具体描述
《Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战》是一本通过实战教初学者学习采集数据、清洗和组织数据进行分析及可视化的Python 读物。《Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战》案例均经过实战检验，笔者在实践过程中深感采集数据、清洗和组织数据的重要性，作为一名数据行业的“码农”，数据就是沃土，没有数据，我们将无田可耕。
《Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战》共分11 章，6 个核心主题：其一是Python 基础入门，包括环境配置、基本操作、数据类型、语句和函数；其二是Python 爬虫的构建，包括网页结构解析、爬虫流程设计、代码优化、效率优化、容错处理、反防爬虫、表单交互和模拟页面点击；其三是Python 数据库应用，包括MongoDB、MySQL 在Python中的连接与应用；其四是数据清洗和组织，包括NumPy 数组知识、pandas 数据的读写、分组变形、缺失值异常值处理、时序数据处理和正则表达式的使用；其五是综合应用案例，帮助读者贯穿爬虫、数据清洗与组织的过程；最后是数据可视化，包括Matplotlib 和Pyecharts 两个库的使用，涉及饼图、柱形图、线图、
词云图、地图等图形，帮助读者进入可视化的殿堂。
《Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战》以实战为主，适合Python 初学者及高等院校的相关专业学生，也适合Python 培训机构作为实验教材使用。
作者简介
零一
沐垚科技创始人，电商自媒体，资深数据分析师，8年电商从业经验，擅长Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究数据化运营、商业智能和人工智能在电商领域的应用，专注数据+电商的新零售服务。 出版《电商数据分析淘宝实战》《美丽的电商运营日记》《Excel BI 之道：从零开始学Power工具应用》《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》 联系方式：公众号：start_data 个人号：haicheng1008 邮箱：lingyi@muyaotech.com
目录信息
1.1 安装Python 环境 1
1.1.1 Python 3.6.2 安装与配置 1
1.1.2 使用IDE 工具——PyCharm 4
1.1.3 使用IDE 工具——Anaconda 4
1.2 Python 操作入门 6
1.2.1 编写第一个Python 代码 6
1.2.2 Python 基本操作 9
1.2.3 变量 10
1.3 Python 数据类型 10
1.3.1 数字 10
1.3.2 字符串 11
1.3.3 列表 13
1.3.4 元组 14
1.3.5 集合 15
1.3.6 字典 15
1.4 Python 语句与函数 16
1.4.1 条件语句 16
1.4.2 循环语句 16
1.4.3 函数 17
第2 章 写一个简单的爬虫 18
2.1 关于爬虫的合法性 18
2.2 了解网页 20
2.2.1 认识网页结构 21
2.2.2 写一个简单的HTML 21
2.3 使用requests 库请求网站 23
2.3.1 安装requests 库 23
2.3.2 爬虫的基本原理 25
2.3.3 使用GET 方式抓取数据 26
2.3.4 使用POST 方式抓取数据 27
2.4 使用Beautiful Soup 解析网页 30
2.5 清洗和组织数据 34
2.6 爬虫攻防战 35
第3 章 用API 爬取天气预报数据 38
3.1 注册免费API 和阅读技术文档 38
3.2 获取API 数据 40
3.3 存储数据到MongoDB 45
3.3.1 下载并安装MongoDB 45
3.3.2 在PyCharm 中安装Mongo Plugin 46
3.3.3 将数据存入MongoDB 49
3.4 MongoDB 数据库查询 52
第4 章 大型爬虫案例：抓取某电商网站的商品数据 55
4.1 观察页面特征和解析数据 55
4.2 工作流程分析 64
4.3 构建类目树 65
4.4 获取产品列表 68
4.5 代码优化 70
4.6 爬虫效率优化 74
4.7 容错处理 77
第5 章 Scrapy 爬虫 78
5.1 Scrapy 简介 78
5.2 Scrapy 安装 79
5.3 案例：用Scrapy 抓取股票行情 80
第6 章 Selenium爬虫 88
6.1 Selenium 简介 88
6.2 案例：用Selenium 抓取电商网站数据 90
第7 章 数据库连接和查询 100
7.1 使用PyMySQL 100
7.1.1 连接数据库 100
7.1.2 案例：某电商网站女装行业TOP100 销量数据 102
7.2 使用SQLAlchemy 104
7.2.1 SQLAlchemy 基本介绍 104
7.2.2 SQLAlchemy 基本语法 105
7.3 MongoDB 107
7.3.1 MongoDB 基本语法 107
7.3.2 案例：在某电商网站搜索“连衣裙”的商品数据 107
第8 章 NumPy 109
8.1 NumPy 简介 109
8.2 一维数组 110
8.2.1 数组与列表的异同 110
8.2.2 数组的创建 111
8.3 多维数组 111
8.3.1 多维数组的高效性能 112
8.3.2 多维数组的索引与切片 113
8.3.3 多维数组的属性 113
8.4 数组的运算 115
第9 章 pandas 数据清洗 117
9.1 数据读写、选择、整理和描述 117
9.1.1 从CSV 中读取数据 119
9.1.2 向CSV 写入数据 120
9.1.3 数据选择 120
9.1.4 数据整理 122
9.1.5 数据描述 123
9.2 数据分组、分割、合并和变形 124
9.2.1 数据分组 124
9.2.2 数据分割 127
9.2.3 数据合并 128
9.2.4 数据变形 134
9.2.5 案例：旅游数据的分析与变形 136
9.3 缺失值、异常值和重复值处理 140
9.3.1 缺失值处理 140
9.3.2 检测和过滤异常值 144
9.3.3 移除重复数据 147
9.3.4 案例：旅游数据的值检查与处理 149
9.4 时序数据处理 152
9.4.1 日期/时间数据转换 152
9.4.2 时序数据基础操作 153
9.4.3 案例：天气数据分析与处理 155
9.5 数据类型转换 158
9.6 正则表达式 160
9.6.1 元字符与限定符 161
9.6.2 案例：用正则表达式提取网页文本信息 162
第10 章 综合应用实例 164
10.1 按性价比给用户推荐旅游产品 164
10.1.1 数据采集 165
10.1.2 数据清洗、建模 169
10.2 通过热力图分析为用户提供出行建议 172
10.2.1 某旅游网站热门景点爬虫代码（qunaer_sights.py） 175
10.2.2 提取CSV 文件中经纬度和销量信息 178
10.2.3 创建景点门票销量热力地图HTML 文件 179
第11 章 数据可视化 182
11.1 matplotlib 183
11.1.1 画出各省份平均价格、各省份平均成交量柱状图 183
11.1.2 画出各省份平均成交量折线图、柱状图、箱形图和饼图 184
11.1.3 画出价格与成交量的散点图 185
11.2 pyecharts 186
11.2.1 Echarts 简介 186
11.2.2 pyecharts 简介 187
11.2.3 初识pyecharts，玫瑰相送 187
11.2.4 pyecharts 基本语法 188
11.2.5 基于商业分析的pyecharts 图表绘制 190
11.2.6 使用pyecharts 绘制其他图表 199
11.2.7 pyecharts 和Jupyter 203
· · · · · · (收起)
读后感
可惜了 网站更新太快 好多例子已经无法运行。 缺少书本源代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...
评分可惜了 网站更新太快 好多例子已经无法运行。 缺少书本源代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...
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用户评价
这本书的封面设计得非常吸引人，色彩搭配既专业又不失活力，尤其是那个代表数据流动的抽象图形，让人立刻感受到这本书的实用性和前沿性。我拿到书的时候，迫不及待地翻开了前几页，内容组织结构清晰，逻辑链条非常顺畅。作者在开篇部分并没有直接跳入复杂的代码世界，而是花了不少篇幅来阐述爬虫技术在现代数据驱动决策中的战略意义，这对于我这种刚接触爬虫领域不久的“菜鸟”来说，无疑是一剂强心针，让我对后续的学习充满了信心和期待。书中对各种工具和库的介绍也极其到位，不仅仅是简单地罗列函数，而是深入讲解了它们背后的设计哲学和最佳实践，这一点非常难得。比如，它对Requests库的超时设置和异常处理的讲解，就非常细致，让我明白了如何在真实世界的网络环境中构建健壮的爬虫程序，而不是仅仅停留在“能跑起来”的初级阶段。总的来说，这本书的引人入胜之处在于它成功地将理论的深度与实践的广度完美地结合在了一起，让人从一开始就觉得这是一次物超所值的学习旅程。
评分这本书在可视化章节的处理上，展现出了一种艺术家的匠心。很多书籍在讲到可视化时，往往停留在 Matplotlib 的基础绘图层面，充其量也就是换换颜色、加加标签，显得单调乏味。但这本书显然更进一步，它深入探讨了如何通过视觉叙事来增强数据洞察力。作者巧妙地穿插讲解了 Seaborn 乃至一些交互式库的运用，特别是在解释“为什么选择这种图表类型”时，提供了非常深刻的见解，而不是简单的“A库能画柱状图，B库也能画”。我印象最深的是关于地理空间数据可视化的那一章，它没有采用过于复杂的GIS工具，而是通过巧妙地结合网络爬取到的地点信息和简单的绘图库，构建出了一个直观的、信息密集的地图展示，其效果远超我预期的静态报告。这种将数据分析、技术实现和视觉传达有机结合的能力，是现代数据科学家必备的素养，这本书算是给我上了宝贵的一课。
评分说实话，我读了很多关于数据处理的书籍，但很多要么过于偏重理论的数学推导，看得我昏昏欲睡，要么就是代码堆砌，看完后感觉云里高高在上，抓不住重点。然而，这本《Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战》给我的感觉是完全不同的。它就像一位经验丰富的老船长在教你驾驭数据之海。书中关于数据清洗的部分，简直是为我量身定做的“避坑指南”。我过去在处理真实世界数据时，经常被缺失值、异常值和不一致的格式搞得焦头烂额，这本书不仅系统地介绍了如何识别这些问题，还提供了多维度、有针对性的解决方案，每一种方法都配有清晰的代码示例和处理前后的对比效果。特别是它对Pandas库的高级操作，比如多级索引的应用和高效的向量化计算技巧，让我对数据重塑和转换有了全新的认识。我尝试着将书中的一个清洗流程应用到我自己的一个历史项目中，结果发现原本需要几天才能勉强完成的任务，现在只需要半天时间，而且结果的准确性和鲁棒性都大大提高了。这种立竿见影的效果，才是检验一本技术书籍优秀与否的硬道理。
评分我必须承认，一开始我对“实战”两个字持保留态度，因为很多号称“实战”的书，最终还是沦为了理论的搬运工。然而，这本书的实战项目设计得极其巧妙，它们不是那种为了凑字数而堆砌的孤立小练习，而是环环相扣、层层递进的真实应用场景。从初期选择目标网站、遵守Robots协议的职业道德规范，到中间的数据提取、存储，再到最终的分析报告生成，每一步都模拟了真实工作流中的决策点。书中对于反爬虫机制的处理部分，尤其精彩，它不回避现实世界的复杂性，而是坦诚地教授读者如何合法、合规地应对验证码、IP封锁等挑战，这一点体现了作者高度的专业责任感。当我跟着书中的指导完成一个完整的项目后，我感觉自己不仅仅是学会了几个库的用法，更是掌握了一套解决实际问题的完整方法论，这对于我职业生涯的提升是具有里程碑意义的。
评分这本书的语言风格就像是顶级工程师之间的私下交流，直接、高效，且充满了解决问题的热情。它没有冗长空洞的客套话，每一句话似乎都蕴含着具体的知识点或技巧。我尤其欣赏作者在代码注释和排版上的用心。那些复杂的正则表达式和XPath表达式，作者都给出了详细的拆解分析，让人一眼就能明白每一部分的作用，而不是面对一长串让人望而生畏的符号感到无助。此外，书中对于环境配置和依赖管理的建议也非常贴心，针对不同操作系统和Python版本可能出现的小问题都预先做了说明和解决方案。这极大地减少了我在搭建学习环境时可能花费的时间，让我的学习曲线保持在一个陡峭但平稳的上升状态。总而言之，这本书在用户体验设计上做得非常出色，它不仅是知识的载体，更是一个非常友好的学习伙伴，值得所有对数据获取和分析感兴趣的同行推荐。
评分作者示例bug太多，没有事后debug就出版也是醉了
评分bug实在太多太多，新手表示很无奈；还有很多打印错误。随便出版一本书赚钱也不是这么赚的
评分方方面面都涉及了一点，但都不那么深入，知道两个东西，ip代理，之前我只知道请求头。
评分作者示例bug太多，没有事后debug就出版也是醉了
评分前面基础知识过于基础，然后进入到大型爬虫案例后的知识点过于跳跃，某些章节排版不是很好
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