 述 ………………………………………………………………… 175
8.3.2 中文語料清洗 ………………………………………………………… 176
8.4 特徵提取及嚮量空間模型 ………………………………………………… 179
8.4.1 特徵規約 ……………………………………………………………… 179
8.4.2 嚮量空間模型 ………………………………………………………… 181
8.4.3 餘弦相似度計算 ……………………………………………………… 182
8.5 權重計算 …………………………………………………………………… 184
8.5.1 常用權重計算方法 …………………………………………………… 184
8.5.2 TF-IDF ……………………………………………………………… 185
8.5.3 用Sklearn計算TF-IDF …………………………………………… 186
8.6 文本聚類 …………………………………………………………………… 188
8.7 本章小結 …………………………………………………………………… 192
參考文獻…………………………………………………………………………… 192
第9章 Python詞雲熱點與主題分布分析 ……………………………………… 193
9.1 詞 雲 ……………………………………………………………………… 193
9.2 WordCloud的安裝及基本用法 …………………………………………… 194
9.2.1 WordCloud的安裝 …………………………………………………… 194
9.2.2 WordCloud的基本用法 ……………………………………………… 195
9.3 LDA ………………………………………………………………………… 203
9.3.1 LDA的安裝過程……………………………………………………… 203
9.3.2 LDA的基本用法及實例……………………………………………… 204
9.4 本章小結 …………………………………………………………………… 214
參考文獻…………………………………………………………………………… 214
第10章 復雜網絡與基於數據庫技術的分析 …………………………………… 215
10.1 復雜網絡…………………………………………………………………… 215
10.1.1 復雜網絡和知識圖譜………………………………………………… 215
10.1.2 NetworkX …………………………………………………………… 217
10.1.3 用復雜網絡分析學生關係網………………………………………… 219
10.2 基於數據庫技術的數據分析……………………………………………… 224
10.2.1 數據準備……………………………………………………………… 224
10.2.2 基於數據庫技術的可視化分析……………………………………… 225
10.2.3 基於數據庫技術的可視化對比……………………………………… 232
10.3 基於數據庫技術的博客行為分析………………………………………… 234
10.3.1 冪率分布……………………………………………………………… 234
10.3.2 用冪率分布分析博客數據集………………………………………… 235
10.4 本章小結…………………………………………………………………… 245
參考文獻…………………………………………………………………………… 245
本套後記……………………………………………………………………………… 246
緻 謝………………………………………………………………………………… 248
精彩書摘
推薦序 一
作為與秀璋同窗同寢的10年老友,此書可以說是他實踐的總結。秀璋是深受朋友信任的好兄弟,亦是深受學生愛戴的好老師,似乎有著用不完的熱情,這種熱情,帶給我們這個社會一絲絲的溫暖,在人與人之間傳遞著。當初在博客上不斷寫文章,並耐心解答網友們的各種問題,還幫助許多網友學習編程,指導他們的作業甚至畢業論文,所以,當教師這顆種子早已埋下。畢業後的秀璋,拿著同學們羨慕的北京IT行業某網絡公司的錄取通知書,卻毅然決然踏上返鄉的路,這一走,走進瞭大山裏的貴州,成瞭一名受人尊敬的人民教師。生活平淡而辛苦,而樂觀的秀璋卻收獲瞭愛情,此也命也。
拒絕瞭無數聚會的邀請,見證瞭無數貴陽淩晨的燈火,秀璋和顔娜孜孜不倦寫下這本書,作為朋友,著實替他們高興。作為見證這本書從下筆到問世的讀者,作為一個Python愛好者及有一定數據分析功底的學生,讀這本書真是如晤老友———有大量的網絡數據爬取實例,從Python 基礎知識到正則錶達式爬蟲,再到BeautifulSoup、Selenium、Scrapy爬取技術,並結閤數據存儲、海量圖集分析、自動登錄等實例進行講解。本書配以專業但不晦澀的語言,將原本枯燥的學術知識娓娓道來,此時的秀璋不是老師,而是一個熟悉的老友,用大傢聽得懂的話,解釋著您需要瞭解的一切。同時,當您學習完Python網絡數據爬取之後,還推薦您繼續學習本套書中的另一本書———《Python網絡數據爬取及分析從入門到精通(數據分析篇)》,進而更好地掌握與Python相關的知識。
總之,再多贊美的語言,都比不上滴滴汗水凝結的成功帶來的滿足與喜悅。願您
閤上書時,亦能感受到文中的真誠。
大疆公司 宋籍文
2017年11月1日於深圳
推薦序 二
當我被秀璋邀請為這套書寫序時,我首先感到的是驚訝和榮幸。秀璋是我最好的朋友之一,在本科和碩士學習期間,我們一起在北京理工大學度過瞭六年的美好時光。秀璋是一個真誠而嚴謹的人,在學習、工作,甚至遊戲中,他都力爭完美,很開心看到他完成瞭這本著作。
在大學期間,每個人都知道他當老師的夢想,之後他也確實迴到瞭傢鄉貴州,做著他喜歡的事情。我希望他能在教育領域保持著那份激情和初心,即使這是一個漫長而艱難的過程,但我相信他會用他的熱情和愛意剋服一切睏難,教書育人。這本書就像他的一個“孩子”,他花瞭很多時間和精力撰寫而成。它是一本關於Python技術的網絡爬蟲書籍,包括很多有用的實例,比如爬取在綫百科、爬取技術博客或新浪微博數據、挖掘招聘網站或豆瓣網電影信息等。現在我們都知道一些與計算機科學相關的熱門術語,如機器學習、大數據、人工智能等,而許多像SAP這樣的公司也在關注這些新興的技術,關注從海量信息中挖掘齣有價值的信息,以便將來為客戶提供更好的軟件解決方案和服務,為公司決策提供支撐。
但我們從哪裏開始學習這些新知識呢? 我想您可以從讀這本書開始。在本書中,秀璋介紹瞭一種可用於數據挖掘等應用的基本技能———網絡爬蟲技術。一個網絡爬蟲通常是從互聯網上提取有用的信息,它可以用來爬取結構化/非結構化文本、圖片或各類數據。藉助這些數據,我們可以構建自己的應用,例如Google知識圖譜、輿情分析係統、智能傢具應用等。本書既可以看作是Python數據爬取的入門教程,也可以當作指導手冊或科普書。對於初學者來說,學習本書中的內容並不難,它就是一步步的教程,包括基本的Python語法、BeautifulSoup技術、Selenium 技術、Scrapy框架等。書中有許多生動而有趣的案例,以及詳細的圖形指南和代碼注釋,絕不會讓您感到無聊。
本書是學習Python數據爬取的不二選擇。同時推薦您繼續學習本套書中的另一本書———《Python網絡數據爬取及分析從入門到精通(分析篇)》,進而更好地掌握與Python相關的知識。
如果您真的是Python、網絡爬蟲、數據分析或大數據的忠實粉絲,請不要猶豫,學習Python就從本書開始吧!
SAP工程師 數字商務服務 徐溥
2017年11月23日於美國
前言/序言
隨著數據分析和人工智能風暴的來臨,Python也變得越來越火熱。它就像一把利劍,使我們能隨心所欲地做著各種分析與研究。在研究機器學習、深度學習與人工智能之前,我們有必要靜下心來學習一下Python基礎知識、基於Python的網絡數據爬取及分析,這些知識點都將為我們後續的開發和研究打下紮實的基礎。同時,由於世麵上缺少以實例為驅動,全麵詳細介紹Python網絡爬蟲及數據分析的書,本套書很好地填補瞭這一空白,它通過Python語言來教讀者編寫網絡爬蟲並教大傢針對不同的數據集做算法分析。本套書既可以作為Python數據爬取及分析的入門教材,也可以作為實戰指南,包括多個經典案例。下麵作者將簡單介紹本套書。
它究竟是一套什麼樣的書呢? 對您學習網絡數據抓取及分析是否有幫助呢?
本套書是以實例為主、使用Python語言講解網絡數據爬蟲及分析的書和實戰指南。本套書結閤圖錶、代碼、示例,采用通俗易懂的語言介紹瞭Python基礎知識、數據爬取、數據分析、數據預處理、數據可視化、數據存儲、算法評估等多方麵知識,每一部分知識都從安裝過程、導入擴展包到算法原理、基礎語法,再結閤實例詳細講解。本套書適閤計算機科學、軟件工程、信息技術、統計數學、數據科學、數據挖掘、大數據等專業的學生學習,也適閤對網絡數據爬取、數據分析、文本挖掘、統計分析等領域感興趣的讀者閱讀,同時也作為數據挖掘、數據分析、數據爬取、機器學習、大數據等技術相關課程的教材或實驗指南。
本套書分為兩篇本:數據爬取篇和數據分析篇。其中,爬取篇詳細講解瞭正則錶達式、BeautifulSoup、Selenium、Scrapy、數據庫存儲相關的爬蟲知識,並通過實例讓讀者真正學會如何分析網站、爬取自己所需的數據;分析篇詳細講解瞭Python數據分析常用庫、可視化分析、迴歸分析、聚類分析、分類分析、關聯規則挖掘、文本預處理、詞雲分析及主題模型、復雜網絡和基於數據庫的分析。“數據爬取篇”突齣爬取,“數據分析篇”側重分析,為瞭更好地掌握相關知識,建議讀者將兩本書結閤起來學習。
為什麼本套書會選擇Python作為數據爬取和數據分析的編程語言呢?
隨著大數據、數據分析、深度學習、人工智能的迅速發展,網絡數據爬取和網絡數據分析也變得越來越熱門。由於Python具有語法清晰、代碼友好、易讀易學等特點,同時擁有強大的第三方庫支持,包括網絡爬取、信息傳輸、數據分析、繪圖可視化、機器學習等庫函數,所以本套書選擇Python作為數據爬取和數據分析的編程語言。
首先,Python既是一種解釋性編程語言,又是一種麵嚮對象的語言,其操作性和可移植性較高,因而被廣泛應用於數據挖掘、文本抓取、人工智能等領域。就作者看來,Python最大的優勢在於效率。有時程序員或科研工作者的工作效率比機器的效率更為重要,對於很多復雜的功能,使用較清晰的語言能給程序員減輕更多的負擔,從而大大提高代碼質量,提高工作效率。雖然Python底層運行速度要比C語言慢,但Python清晰的結構能節省程序員的時間,簡單易學的特點也降低瞭編程愛好者的門檻,所以說“人生苦短,我學Python”。
其次,Python可以應用在網絡爬蟲、數據分析、人工智能、機器學習、Web開發、金融預測、自動化測試等多個領域,並且都有非常優秀的錶現,從來沒有一種編程語言可以像Python這樣同時紮根在這麼多領域。另外,Python還支持跨平颱操作,支持開源,擁有豐富的第三方庫。尤其隨著人工智能的持續火熱,Python在IEEE 發布的2017年最熱門語言中排名第一,同時許多程序愛好者、科技工作者也都開始認識Python,使用Python。
接下來作者將Python和其他常用編程語言,突齣其優勢。相比於C#,Python是跨平颱的、支持開源的,是一種解釋型語言進行簡單對比,可以運行在Windows、Linux等平颱上;而C#則相反,其平颱受限,不支持開源,並且需要編譯。相比於Java,Python更簡潔,學習難度也相對低很多,而Java則過於龐大復雜。相比於C和C++,Python的語法簡單易懂,代碼清晰,是一種腳本語言,使用起來更為靈活;而C和C++通常要和底層硬件打交道,語法也比較晦澀難懂。
目前,Python 3.x版本已經發布並正在普及,本套書卻選擇瞭Python2.7版本,並貫穿整套書的所有代碼,這又是為什麼呢?
在Python發布的版本中,Python 2.7是比較經典的一個版本,其兼容性較高,各方麵的資料和文章也比較完善。該版本適用於多種信息抓取庫,如Selenium、BeautifulSoup等,也適用於各種數據分析庫,如Sklearn、Matplotlib等,所以本套書選擇Python 2.7版本;同時結閤官方的Python解釋器和Anaconda集成軟件進行詳細介紹,也希望讀者喜歡。Python 3.x版本已經發布,具有一些更便捷的地方,但大部分功能和語法都與Python 2.7是一緻的,作者推薦大傢結閤Python 3.x進行學習,並可以嘗試將本套書中的代碼修改為Python 3.x版本,加深印象。
同時,作者針對不同類型的讀者給齣一些關於如何閱讀和使用本套書的建議。
如果您是一名沒有任何編程基礎或數據分析經驗的讀者,建議您在閱讀本套書時,先瞭解對應章節的相關基礎知識,並手動敲寫每章節對應的代碼進行學習;雖然本套書是循序漸進深入講解的,但是為瞭您更好地學習數據抓取和數據分析知識,獨立編寫代碼是非常必要的。
如果您是一名具有良好的計算機基礎、Python開發經驗或數據挖掘、數據分析背景的讀者,則建議您獨立完成本套書中相應章節的實例,同時抓取自己感興趣的數據集並深入分析,從而提升您的編程和數據分析能力。
如果您是一名數據挖掘或自然語言處理相關行業的研究者,建議您從本套書找到自己感興趣的章節進行學習,同時也可以將本套書作為數據爬取或數據分析的小字典,希望給您帶來一些應用價值。
如果您是一名老師,則推薦您使用本套書作為網絡數據抓取或網絡數據分析相關課程的教材,您可以按照本套書中的內容進行授課,也可以將本套書中相關章節布置為學生的課後習題。個人建議老師在講解完基礎知識之後,把相應章節的任務和數據集描述布置給學生,讓他們實現對應的爬取或分析實驗。但切記,一定要讓學生自己獨立實現書中的代碼,以擴展他們的分析思維,從而培育更多數據抓取和數據分析領域的人纔。
如果您隻是一名對數據爬取或數據分析感興趣的讀者,則建議您簡單瞭解本書的結構、每章節的內容,掌握數據抓取和數據分析的基本流程,作為您普及Web數據挖掘和大數據分析的參考書。
無論如何,作者都希望本套書能給您普及一些網絡數據抓取相關的知識,更希望您能爬取自己所需的語料,結閤本套書中的案例分析自己研究的內容,給您的研究課題或論文提供一些微不足道的思路。如果本套書讓您學會瞭Python抓取網絡數據的方法,作者就更加欣慰瞭。
最後,完成本套書肯定少不瞭很多人的幫助和支持,在此送上我最誠摯的謝意。
本套書確實花費瞭作者很多心思,包括多年來從事Web數據挖掘、自然語言處理、網絡爬蟲等領域的研究,匯集瞭作者5年來博客知識的總結。本套書在編寫期間得到瞭許多Python數據爬取和數據分析愛好者,作者的老師、同學、同事、學生,以及互聯網一些“大牛”的幫助,包括張老師(北京理工大學)、籍文(大疆創新科技公司)、徐溥(SAP公司)、俊林(阿裏巴巴公司)、容神、峰子(華為公司)、田一(南京理工大學)、王金(重慶郵電大學)、羅煒(北京郵電大學)、鬍子(中央民族大學)、任行(中國傳媒大學)、青哥(老師)、蘭姐(電子科技大學)、小何幸(貴州財經大學)、小民(老師)、任瑤(老師)等,在此錶示最誠摯的謝意。同時感謝北京理工大學和貴州財經大學對作者多年的教育與培養,感謝CSDN 網站、博客園網站、阿裏雲棲社區等多年來對作者博客和專欄的支持。
由於本套書是結閤作者關於Python實際抓取網絡數據和分析數據的研究,以及多年撰寫博客經曆而編寫的,所以書中難免會有不足或講得不夠透徹的地方,敬請廣大讀者諒解。
最後,以作者離開北京選擇迴貴州財經大學信息學院任教的一首詩結尾吧!
貴州縱美路迢迢,未付勞心此一遭。
收得破書三四本,也堪將去教爾曹。
但行好事,莫問前程。
待隨滿天桃李,再追學友趣事。
作 者
2018年2月24日
用戶評價
初讀這本書時，我被它在數據清洗與預處理部分所展現齣的細緻程度深深摺服。在數據科學領域，原始數據的“髒”是公認的難題，很多教程往往輕描淡寫地帶過，但這本書卻花瞭足足三分之一的篇幅來係統梳理不同類型數據（如HTML標簽殘留、非標準編碼、缺失值處理等）的對策。作者介紹的幾種數據規範化流程，簡直就是一套完整的“工業級”操作手冊。我嘗試按照書中的步驟處理瞭一個我們項目組長期頭疼的、來自不同API接口的混閤數據集，結果發現以往需要花費數小時的手動清洗工作，現在通過書中提供的腳本模闆，自動化程度和準確率都得到瞭顯著提升。這種注重實戰、直擊痛點的敘述風格，非常對我的胃口，它讓你深刻體會到“數據分析”的真正壁壘往往不在於算法，而在於對數據的敬畏和精細處理的能力。
評分這本書的語言風格非常成熟且富有洞察力，讀起來有一種被專業人士帶著走的踏實感。它沒有使用過多花哨的辭藻來營造“速成”的假象，而是用一種沉穩、嚴謹的學術態度來探討技術問題。尤其是在討論數據分析的閤法性與道德規範時，作者的論述顯得尤為審慎和負責任，這在市麵上很多隻重“術”不重“道”的技術書籍中是十分罕見的。我特彆喜歡其中穿插的一些關於數據價值挖掘的哲學思考，它促使我跳齣僅僅停留在“抓取”和“展示”的層麵，而是開始思考如何通過分析，提煉齣真正有商業或研究價值的洞察。這種高度的思辨性，讓這本書的價值遠遠超越瞭一般的技術手冊範疇。
評分這本書的結構和內容的組織方式實在令人耳目一新。作者顯然花費瞭大量心血來構建一個邏輯清晰、層層遞進的學習路徑。從基礎概念的介紹到高級技巧的應用，每一步都鋪墊得非常到位。我特彆欣賞它在理論與實踐之間的平衡把握，很多章節在闡述完一個復雜概念後，立刻會跟進一個貼近實際的案例來鞏固理解。例如，在講解網絡請求庫的高級用法時，作者並沒有止步於API的簡單調用，而是深入剖析瞭異步處理和會話管理在實際高並發爬取場景下的重要性。對於我這種有一定編程基礎，但希望在數據抓取和處理方麵實現“質的飛躍”的學習者來說，這種深度和廣度兼備的講解方式，極大地提升瞭我的學習效率和動手能力。它不僅僅是一本工具書，更像是一位經驗豐富的導師，引導你避開那些常見的“陷阱”，直接觸達高效、穩定爬蟲的核心技術點。
評分我對這本書在“可視化與報告生成”章節的處理方式給予高度評價。很多網絡爬蟲相關的書籍，在完成瞭數據抓取和清洗後，往往草草收場，將分析和展示部分的處理權完全交給瞭其他工具。然而，本書卻深入探討瞭如何利用Python生態係統內的庫，將分析結果以最直觀、最具說服力的方式呈現齣來。作者不僅講解瞭靜態圖錶的製作技巧，更令人驚喜的是，還涉及到瞭動態數據敘事和交互式儀錶闆的構建思路。我曾根據書中的指導，迅速搭建瞭一個關於市場輿情的實時反饋儀錶盤，這比以往我們團隊使用傳統BI工具的開發周期縮短瞭近一半。這種貫穿始終的“從數據源到決策洞察”的全鏈路覆蓋，展現瞭作者對現代數據工作流的深刻理解。
評分這本書的實操性強到令人難以置信，感覺就像作者在旁邊手把手地指導你完成每一個步驟。它沒有采用那種大段的代碼堆砌，而是將代碼片段嵌入到具體的應用場景中進行講解。比如，當講解反爬蟲策略時，書中不是孤立地介紹User-Agent的切換，而是會模擬一個真實網站遇到的封禁情況，然後一步步演示如何通過隨機延遲、IP池輪換和瀏覽器指紋模擬來“僞裝”自己。這種“情景教學法”極大地降低瞭學習麯綫，讓我能夠快速理解為什麼需要某個技術點，以及在什麼情況下該如何應用它。對於希望快速將所學知識轉化為解決實際生産問題的工程師來說，這種詳盡且場景化的指導，無疑是這本書最寶貴的財富。
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