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圖書標籤:

• Python3
• 網絡爬蟲
• 數據清洗
• 數據可視化
• 數據分析
• 實戰
• 編程
• 技術
• 圖書
• 入門

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787121333590

商品編碼：26810631195

作 譯 者：零一,韓要賓,黃園園

 

齣版時間：2018-03    韆 字 數：200

 

版    次：01-01    頁    數：212

 

開    本：16開

 

裝    幀：

 

I S B N ：9787121333590     

 

換    版：

 

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

 

紙質書定價：￥49.0

 

本書內容來自筆者在浙江某高校授課內容，主要介紹運用Python工具獲取電商平颱的頁麵數據，並對數據做清洗和存儲。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，對於Python基礎，建議新手可以選購對應的基礎書籍配閤本書一起學習。

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

 

Python 3 爬蟲、數據清洗與可視化實戰

 

 

 

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

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

書 名Python 3網絡爬蟲開發實戰

係列書名圖靈原創

執行編輯關於本書的內容有任何問題，請聯係 王軍花

書 號978-7-115-48034-7

頁 數608

印刷方式單色

開 本16開

齣版狀態正在排版

定價99.00

 

 

本書特色

1.本書詳細介紹瞭爬蟲的關鍵技術，涵蓋麵廣，實用性強。

2.本書作者崔慶纔，北京航空航天大學碩士，北京釘趣網絡公司技術總監，其個人博客為cuiqingcai.com，其上爬蟲文章的瀏覽量總計已過百萬。

 

目錄

本書介紹瞭如何利用Python 3開發網絡爬蟲，書中首先介紹瞭環境配置和基礎知識，然後討論瞭urllib、requests、正則錶達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容，接著通過多個案例介紹瞭不同場景下如何實現數據爬取，最後介紹瞭pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲。

本書適閤Python程序員閱讀。

作 譯 者：

齣版時間：2018-03 韆 字 數：290 版    次：01-01 頁    數：260 開    本：16開 裝    幀： I S B N ：9787121336539   換    版：

所屬分類： >>  >> 數據庫

紙質書定價：￥59.0

本書作為數據分析的入門圖書，以Python語言為基礎，介紹瞭數據分析的整個流程。本書內容涵蓋數據的獲取（即網絡爬蟲程序的設計）、前期數據的清洗和處理、運用機器學習算法進行建模分析，以及使用可視化的方法展示數據及結果。首先，書中不會涉及過於高級的語法，不過還是希望讀者有一定的語法基礎，這樣可以更好地理解本書的內容。其次，本書重點在於應用Python來完成一些數據分析和數據處理的工作，即如何使用Python來完成工作而非專注於Python語言語法等原理的講解。本書的目的是讓初學者不論對數據分析流程本身還是Python語言，都能有一個十分直觀的感受，為以後的深入學習打下基礎。最後，讀者不必須按順序通讀本書，因為各個章節層次比較分明，可以根據興趣或者需要來自行安排。例如第5章介紹瞭一些實戰的小項目，有趣且難度不大，大傢可以在學習前麵內容之餘來閱讀這部分內容。

1  準備    1

1.1  開發環境搭建    2

1.1.1  在Ubuntu係統下搭建Python集成開發環境    2

1.1.2  在Windows係統下搭建Python集成開發環境    13

1.1.3  三種安裝第三方庫的方法    16

1.2  Python基礎語法介紹    19

1.2.1  if__name__==＇__main__＇    20

1.2.2  列錶解析式    22

1.2.3  裝飾器    23

1.2.4  遞歸函數    26

1.2.5  麵嚮對象    27

1.3  The Zen of Python    28

參考文獻    30

2  數據的獲取    31

2.1  爬蟲簡介    31

2.2  數據抓取實踐    33

2.2.1  請求網頁數據    33

2.2.2  網頁解析    38

2.2.3  數據的存儲    46

2.3  爬蟲進階    50

2.3.1  異常處理    50

2.3.2  robots.txt    58

2.3.3  動態UA    60

2.3.4  代理IP    61

2.3.5  編碼檢測    61

2.3.6  正則錶達式入門    63

2.3.7  模擬登錄    69

2.3.8  驗證碼問題    74

2.3.9  動態加載內容的獲取    84

2.3.10 多綫程與多進程    93

2.4  爬蟲總結    101

參考文獻    102

3  數據的存取與清洗    103

3.1  數據存取    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數據庫文件的存取    137

3.2  NumPy    145

3.2.1  NumPy簡介    145

3.2.2  NumPy基本操作    146

3.3  pandas    158

3.3.1  pandas簡介    158

3.3.2  Series與DataFrame的使用    159

3.3.3  布爾值數組與函數應用    169

3.4  數據的清洗    174

3.4.1  編碼問題    174

3.4.2  缺失值的檢測與處理    175

3.4.3  去除異常值    181

3.4.4  去除重復值與冗餘信息    183

3.4.5  注意事項    185

參考文獻    187

4  數據的分析及可視化    188

4.1  探索性數據分析    189

4.1.1  基本流程    189

4.1.2  數據降維    197

4.2  機器學習入門    199

4.2.1  機器學習簡介    200

4.2.2  決策樹——機器學習算法的應用    202

4.3  手動實現KNN算法    205

4.3.1  特例——最鄰近分類器    205

4.3.2  KNN算法的完整實現    213

4.4  數據可視化    215

4.4.1  高質量作圖工具——matplotlib    215

4.4.2  快速作圖工具——pandas與matplotlib    223

4.4.3  簡捷作圖工具——seaborn與matplotlib    226

4.4.4  詞雲圖    230

參考文獻    232

5  Python與生活    234

5.1  定製一個新聞提醒服務    234

5.1.1  新聞數據的抓取    235

5.1.2  實現郵件發送功能    237

5.1.3  定時執行及本地日誌記錄    239

5.2  Python與數學    241

5.2.1  估計π值    242

5.2.2  三門問題    245

5.2.3  解決LP與QP問題（選讀）    247

5.3  QQ群聊天記錄數據分析    251

參考文獻    256

書籍信息： 《包郵Python3網絡爬蟲開發實戰》 《Python3爬蟲 數據清洗與可視化實戰》 《數據分析入門》 --- 圖書簡介 這套精心策劃的圖書組閤，旨在為渴望踏入數據科學領域的學習者提供一條清晰、係統且實用的學習路徑。它涵蓋瞭從數據獲取的基石——網絡爬蟲技術，到數據處理的核心——數據清洗與可視化，再到數據價值挖掘的入門——數據分析方法，形成瞭一個完整的知識閉環，讓您能夠全麵掌握數據從“無”到“有用”的全過程。 第一部分：《包郵Python3網絡爬蟲開發實戰》 在信息爆炸的時代，數據是驅動決策、洞察趨勢、創新應用的關鍵。而網絡爬蟲，作為獲取海量數據的利器，是現代數據科學的起點。本書將帶領您深入Python3的網絡爬蟲開發世界，從零開始，逐步構建強大且高效的數據采集能力。 核心內容概覽： Python基礎迴顧與爬蟲環境搭建： 對於初學者，本書會簡要迴顧Python3的關鍵語法和數據結構，確保您具備必要的基礎。隨後，詳細指導您如何搭建包括Python解釋器、常用第三方庫（如`requests`、`BeautifulSoup`）以及開發環境（如VS Code、PyCharm）在內的爬蟲開發環境，讓您快速進入實戰狀態。 HTTP協議與網絡基礎： 理解網絡請求的底層原理是編寫健壯爬蟲的前提。本書將深入淺齣地講解HTTP/HTTPS協議的工作機製、請求方法（GET, POST等）、響應狀態碼、請求頭與響應頭的作用，以及Cookie、Session等維持狀態的技術。這將幫助您從根本上理解網絡數據的流動，從而更好地設計爬蟲策略。 靜態網頁抓取實戰： 掌握使用`requests`庫發送HTTP請求，並利用`BeautifulSoup`或`lxml`等庫解析HTML/XML文檔，提取所需信息。本書將通過大量實際案例，演示如何定位HTML元素（如通過標簽名、CSS選擇器、XPath錶達式），提取文本內容、屬性值，以及處理各種復雜的頁麵結構。您將學會抓取新聞網站、電商平颱、論壇等各類靜態網頁的數據。 動態網頁抓取技術： 現代網站大量使用JavaScript動態加載內容，對傳統爬蟲構成挑戰。本書將重點介紹處理動態網頁的兩種主流方法： 分析AJAX請求： 學習使用瀏覽器開發者工具（Network標簽頁）監控和分析網頁發齣的AJAX請求（XHR），直接提取服務器返迴的JSON或HTML片段。 使用Selenium自動化瀏覽器： 掌握`selenium`庫，模擬真實用戶操作瀏覽器，執行JavaScript、處理彈齣框、滾動頁麵等，直至頁麵完全渲染完畢後再提取數據。本書將指導您如何使用WebDriver，並提供針對不同瀏覽器（Chrome, Firefox）的配置與使用技巧。 爬蟲進階技巧與優化： 提高爬蟲的效率、穩定性和健壯性是實戰中的關鍵。本書將涵蓋： 多綫程與異步爬蟲： 利用Python的`threading`模塊或`asyncio`庫，實現並發抓取，顯著提升爬取速度。 代理IP的使用與管理： 應對IP被封鎖的問題，學習如何使用代理IP池，實現IP輪換。 驗證碼識彆與繞過： 介紹常見的驗證碼類型，以及如何利用第三方服務或機器學習模型進行識彆，或采取策略規避。 Robots協議與反爬機製： 學習如何遵守`robots.txt`協議，理解並應對網站設置的各種反爬蟲策略（如User-Agent檢測、訪問頻率限製、JS加密等），並給齣相應的解決方案。 數據存儲： 將抓取的數據保存到文件（CSV, JSON）或數據庫（MySQL, MongoDB）中，為後續處理做好準備。 實戰項目演練： 本書包含多個貫穿始終的綜閤性實戰項目，例如： 電商商品信息爬取： 抓取特定類彆的商品名稱、價格、評價等，構建商品數據庫。 新聞資訊聚閤： 從多個新聞門戶抓取文章標題、摘要、鏈接，實現內容聚閤。 招聘信息爬取： 收集特定職位的招聘信息，包括公司名稱、薪資、地點、要求等。 社交媒體數據抓取（注意事項）： 講解在遵守平颱規則的前提下，如何獲取部分公開的社交媒體信息。 通過《包郵Python3網絡爬蟲開發實戰》，您將不僅掌握編寫爬蟲的代碼，更能理解其背後的原理，培養解決實際網絡數據采集問題的能力，為後續的數據分析和應用打下堅實基礎。 第二部分：《Python3爬蟲 數據清洗與可視化實戰》 數據獲取隻是數據科學流程的第一步，而從原始、雜亂的數據中提取有價值的信息，則依賴於精細的數據清洗與直觀的數據可視化。本書將聚焦於如何利用Python3強大的工具鏈，將爬取來的原始數據轉化為可用於分析和決策的“乾淨”數據，並以生動形象的圖錶展現其內在規律。 核心內容概覽： 數據清洗的基礎與重要性： 數據質量的重要性： 強調“Garbage In, Garbage Out”的原則，說明髒數據對分析結果的誤導性。 常見數據問題識彆： 講解如何發現數據中的缺失值、重復值、異常值、格式不一緻、數據類型錯誤等問題。 利用Pandas進行高效數據清洗： `pandas`是Python數據處理的瑞士軍刀，本書將深入講解其核心功能： DataFrame與Series： 掌握`DataFrame`和`Series`這兩個核心數據結構，理解其在數據操作中的應用。 數據讀取與寫入： 熟練使用`pd.read_csv()`, `pd.read_excel()`, `pd.read_json()`等函數讀取不同格式的數據，並學習如何將清洗後的數據保存。 缺失值處理： 掌握`isnull()`, `notnull()`, `dropna()`, `fillna()`等方法，實現對缺失值的填充（均值、中位數、眾數、固定值、插值）或刪除。 重復值處理： 使用`duplicated()`和`drop_duplicates()`去除重復記錄。 數據類型轉換： 學習`astype()`方法，將字符串、數值、日期等類型進行正確轉換。 字符串處理： 利用`.str`訪問器，進行字符串的分割、替換、查找、大小寫轉換、去除空白字符等操作。 數據篩選與過濾： 掌握布爾索引、條件篩選等方法，精確地選取所需數據。 數據閤並與連接： 使用`merge()`和`concat()`函數，實現多個數據集的閤並與連接。 數據分組與聚閤： 運用`groupby()`方法，對數據進行分組統計（如計算平均值、總和、計數、最大/最小值等）。 異常值檢測與處理： 介紹基於統計學方法（如Z-score, IQR）或可視化方法（如箱綫圖）檢測異常值，並討論其處理策略（刪除、替換、保留）。 數據重塑： 學習`pivot()`和`melt()`等函數，實現數據的長寬格式轉換，以適應不同的分析需求。 數據可視化的藝術與科學： Matplotlib基礎： 掌握`matplotlib.pyplot`模塊，學習繪製各種基礎圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等。理解圖形的元素（軸、標簽、標題、圖例）和樣式設置。 Seaborn的增強： 介紹`seaborn`庫，它建立在`matplotlib`之上，提供瞭更高級、更美觀的統計圖錶繪製功能，如熱力圖（heatmap）、小提琴圖（violinplot）、箱綫圖（boxplot）、分布圖（distplot）等，尤其擅長展示多變量關係。 交互式可視化（可選，根據實際內容）： 如果書中包含，會介紹`plotly`或`bokeh`等庫，創建交互式圖錶，允許用戶縮放、平移、懸停查看詳情，提升數據探索的體驗。 可視化原則與實踐： 選擇閤適的圖錶類型： 針對不同的數據類型和分析目的，推薦最有效的可視化方式。 清晰的圖錶設計： 如何添加有意義的標題、軸標簽，避免圖錶混亂，突齣關鍵信息。 多變量可視化： 如何通過顔色、大小、形狀等維度，在圖錶中展示多個變量之間的關係。 數據故事講述： 如何通過一係列圖錶，清晰地傳達數據分析的發現和洞察。 案例驅動的清洗與可視化： 本書將通過豐富的實際案例，將數據清洗與可視化的知識融會貫通： 分析用戶行為數據： 清洗用戶點擊流數據，繪製用戶路徑圖，識彆高轉化環節。 可視化銷售數據： 清洗銷售記錄，通過摺綫圖展示銷售趨勢，柱狀圖比較不同産品錶現，地圖可視化展示區域銷售分布。 探索金融市場數據： 清洗股票價格數據，繪製K綫圖、交易量柱狀圖，分析市場波動。 可視化調查問捲結果： 清洗問捲數據，使用餅圖、柱狀圖展示選項分布。 通過《Python3爬蟲 數據清洗與可視化實戰》，您將能夠自信地處理來自網絡爬蟲或其他來源的原始數據，將其轉化為乾淨、規範、可用的數據集，並通過專業的可視化工具，將數據中的故事娓娓道來，為數據分析打下堅實的基礎。 第三部分：《數據分析入門》 掌握瞭數據獲取與數據清洗的技能後，接下來的關鍵是如何從這些“乾淨”的數據中挖掘有價值的洞察，做齣更明智的決策。本書將為您打開數據分析的大門，介紹數據分析的基本概念、常用方法和實際應用，讓您理解數據背後的意義。 核心內容概覽： 數據分析概述與思維： 什麼是數據分析： 解釋數據分析的定義、目的及其在各個領域的價值（商業、科學、社會等）。 數據分析流程： 介紹數據分析的典型流程，包括明確問題、數據收集、數據清洗、探索性數據分析（EDA）、建模、結果解釋與溝通。 數據分析的思維方式： 培養批判性思維、邏輯推理能力，以及從數據中發現模式和趨勢的能力。 探索性數據分析（EDA）： EDA的目標： 理解數據分布、變量關係、識彆潛在模式和異常。 單變量分析： 使用描述性統計量（均值、中位數、標準差、方差、百分位數等）和可視化圖錶（直方圖、箱綫圖、密度圖）來理解單個變量的特徵。 多變量分析： 相關性分析： 計算變量之間的相關係數（如Pearson相關係數），並使用散點圖、相關矩陣熱力圖來直觀展示變量間的綫性關係。 分組分析： 結閤`groupby()`和可視化，分析不同分組下的數據差異。 時間序列分析入門（若有）： 介紹時間序列數據的特點，以及如何進行趨勢、季節性分析。 統計學基礎概念（應用於數據分析）： 概率論基礎（簡要）： 瞭解基本概率概念，為理解統計推斷打下基礎。 假設檢驗： 介紹T檢驗、卡方檢驗等常見假設檢驗方法，用於驗證數據中的假設。 置信區間： 理解置信區間的概念，用於估計總體參數的範圍。 基礎建模方法（入門級）： 綫性迴歸： 講解簡單綫性迴歸模型，理解自變量與因變量之間的綫性關係，以及模型參數的解釋。 分類算法入門（示例）： 簡要介紹邏輯迴歸或決策樹等分類算法的基本思想，用於預測類彆結果。 模型評估基礎： 介紹模型評估的基本指標（如準確率、召迴率、F1分數、均方誤差等），用於判斷模型的好壞。 實際應用場景與案例分析： 商業分析： 用戶畫像分析： 基於用戶行為和屬性數據，構建用戶畫像，指導精準營銷。 銷售預測： 利用曆史銷售數據，預測未來銷售額，優化庫存與生産。 客戶流失分析： 分析客戶行為，識彆可能流失的客戶，並製定挽留策略。 市場研究： 分析消費者反饋、社交媒體趨勢，洞察市場需求。 運營分析： 監控産品關鍵指標，識彆增長機會或潛在問題。 溝通與報告： 如何清晰地呈現分析結果： 強調使用圖錶、簡潔的語言，將復雜的分析過程和結論有效地傳達給非技術人員。 製作數據報告： 學習構建結構化的數據報告，包含問題定義、分析方法、主要發現、結論與建議。 《數據分析入門》將引導您從“數據”走嚮“洞察”，幫助您理解如何通過分析來迴答業務問題、發現隱藏的模式、預測未來趨勢，並最終將數據轉化為可執行的行動。 整體價值 這套圖書組閤的獨特之處在於其循序漸進、理論與實踐相結閤的學習設計。 從“獲取”到“分析”的完整鏈條： 您將先學會如何高效地從互聯網上獲取所需數據（爬蟲），接著掌握如何將這些原始、雜亂的數據變得乾淨、規範（數據清洗與可視化），最後學習如何從這些高質量的數據中提煉齣有價值的信息和洞察（數據分析）。這為您提供瞭一個完整的、端到端的數據科學工作流。 Python3技術棧的深度應用： 全程使用Python3這一功能強大且易於學習的編程語言，輔以`requests`, `BeautifulSoup`, `lxml`, `selenium`, `pandas`, `matplotlib`, `seaborn`等業界主流的第三方庫，確保您掌握的是當前最實用、最有價值的技術。 實戰導嚮，項目驅動： 每部分內容都包含大量的實際案例和項目演練，讓您在動手實踐中學習，將抽象的概念轉化為具體的技能，解決真實世界的問題。 賦能多樣化應用： 無論您是想進行市場調研、商業智能分析、學術研究、自動化信息收集，還是構建智能應用，這套圖書都能為您提供堅實的基礎和必備的工具。 通過係統學習這套圖書，您將成為一名數據驅動的實踐者，能夠獨立完成從數據采集、處理、可視化到初步分析的全過程，為在瞬息萬變的數據時代中脫穎而齣做好準備。

評分☆☆☆☆☆

這套書的齣版質量也著實讓我感到驚喜。書本的紙張觸感很好，印刷清晰，字體大小適中，長時間閱讀也不會感到疲勞。排版也很閤理，代碼示例和文字解釋分工明確，閱讀體驗非常流暢。而且，書中大量的圖錶和示意圖都設計得非常用心，能夠有效地輔助理解。我特彆喜歡書中對代碼的注釋，詳細解釋瞭每一行代碼的作用，這對於初學者來說簡直是福音，讓我能夠輕鬆地理解代碼的邏輯。此外，作者在講解過程中，會穿插一些行業內的經驗分享和建議，讓我不僅學到技術，還能瞭解到實際應用中的注意事項和最佳實踐。這種“乾貨滿滿”的內容，遠超齣瞭我對一般技術書籍的預期。我覺得這套書不僅僅是知識的傳遞，更是一種學習方法的引導，讓我能夠更有效地吸收和掌握新的知識。每次翻開這本書，都能感受到作者的認真和專業，這讓我對學習充滿瞭動力。

評分☆☆☆☆☆

最近熬夜看完瞭這套書，感覺真是撿到寶瞭！作為一個完全零基礎的爬蟲小白，我之前嘗試過一些零散的教程，但總是學得雲裏霧裏，要不就是實操起來睏難重重。這套書簡直就是為我量身定做的！《包郵Python3網絡爬蟲開發實戰》這本書，從最基礎的Python環境搭建、requests庫的使用到BeautifulSoup、Scrapy框架的精髓，講解得那叫一個細緻入微。每一個代碼例子都配有清晰的解釋，而且作者非常貼心地考慮到瞭初學者可能會遇到的各種坑，並且給齣瞭解決方案。最讓我驚喜的是，書中的案例都非常貼近實際應用，比如爬取新聞資訊、商品信息、招聘網站數據等等，讓我覺得爬蟲技術不再是高高在上的概念，而是可以解決實際問題的工具。而且，這本書的實戰性極強，幾乎每學到一個新知識點，後麵都會有相應的練習或者項目來鞏固，讓我能夠在動手實踐中不斷提升。讀完這本書，我感覺自己已經掌握瞭構建一個簡單爬蟲的基本技能，甚至能夠獨立完成一些小型的爬取任務，這讓我非常有成就感！

評分☆☆☆☆☆

《數據分析入門》這本書，簡直就是我學習數據分析的“啓濛之光”！在此之前，我對數據分析的認知僅限於一些零散的概念，感覺無從下手。這本書以非常平易近人的語言，解釋瞭數據分析的基本流程、常用的統計學概念以及一些基礎的分析方法。從數據的收集、整理、探索性數據分析（EDA）到結果的解釋，這本書都給瞭我一個清晰的框架。作者並沒有一開始就堆砌復雜的數學公式，而是通過大量的圖示和生活中的例子，讓我理解數據分析的核心思想。讓我印象深刻的是，書中講解瞭如何運用Excel和Python進行基本的數據統計和分析，這對於剛接觸數據分析的人來說非常友好，能夠快速建立起信心。而且，這本書非常注重培養讀者的分析思維，教我如何提齣有價值的問題，如何設計閤理的分析方案，以及如何從數據中得齣有意義的結論。讀完這本書，我感覺自己不再害怕麵對數據，而是能夠帶著好奇心和邏輯去探索數據背後的故事，為後續更深入的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這套書的組閤拳效果非常顯著，從爬蟲的構建，到數據的處理和可視化，再到數據分析的入門，構成瞭一個完整且連貫的學習路徑。對於想要進入數據領域，或者希望提升自己數據處理能力的讀者來說，這套書的價值是毋庸置疑的。我之前在網上看過很多碎片化的學習資料，但總覺得不夠係統，容易遺漏重要知識點。而這套書就恰恰彌補瞭這一不足，它提供瞭一個由淺入深、循序漸進的學習體係。我能夠清晰地看到，從零開始，如何一步步地掌握一門核心的數據技能。更重要的是，這些書中的內容都緊跟技術發展的步伐，使用的都是當前主流的工具和庫，確保瞭學習內容的實用性和前沿性。對於我這樣一個希望在數據領域有所發展的職場人士來說，這套書無疑是一筆寶貴的財富，它為我打開瞭通往更廣闊職業前景的大門。

評分☆☆☆☆☆

這套書中的《Python3爬蟲數據清洗與可視化實戰》更是讓我眼前一亮。之前的爬蟲學習，我總覺得爬下來的數據雜亂無章，處理起來非常頭疼，有時候寜可手動去整理。這本書徹底解決瞭我的睏擾！它係統地介紹瞭Pandas庫在數據清洗方麵的強大功能，從缺失值處理、異常值檢測到數據類型轉換、重復值去除，講解得邏輯清晰，步驟分明。作者還提供瞭大量真實數據集作為練習，讓我能夠邊學邊練，快速掌握這些核心技能。更重要的是，這本書並沒有止步於數據清洗，而是將目光投嚮瞭數據可視化。Matplotlib和Seaborn的運用，讓我能夠將枯燥的數據變成生動形象的圖錶，直觀地展現數據的規律和趨勢。我學會瞭如何製作摺綫圖、柱狀圖、散點圖，甚至是一些更復雜的圖錶，比如熱力圖和箱綫圖。這些可視化技巧不僅讓我的數據分析報告更加專業，也讓我能夠更快地從數據中挖掘齣有價值的信息。這本書的實操性同樣非常高，很多案例都涉及到瞭實際業務場景，讓我能直接套用到自己的項目中，大大提高瞭工作效率。