Python 3網絡爬蟲開發實戰+爬蟲 數據清洗與可視化實戰+Python網絡爬蟲從入門到實踐教程書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python爬蟲
• 網絡爬蟲
• 數據清洗
• 數據可視化
• Python
• 爬蟲實戰
• 數據分析
• 教程
• 入門
• 實戰

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480347

商品編碼：28079296980

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

定 價99.00 元

頁 數608

印刷方式單色

開 本16開

齣版狀態正在排版

 

 

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。

 

 

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

正在加工……

作者介紹

崔慶纔，北京航空航天大學碩士，靜覓博客（https://cuiqingcai.com/）博主，爬蟲博文訪問量已過百萬，喜歡鑽研，熱愛生活，樂於分享。

基本信息

 

定價：￥49.00

 

作者：唐鬆 陳智銓

 

I S B N ：978-7-111-57841-3條碼書號：9787111578413上架日期：2017/9/5齣版日期：2017/9/5版       次：1-1齣 版 社：機械工業齣版社叢 書 名： 頁     數：244   

 

內容簡介

 

本書將介紹如何使用Python編寫網絡爬蟲程序獲取互聯網上的大數據。本書包括三部分內容：基礎部分、進階部分和項目實踐。基礎部分（第1~6章）主要介紹爬蟲的三個步驟（獲取網頁、解析網頁和存儲數據），並通過諸多示例的講解，讓讀者從基礎內容開始係統性地學習爬蟲技術，並在實踐中提升Python爬蟲水平。進階部分（第7~12章）包括多綫程的並發和並行爬蟲、分布式爬蟲、更換IP等，幫助讀者進一步提升爬蟲水平。項目實踐部分（第13~16章）使用本書介紹的爬蟲技術對幾個真實的網站進行抓取，讓讀者能在讀完本書後根據自己的需求寫齣爬蟲程序。無論是否有編程基礎，隻要是對爬蟲技術感興趣的讀者，本書就能帶領讀者從入門到進階，再到實戰，一步步瞭解爬蟲，終寫齣自己的爬蟲程序。

第1章網絡爬蟲入門 

 

1.1為什麼要學網絡爬蟲 

 

1.1.1  網絡爬蟲能帶來什麼好處 

 

1.1.2能從網絡上爬取什麼數據 

 

1.1.3應不應該學爬蟲 

 

1.2網絡爬蟲是否閤法 

 

1.2.1  Robots協議 

 

1.2.2  網絡爬蟲的約束 

 

1.3網絡爬蟲的基本議題 

 

1.3.1 Python爬蟲的流程 

 

1.3.2三個流程的技術實現 

 

2章編寫一個網絡爬蟲 

 

2.1搭建Python平颱 

 

2.1.1 Python的安裝 

 

2.1.2使用pip安裝第三方庫 

 

2.1.3使用編譯器Jupyter編程 

 

2.2 Python使用入門 

 

2.2.1基本命令 

 

2.2.2數據類型 

 

2.2.3條件語句和循環語句 

 

2.2.4函數 

 

2.2.5麵嚮對象編程 

 

2.3編寫一個簡單的爬蟲 

 

第3章靜態網頁抓取

 

第4章動態網頁抓取

 

第5章解析網頁

 

第6章數據存儲

 

第7章提升爬蟲的速度

 

第8章反爬蟲問題

 

第9章解決中文亂碼

 

第10章登錄與驗證碼處理

 

第11章服務器采集

 

第12章分布式爬蟲

 

第13章爬蟲實踐一：維基百科

 

第14章爬蟲實踐二：知乎Live

 

第15章爬蟲實踐三：百度地圖API

 

第16章爬蟲實踐四：餐廳點評

..

Python 3爬蟲、數據清洗與可視化實戰  

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

Python 3 爬蟲、數據清洗與可視化實戰

 

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

10 章 綜閤應用實例 ............................................................................. 164

10.1 按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

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

深度解析：掌握高效數據采集與處理的藝術 在這個信息爆炸的時代，如何從海量網絡數據中提煉齣有價值的洞察，已經成為個人和企業競爭力的重要體現。本書旨在為您提供一套全麵、深入且實用的網絡數據采集、清洗與可視化解決方案，幫助您在數字浪潮中遊刃有餘，發現數據背後的規律與商機。 為何選擇本書？ 您是否曾為如何高效地從互聯網抓取所需信息而煩惱？是否在麵對雜亂無章、格式不一的數據時感到力不從心？又是否渴望將分析結果以直觀、易懂的方式呈現齣來？如果答案是肯定的，那麼本書將是您不可或缺的指南。我們專注於提供切實可行的技術和方法，讓您從零開始，逐步成長為一名獨立的數據采集與分析專傢。 本書內容概覽 本書將循序漸進地帶領您完成以下幾個核心環節： 第一部分：網絡爬蟲實戰——精準采集，觸手可及 在這一部分，我們將聚焦於網絡爬蟲的核心技術，讓您掌握從各類網站中高效、準確地獲取數據的能力。 爬蟲基礎理論與工具鏈： 我們將從最基礎的網絡協議（HTTP/HTTPS）和HTML/CSS基礎講起，確保您對網頁的構成有清晰的認識。隨後，您將深入瞭解Python在網絡爬蟲領域的強大生態，重點介紹`Requests`庫，學習如何發送HTTP請求、處理響應、設置請求頭、處理Cookies等，這是您開啓爬蟲之旅的基石。 靜態網頁抓取： 對於結構清晰、內容直接呈現在HTML中的靜態網頁，我們將重點講解如何利用`Beautiful Soup`和`lxml`等強大的解析庫，通過CSS選擇器或XPath錶達式，精準定位並提取所需的文本、鏈接、圖片等信息。您將學習如何處理各種HTML標簽，解決文本編碼問題，以及如何構建高效的網頁解析邏輯。 動態網頁抓取與JavaScript渲染： 如今，許多網站的內容是動態加載的，即通過JavaScript在瀏覽器端渲染生成。針對這類挑戰，我們將引入`Selenium`這一強大的瀏覽器自動化工具。您將學習如何控製真實的瀏覽器（如Chrome、Firefox），模擬用戶操作（點擊、輸入、滾動等），等待頁麵元素加載，並最終提取動態生成的內容。我們會詳細講解`Selenium`的常用API，以及如何處理AJAX請求和`.execute_script()`方法，實現對復雜動態網頁的抓取。 API接口抓取： 許多網站和應用會提供公開的API接口，這是獲取結構化數據的絕佳途徑。我們將指導您如何通過分析網絡請求（使用開發者工具），識彆API接口的URL、請求方式（GET/POST）以及參數。您將學習如何使用`Requests`庫直接調用這些API，並處理JSON、XML等格式的返迴數據，實現更高效、更穩定的數據采集。 反爬蟲策略應對： 現實中，網站開發者為瞭保護數據，會設置各種反爬蟲機製，如IP封鎖、User-Agent檢測、驗證碼、JavaScript混淆等。本書將深入剖析這些常見的反爬蟲策略，並為您提供切實可行的應對方法，包括： IP代理池的構建與使用： 學習如何收集、管理和輪換IP代理，避免IP被封鎖。 User-Agent的隨機化與僞裝： 模擬不同瀏覽器和操作係統的User-Agent，降低被檢測的概率。 Cookies管理與會話維持： 理解Cookies的作用，並學習如何正確地管理和復用Cookies。 處理驗證碼： 介紹一些基本的驗證碼識彆思路和第三方服務的使用。 JavaScript混淆與動態加密分析： 講解如何利用開發者工具分析JavaScript代碼，理解數據加密和傳輸過程。 多綫程與異步爬蟲： 為瞭提升爬取效率，我們將講解如何利用Python的`threading`或`multiprocessing`模塊實現多綫程或多進程爬蟲，同時介紹`asyncio`和`aiohttp`等異步IO框架，構建高性能的異步爬蟲，在單位時間內抓取更多數據。 爬蟲的部署與調度： 學習如何將爬蟲腳本部署到服務器上，並利用`APScheduler`等庫實現定時任務調度，讓您的爬蟲自動化運行。 第二部分：數據清洗與預處理——化繁為簡，挖掘真相 采集到的原始數據往往是髒亂差的，需要經過精細的清洗和預處理，纔能用於後續分析。本部分將為您提供一套完整的數據清洗流程和實用技巧。 數據結構與格式： 深入理解常見的數據格式，如CSV、JSON、Excel、數據庫等，以及如何使用`Pandas`庫高效地讀取和操作這些數據。 數據質量評估： 學習如何識彆和度量數據中的常見問題，包括： 缺失值處理： 掌握多種策略，如刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法）以及使用機器學習模型預測填充。 重復值處理： 如何高效地查找和去除重復數據。 異常值檢測與處理： 識彆統計學上的異常值（如使用Z-score、IQR方法）或基於業務邏輯的異常，並學習如何處理（刪除、替換、winsorize）。 數據格式統一與轉換： 字符串處理： 學習如何進行大小寫轉換、去除空格、字符串分割與閤並、正則錶達式匹配與替換等。 數值類型轉換： 如何將字符串數字、科學計數法等轉換為標準數值類型。 日期與時間處理： 掌握`datetime`模塊和`Pandas`的時間序列功能，進行日期格式解析、時間戳轉換、時間間隔計算、時區處理等。 數據一緻性與標準化： 文本規範化： 如去除標點符號、停用詞、詞乾提取、詞形還原等，為文本分析做準備。 類彆數據處理： 如獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）等，將類彆數據轉換為數值形式。 數值特徵縮放： 如標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），使不同量綱的數值特徵在同一尺度下進行比較和分析。 數據閤並與重塑： 學習如何使用`Pandas`的`merge`、`join`、`concat`等函數，將來自不同來源的數據進行整閤。掌握`pivot_table`、`melt`等方法，對數據進行重塑和變形，以適應不同的分析需求。 利用`Pandas`與`NumPy`進行高效操作： 深入掌握`Pandas`的核心數據結構（Series和DataFrame）和常用API，以及`NumPy`在數值計算方麵的強大能力，實現高效的數據處理。 第三部分：數據可視化實戰——洞察人心，傳遞價值 經過清洗和預處理的數據，需要通過可視化手段來揭示其內在規律與趨勢，讓數據“說話”，從而支持決策。 可視化基礎理論與原則： 講解數據可視化的基本原則，如何選擇閤適的圖錶類型來錶達不同的數據關係（比較、分布、關係、構成等），以及如何設計清晰、美觀、信息豐富的圖錶。 `Matplotlib`入門與進階： 作為Python中最基礎、最靈活的可視化庫，我們將詳細介紹`Matplotlib`的繪製基本圖錶（摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等），圖錶的定製（標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、樣式），以及子圖的創建和管理。 `Seaborn`——美觀統計圖錶的利器： 基於`Matplotlib`，`Seaborn`提供瞭更高級的接口，能夠輕鬆繪製齣令人驚艷的統計圖錶。我們將重點講解如何使用`Seaborn`繪製迴歸圖、分布圖、分類圖、熱力圖等，以及如何利用其內置的調色闆和樣式，讓您的圖錶更具專業性和吸引力。 交互式可視化探索： `Plotly`與`Dash`： 學習如何使用`Plotly`創建交互式的圖錶，用戶可以通過縮放、平移、懸停提示等方式與圖錶進行互動。進一步學習`Dash`框架，構建基於Web的數據可視化應用，實現數據的動態展示和交互分析。 `Bokeh`： 另一種強大的交互式可視化庫，提供豐富的圖錶類型和定製選項，特彆適閤創建Web端的復雜交互式儀錶闆。 特定場景的可視化應用： 地理空間數據可視化： 學習如何利用`Folium`等庫，將數據疊加在地圖上，進行地理空間分析和展示。 網絡圖可視化： 介紹如何使用`NetworkX`結閤`Matplotlib`或`Pyvis`等庫，可視化網絡結構和關係。 時間序列數據可視化： 重點講解如何繪製和解讀時間序列圖，展示數據的趨勢、季節性、周期性等。 製作專業級數據報告與儀錶闆： 結閤前麵學到的圖錶繪製技巧，指導您如何將多個圖錶組織起來，形成邏輯清晰、信息完整的報告。並介紹如何利用`Dash`或`Streamlit`等框架，快速構建交互式的數據儀錶闆，實現對關鍵指標的實時監控和分析。 學習本書，您將獲得： 紮實的理論基礎： 理解網絡爬蟲的工作原理、數據處理的邏輯以及可視化傳達信息的方式。 豐富的實踐經驗： 通過大量的代碼示例和實戰案例，掌握從零開始構建一個完整的數據采集、清洗與可視化流程。 解決復雜問題的能力： 能夠獨立分析並解決在實際數據工作中遇到的各種挑戰，如反爬蟲、數據不完整、數據格式不一緻等。 提升工作效率： 掌握自動化工具和高效方法，顯著縮短數據處理時間，將更多精力投入到數據分析和洞察挖掘中。 數據的洞察力： 學習如何從數據中發現有價值的信息，並將其有效地傳達給他人，支持明智的決策。 無論您是初學者，希望邁入數據科學的殿堂；還是有一定基礎，希望係統性地提升網絡數據處理技能的開發者、分析師或研究者，本書都將是您提升專業技能、解鎖數據價值的理想選擇。讓我們一起踏上這段精彩的數據探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是 Python 網絡爬蟲領域的“寶藏”！我之前一直對爬蟲技術很好奇，但又覺得門檻很高，不知道從何下手。機緣巧閤下，我入手瞭這套書，簡直是打開瞭新世界的大門。第一捲，也就是《Python 3網絡爬蟲開發實戰》，就像一位耐心細緻的老師，從最基礎的環境搭建、HTTP協議的原理講起，到Requests庫的運用，再到BeautifulSoup和XPath的選擇器，每一個概念都解釋得非常透徹，而且代碼示例也很清晰，跟著敲一遍就能理解。讓我印象深刻的是，書中並沒有止步於簡單的抓取，而是深入講解瞭如何處理動態加載的網頁，比如使用Selenium進行瀏覽器自動化操作，這對於應對現代網站的復雜性至關重要。更棒的是，它還涉及瞭分布式爬蟲的概念，雖然隻是初步介紹，但已經讓我看到瞭擴展爬蟲能力的巨大潛力。雖然這本書的內容豐富，但我感覺它在某些進階主題上，比如反爬機製的深度破解和大規模數據存儲的優化方麵，還可以有更詳盡的探討。

評分☆☆☆☆☆

《Python網絡爬蟲從入門到實踐教程書》這本書給瞭我一種“循序漸進，厚積薄發”的學習體驗。它不像有些教程那樣上來就講高深的理論，而是以項目驅動的方式，帶領讀者一步步完成實際的爬蟲項目。從最簡單的靜態網頁信息提取，到稍微復雜一點的登錄、驗證碼識彆，再到Ajax數據的抓取，每一個小項目都設置得非常閤理，讓我在實踐中鞏固知識。我覺得它最齣彩的地方在於，將理論知識巧妙地融入到項目實踐中，比如在某個項目中講解到瞭正則錶達式的運用，在另一個項目中又講解瞭如何利用Scrapy框架進行高效爬取。這種“學以緻用”的學習方式，讓我覺得學習過程既有趣又高效。當然，這本書的側重點可能更偏嚮於入門和實踐，對於一些深度優化的技術，比如多綫程/多進程爬蟲的實現細節，或者更復雜的反爬策略，可能需要參考其他更專業的書籍。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據分析和可視化有著濃厚興趣的讀者，我發現這套書中的《爬蟲 數據清洗與可視化實戰》提供瞭非常全麵的視角。它不僅僅是簡單地介紹 Pandas 的API，而是真正地展示瞭數據清洗在實際工作中的重要性，以及如何通過可視化來探索和理解數據。我尤其喜歡書中關於數據探索性分析（EDA）的部分，它展示瞭如何通過各種圖錶來發現數據中的模式、趨勢和相關性，為後續的建模或決策提供依據。例如，書中通過對某個數據集進行繪製，直觀地展示瞭不同類彆之間的差異，以及某個變量隨時間的變化趨勢，這些信息是我在原始數據中很難直接獲取的。雖然書中提供瞭豐富的可視化示例，但對於一些更高級的可視化技巧，例如交互式可視化（如 Plotly、Bokeh）以及一些專業領域的定製化圖錶，如果能有所涉及，將會更加完善。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門技術最好的方式就是通過實際的項目來驅動。這套書的《Python網絡爬蟲從入門到實踐教程書》恰恰抓住瞭這一點。它為我提供瞭一個清晰的學習路徑，從最基本的爬蟲概念到Scrapy框架的應用，每一步都伴隨著實際的代碼示例和項目練習。我特彆欣賞書中對於Scrapy框架的講解，它詳細介紹瞭Scrapy的架構、Item、Spider、Pipeline等核心組件，並提供瞭一個完整的Scrapy項目案例，讓我能夠快速上手並理解其工作流程。通過完成書中的項目，我不僅掌握瞭爬蟲的基本原理和常用庫，還學會瞭如何組織和管理一個爬蟲項目，這對於我未來的學習和工作都非常有幫助。不過，如果這本書能夠增加一些關於爬蟲倫理和法律法規的討論，以及在大型項目管理方麵的一些指導，將會使它更加全麵。

評分☆☆☆☆☆

這套書中的《爬蟲 數據清洗與可視化實戰》簡直是我處理爬取數據的“救星”。我之前爬取瞭一些數據，但麵對一堆雜亂無章的文本和數字，完全不知道如何下手進行分析。這本書提供瞭非常係統的解決方案。它從 Pandas 庫的基礎操作講起，比如DataFrame的創建、索引、選擇、切片，然後逐步深入到數據清洗的各個環節：缺失值處理（填補、刪除）、異常值檢測與處理、重復數據去除、數據類型轉換等等。書中提供瞭大量的實際案例，例如對電商評論、招聘信息、新聞資訊等不同類型數據的清洗過程，讓我能夠看到不同場景下數據問題的應對方法。最讓我興奮的是，它還詳細介紹瞭 Matplotlib 和 Seaborn 等可視化庫的運用，如何根據數據的特點繪製齣各種統計圖錶，比如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖等，讓數據分析的結果一目瞭然。雖然數據清洗的步驟和方法多種多樣，這本書已經涵蓋瞭絕大多數常用技巧，但如果能增加更多關於機器學習模型在數據清洗和特徵工程中的應用，或許能讓這本書的價值更上一層樓。