现货 Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121333590

商品编码：26807400398

《Python 3 爬虫、数据清洗与可视化实战》 深度解析数据世界的奥秘：从网页抓取到洞察呈现 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、激发创新的核心要素。然而，原始数据往往杂乱无章，隐藏在海量的网页之中，或是以各种难以直接使用的格式存在。要从中提炼价值，就需要一套系统性的方法和强大的工具。本书正是为此而生，它将带领读者踏上一段从零开始、循序渐进的数据探索之旅，让你掌握从网络世界捕获信息、处理脏乱数据、直至将其转化为直观洞察的完整技能链。 第一篇：Python 3 爬虫——解锁网络数据的宝藏 互联网是一个巨大的信息宝库，但这些信息并非唾手可得。网页上的内容，无论是文字、图片还是视频，都隐藏在复杂的HTML结构之下。掌握网络爬虫技术，就如同获得了开启宝库的钥匙。本篇将从最基础的概念讲起，让你深刻理解网络爬虫的工作原理。 爬虫基础入门： 你将学习HTTP协议的基本原理，理解请求（Request）和响应（Response）是如何在客户端和服务器之间传递的。我们将介绍URL的构成、HTTP方法（GET, POST等）的用法，以及HTTP状态码的含义，为后续的爬取奠定坚实的基础。 Python 爬虫框架概览： 尽管可以使用原生Python库完成简单的爬取，但强大的爬虫框架能极大地提升开发效率和项目规模。我们将详细介绍Requests库，它是Python中最流行、最易用的HTTP请求库，能够轻松实现网页的获取，并讲解如何处理各种响应，包括文本、JSON和二进制数据。 解析网页结构： 网页内容被包裹在HTML、XML等标记语言中。要提取所需信息，必须能够准确地解析这些结构。本书将重点介绍Beautiful Soup库，它是一个强大而灵活的HTML/XML解析器，能够帮助你轻松地通过标签名、CSS选择器、XPath等方式定位和提取网页上的任意元素。你将学会如何查找特定标签、获取属性值、提取文本内容，甚至处理复杂的嵌套结构。 应对动态加载内容： 如今，许多网页的内容是通过JavaScript动态加载的，仅仅使用Requests库是无法获取这些内容的。本篇将深入讲解如何使用Selenium WebDriver来模拟浏览器行为。你将学习如何启动浏览器、导航到目标网页、执行JavaScript脚本，以及等待页面元素加载完成，从而抓取动态生成的数据。 构建你的第一个爬虫项目： 理论结合实践，我们将引导你完成一系列实际的爬虫项目，例如： 新闻网站信息抓取： 学习如何从新闻门户网站提取标题、链接、发布时间和摘要。 电商商品数据采集： 掌握爬取商品名称、价格、评论、销量等关键信息的技术。 社交媒体信息挖掘： 探索如何获取用户发布的帖子、评论、点赞数等数据。 API数据爬取： 理解如何利用公开的API接口批量获取结构化数据。 反爬虫策略与应对： 现实中的网站往往设置了各种反爬虫机制，如IP封锁、User-Agent检测、验证码等。本篇将深入剖析常见的反爬虫技术，并提供相应的应对策略，例如： User-Agent伪装： 模拟不同的浏览器标识，避免被服务器识别为爬虫。 IP代理池： 使用代理服务器轮换IP地址，绕过IP封锁。 延时与随机化： 在爬取过程中加入随机延时，模拟人类浏览行为。 验证码处理： 介绍处理简单验证码的方法，并探讨更复杂的验证码解决方案。 爬虫的健壮性与效率： 构建一个稳定高效的爬虫至关重要。你将学习如何使用多线程或多进程提高爬取速度，如何处理网络异常和页面错误，以及如何进行日志记录和错误报告，确保爬虫的长期稳定运行。 第二篇：Python 3 数据清洗——让数据焕然一新 从网络抓取来的数据往往充斥着错误、缺失、不一致和冗余，这些“脏数据”是进行有效分析的最大障碍。数据清洗是将原始数据转化为可用、可靠的数据集的过程，是数据分析和机器学习的基石。本篇将聚焦于使用Python强大的数据处理库Pandas，将凌乱的数据打理得井井有条。 Pandas数据处理基础： Pandas是Python数据分析的事实标准。我们将从DataFrame和Series这两个核心数据结构开始，深入理解它们的概念、创建方式以及基本操作，包括数据索引、切片、选择和过滤。 处理缺失值： 现实数据中，缺失值是普遍存在的。本篇将教授多种处理缺失值的方法： 识别与统计： 如何快速定位和计算缺失值的数量和比例。 删除缺失值： 根据情况选择删除包含缺失值的行或列。 填充缺失值： 使用均值、中位数、众数，或基于前/后值的填充，甚至更复杂的插值方法来填补空白。 处理异常值： 异常值可能会严重影响分析结果。你将学习如何识别和处理它们： 统计学方法： 利用Z-score、IQR（四分位距）等方法检测异常值。 可视化检测： 通过箱线图、散点图等直观地发现异常数据。 处理策略： 决定是删除、替换还是保留异常值，并根据业务场景进行判断。 数据类型转换与一致性： 确保数据的类型正确且格式统一是清洗的关键。本篇将涵盖： 类型推断与手动转换： Pandas的自动类型推断，以及如何显式地将字符串转换为数字、日期等。 日期和时间处理： 统一日期格式，提取年、月、日、星期等信息。 文本清洗： 去除多余的空格、标点符号，转换为统一的大小写，提取特定模式的字符串。 数据去重与合并： 避免重复数据干扰分析，并高效整合不同来源的数据。 识别和删除重复项： 根据一个或多个列来查找和移除重复的记录。 数据合并（Merge）与连接（Join）： 学习如何像SQL一样，根据指定的键将多个DataFrame组合起来。 数据追加（Append）与拼接（Concatenate）： 将多个DataFrame垂直或水平地堆叠在一起。 数据转换与特征工程： 将原始数据转化为更适合分析的格式。 数据分组与聚合： 使用groupby方法对数据进行分组，并计算统计量（如求和、平均值、计数）。 数据透视表（Pivot Table）： 灵活地重塑数据，进行多维度的汇总分析。 创建新特征： 基于现有数据衍生出新的、有意义的特征，例如计算年龄、收入比率等。 类别特征处理： 将非数值的类别型数据（如“颜色”）转换为数值形式，以便模型使用（如独热编码、标签编码）。 实际数据清洗案例： 我们将通过实际数据集，例如用户行为日志、传感器数据、调查问卷数据等，一步步演示如何运用Pandas进行完整的数据清洗流程，解决真实世界中遇到的各种数据问题。 第三篇：Python 3 数据可视化——让数据说话 即使数据被清洗得再干净，如果没有合适的呈现方式，其价值也很难被发现。数据可视化是将抽象的数据转化为直观的图形，帮助我们快速理解数据模式、趋势、关联和异常。本篇将聚焦于Matplotlib和Seaborn这两个强大的Python可视化库，将数据转化为引人入胜的图表。 数据可视化的重要性与原则： 在开始实践之前，我们将讨论数据可视化的基本原则，如何选择合适的图表类型来传达信息，以及避免常见的可视化误区。 Matplotlib——基础绘图引擎： Matplotlib是Python中最基础、最灵活的可视化库。 基本图表绘制： 学习如何绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等基本图表。 图表元素定制： 精细控制图表的每一个细节，包括标题、轴标签、刻度、图例、颜色、线条样式、标记点等。 多图绘制与布局： 如何在同一个图形窗口中绘制多个子图（subplots），并灵活地进行布局。 高级图表： 探索绘制堆积柱状图、分组柱状图、雷达图、热力图等复杂图表。 Seaborn——美观与统计的结合： Seaborn是基于Matplotlib构建的，提供了更高级的接口和更美观的默认样式，尤其擅长绘制统计图表。 探索性数据分析（EDA）常用图表： Seaborn在EDA阶段尤为强大，我们将学习如何使用： `histplot` 和 `kdeplot`：展示数据的分布情况。 `boxplot` 和 `violinplot`：比较不同类别数据的分布。 `scatterplot` 和 `regplot`：观察两个变量之间的关系，并绘制回归线。 `heatmap`：可视化矩阵数据，例如相关性矩阵。 `countplot`：展示分类变量的计数。 分类数据可视化： Seaborn在处理分类数据方面表现出色，例如绘制条形图、箱线图、小提琴图等。 多变量关系可视化： 使用`pairplot`和`FacetGrid`等工具，一次性展示多个变量之间的关系。 美化与主题： Seaborn提供了多种预设风格和调色板，可以快速提升图表的美观度。 交互式可视化（简介）： 简要介绍Plotly、Bokeh等库，它们能够创建交互式图表，允许用户缩放、平移、悬停显示信息，提升用户体验。 实际可视化项目： 用户行为分析报告： 使用各种图表展示用户活跃度、留存率、购买行为等。 市场趋势分析图： 可视化股票价格、商品销量、用户评论情感等。 科学研究图表： 绘制实验数据、模型结果等。 制作精美的报告级图表： 学习如何将图表嵌入报告或演示文稿中，使其专业且易于理解。 贯穿全书的实践导向 本书最大的特点在于其极强的实践导向。每一章都包含大量代码示例，并辅以详细的解释，确保读者能够轻松上手。我们不只讲“是什么”，更讲“怎么做”，让你在动手实践中掌握核心技能。 真实数据集： 使用来自真实世界的各种数据集，让学习过程贴近实际工作场景。 循序渐进的项目： 从简单的小工具到复杂的综合应用，项目难度逐步提升，让你在解决问题的过程中不断成长。 代码重用与模块化： 鼓励读者编写可重用的代码，并介绍模块化开发的思想，为构建大型项目打下基础。 本书适合谁？ 渴望从海量数据中挖掘价值的初学者： 即使你没有任何编程基础，本书也会从最基本的概念讲起，引导你一步步掌握数据处理的核心技能。 希望提升数据分析能力的Python开发者： 如果你已经掌握了Python基础，但希望在数据获取、清洗和可视化方面更进一步，本书将为你提供强大的工具和实用的技巧。 对机器学习和数据科学感兴趣的学生和研究人员： 数据清洗和可视化是进行机器学习和数据科学分析不可或缺的预备步骤。 任何需要处理和理解数据的从业者： 无论是市场营销、金融分析、产品运营还是科学研究，掌握本书所介绍的技能，都能让你在工作中如虎添翼。 结语 数据是这个时代的语言，而Python则是掌握这门语言的强大工具。掌握了本书的内容，你将具备从互联网上捕获信息、将其转化为高质量数据、并通过直观图表揭示其中奥秘的全面能力。准备好开启你的数据探索之旅了吗？让我们一起，用Python解锁数据的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有吸引力，一种简洁而专业的风格，让人一看就知道是讲技术的。当拿到实体书的时候，手感也很好，纸张质量不错，印刷清晰，排版布局也很合理，阅读起来很舒适，这一点对于需要长时间盯着屏幕阅读技术书籍的读者来说，真的非常重要。我之前也看过一些电子版的爬虫书籍，总感觉缺少了一些实体书的沉浸感，这次购买的《现货 Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战》算是让我找回了那种学习的乐趣。而且，我特别喜欢它里面的代码示例，都用高亮区分，看起来非常舒服，不像有些书那样，代码和文字混在一起，找起来很费劲。拿到手后，我迫不及待地翻阅了一下目录，内容安排得挺有逻辑性的，从基础的爬虫原理，到具体的技术实现，再到后面的数据处理和可视化，层层递进，感觉能够一步步引导读者掌握整套流程。我个人对Python爬虫一直很感兴趣，但总感觉自己零散地看一些网上的教程，不成体系，这本书的出现正好弥补了我的这个需求。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，主要是想提升自己在数据分析和处理方面的能力。在工作中，我经常需要从各种来源收集数据，但手工收集效率太低，而且容易出错。《现货 Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战》这本书正好满足了我的这一需求。书中关于数据清洗的部分，我学习到了很多实用的技巧，比如如何处理缺失值、异常值，如何进行数据格式的统一，以及如何使用pandas等库进行高效的数据转换。这部分内容的讲解非常细致，作者列举了多种常见的数据清洗场景，并提供了对应的代码解决方案，让我茅塞顿开。而可视化部分，则让我认识到数据以图表形式呈现的重要性。书中介绍了matplotlib、seaborn等主流的可视化库，并提供了各种图表的绘制方法，比如折线图、柱状图、散点图，甚至还有更复杂的地理信息图。通过学习，我能够将爬取并清洗好的数据，以更加直观、生动的方式展现出来，这对于报告撰写和成果展示非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都在寻找一本能够真正带我实操的Python爬虫书籍，而不是仅仅停留在理论层面。这本书的标题就抓住了我的眼球，《现货 Python 3爬虫 数据清洗与可视化实战》。看到“实战”两个字，我就知道这肯定不是一本只讲概念的书。打开之后，我发现里面包含了大量的实际案例，从简单的静态网页抓取，到复杂的动态网页处理，再到Ajax请求的解析，每一个环节都有详尽的代码演示和解释。特别是关于反爬机制的讲解，真的是我一直以来比较头疼的问题，这本书里不仅讲解了常见的反爬手段，还给出了相应的应对策略，这一点让我觉得非常有价值。更重要的是，这本书不仅仅停留在“爬”这个阶段，它还深入到了“数据清洗”和“可视化”的部分，这对于我们做数据分析的人来说，简直是太贴心了。很多时候，爬取下来的数据都是一团糟，需要花费大量精力去清洗，而后续的可视化又能够帮助我们更好地理解和呈现数据，这本书把这些环节都整合在一起，形成了一个完整的项目流程，这让我觉得学到的知识可以直接应用到实际工作中，而不是学了半吊子。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解风格非常到位，不会像有些技术书籍那样枯燥乏味，而是用一种循序渐进、通俗易懂的方式来阐述复杂的概念。作者在解释每一个技术点的时候，都力求清晰明了，并且会穿插一些生活中的例子，帮助我们更好地理解。我特别欣赏它在讲解Python爬虫基础知识时，没有直接跳到高深的库，而是从Python的基础语法入手，然后慢慢过渡到requests、BeautifulSoup等常用库，这样对于初学者来说，学习门槛就大大降低了。而且，书中对于每个库的函数和方法都有详细的说明，并且配合了大量的代码示例，让我们能够边学边练。我之前尝试过一些其他的爬虫教程，经常会遇到代码看不懂，或者不知道如何修改的问题，但是在这本书里，我感觉作者非常细心地考虑到了读者的困惑，并且提前给出了解决方案。此外，这本书的排版也非常人性化，代码块和文字说明都区分得很清楚，整体阅读体验非常流畅，让人能够沉浸在学习的过程中，很难被打断。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践性真的太强了，感觉每一章都是一个小型项目。作者在编写这本书的时候，一定是花了大量的心思去构思和设计案例的。我特别喜欢书后面关于“项目实战”的部分，它不像前面章节那样零散地讲解某个技术点，而是将前面学到的所有知识整合起来，完成一个相对完整的爬虫项目。比如，它会教你如何爬取一个电商网站的商品信息，包括商品名称、价格、评论等，然后进行数据清洗，最后用图表展示出不同商品的销量趋势或者用户评论的关键词分布。这种端到端的项目实践，让我能够真正理解爬虫技术在实际应用中的整个流程，而不是停留在片段式的学习。而且，这本书并没有回避一些实际开发中会遇到的难题，比如如何处理登录验证、如何应对IP被封锁等，这些都提供了非常有价值的参考。读完这本书，我感觉自己的爬虫技能有了质的提升，完全有能力去独立完成一些数据采集和初步分析的任务了。