Python 3爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)清洗與可視化實(shí)戰(zhàn)

Python3爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)清洗與可視化實(shí)戰(zhàn)讀書(shū)筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書(shū)筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)組織實(shí)戰(zhàn)清洗實(shí)踐可視化數(shù)據(jù)第章爬蟲(chóng)產(chǎn)品網(wǎng)站數(shù)據(jù)類型處理清洗解析案例數(shù)據(jù)庫(kù)本書(shū)關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書(shū)是一本通過(guò)實(shí)戰(zhàn)教初學(xué)者學(xué)習(xí)采集數(shù)據(jù)、清洗和組織數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及可視化的Python讀物。書(shū)中案例均經(jīng)過(guò)實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)，在實(shí)踐過(guò)程中深感采集數(shù)據(jù)、清洗和組織數(shù)據(jù)的重要性，作為一名數(shù)據(jù)行業(yè)的“碼農(nóng)”，數(shù)據(jù)就是沃土，沒(méi)有數(shù)據(jù)，我們將無(wú)田可耕。讀書(shū)筆記讀書(shū)筆記感覺(jué)就像作者的學(xué)習(xí)筆記，比較接地氣吧，但具體內(nèi)容太少，尤其是后面兩塊，很多常用的都沒(méi)提到。內(nèi)容和實(shí)現(xiàn)過(guò)程太簡(jiǎn)略了，基本就前面講點(diǎn)原理性的，后面直接把代碼拋上來(lái)，都不帶解釋的。尷尬，簡(jiǎn)單的部分感覺(jué)看著好簡(jiǎn)單，稍微有意思的部分難，有突然感覺(jué)，我天，好難哦，啊啊啊，我太難了（哭笑不得）。在汗牛充棟的python爬蟲(chóng)系列里又一本基礎(chǔ)入門書(shū)，爬蟲(chóng)相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)都有涉及，絡(luò)請(qǐng)求，元素提取，數(shù)據(jù)加工存儲(chǔ)，可視化一條龍，還將便捷的爬蟲(chóng)框架結(jié)合實(shí)例過(guò)一遍，半本代碼半本字。概覽Python3爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)清洗與可視化實(shí)戰(zhàn)零一韓要賓黃園園122個(gè)想法◆第1章Python基礎(chǔ)>>第1章Python基礎(chǔ)>>1.1安裝Python環(huán)境>>1.1.1Python3.6.2安裝與配置>>1.1.2使用IDE工具——PyCharm>>1.1.3使用IDE工具——Anaconda◆1.2Python操作入門>>1.2Python操作入門>>1.2.1編寫(xiě)第一個(gè)Python代碼>>1.2.2Python基本操作1.Python注釋>>1.2.3變量◆1.3Python數(shù)據(jù)類型>>1.3Python數(shù)據(jù)類型>>1.3.1數(shù)字>>1.3.2字符串>>1.3.3列表>>1.3.4元組>>1.3.5集合>>1.3.6字典◆1.4Python語(yǔ)句與函數(shù)>>1.4Python語(yǔ)句與函數(shù)>>1.4.1條件語(yǔ)句>>1.4.2循環(huán)語(yǔ)句>>1.4.3函數(shù)◆第2章寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)>>第2章寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)>>2.1關(guān)于爬蟲(chóng)的合法性◆2.2了解頁(yè)>>2.2了解頁(yè)>>2.2.1認(rèn)識(shí)頁(yè)結(jié)構(gòu)>>2.2.2寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的HTML◆2.3使用requests庫(kù)請(qǐng)求站>>2.目錄分析1.1安裝Python環(huán)境1.2Python操作入門1.3Python數(shù)據(jù)類型1.4Python語(yǔ)句與函數(shù)第1章Python基礎(chǔ)2.1關(guān)于爬蟲(chóng)的合法性2.2了解頁(yè)2.3使用requests庫(kù)請(qǐng)求站2.4使用BeautifulSoup解析頁(yè)2.5清洗和組織數(shù)據(jù)2.6爬蟲(chóng)攻防戰(zhàn)010302040506第2章寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)3.1注冊(cè)免費(fèi)API和閱讀技術(shù)文檔3.2獲取API數(shù)據(jù)3.3存儲(chǔ)數(shù)據(jù)到MongoDB3.4MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)查詢第3章用API爬取天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)4.1觀察頁(yè)面特征和解析數(shù)據(jù)4.2工作流程分析4.3構(gòu)建類目樹(shù)4.4獲取產(chǎn)品列表4.5代碼優(yōu)化12345第4章大型爬蟲(chóng)案例：抓取某電商站的商品數(shù)據(jù)4.7容錯(cuò)處理4.6爬蟲(chóng)效率優(yōu)化第4章大型爬蟲(chóng)案例：抓取某電商站的商品數(shù)據(jù)5.1Scrapy簡(jiǎn)介5.3案例：用Scrapy抓取股票行情5.2Scrapy安裝第5章Scrapy爬蟲(chóng)6.2案例：用Selenium抓取電商站數(shù)據(jù)6.1Selenium簡(jiǎn)介第6章Selenium爬蟲(chóng)7.1使用PyMySQL7.3MongoDB7.2使用SQLAlchemy第7章數(shù)據(jù)庫(kù)連接和查詢8.1NumPy簡(jiǎn)介8.2一維數(shù)組8.3多維數(shù)組8.4數(shù)組的運(yùn)算第8章NumPy9.1數(shù)據(jù)讀寫(xiě)、選擇、整理和描述9.3缺失值、異常值和重復(fù)值處理9.2數(shù)據(jù)分組、分割、合并和變形第9章pandas數(shù)據(jù)清洗9.4時(shí)序數(shù)據(jù)處理9.6正則表達(dá)式9.5數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換第9章pandas數(shù)據(jù)清洗10.2通過(guò)熱力圖分析為用戶提供出行建議10.1按性價(jià)比給用戶推薦旅游產(chǎn)品第10章綜合應(yīng)用實(shí)例11.2pyecharts11.1matplotlib第11章數(shù)據(jù)可視化作者介紹同名作者介紹這是《Pytho