Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战

✍ Scribed by 零一

• Publisher: 电子工业出版社
• Year: 2018
• Tongue: Chinese
• Leaves: 213
• Category: Library

✦ Synopsis

《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。

✦ Table of Contents

扉页
版权页
前 言
目 录
第1章 Python基础
1.1 安装Python环境
1.1.1 Python 3.6.2安装与配置
1.1.2 使用IDE工具——PyCharm
1.1.3 使用IDE工具——Anaconda
1.2 Python操作入门
1.2.1 编写第一个Python代码
1.2.2 Python基本操作
1.2.3 变量
1.3 Python数据类型
1.3.1 数字
1.3.2 字符串
1.3.3 列表
1.3.4 元组
1.3.5 集合
1.3.6 字典
1.4 Python语句与函数
1.4.1 条件语句
1.4.2 循环语句
1.4.3 函数
第2章 写一个简单的爬虫
2.1 关于爬虫的合法性
2.2 了解网页
2.2.1 认识网页结构
2.2.2 写一个简单的HTML
2.3 使用requests库请求网站
2.3.1 安装requests库
2.3.2 爬虫的基本原理
2.3.3 使用GET方式抓取数据
2.3.4 使用POST方式抓取数据
2.4 使用Beautiful Soup解析网页
2.5 清洗和组织数据
2.6 爬虫攻防战
第3章 用API爬取天气预报数据
3.1 注册免费API和阅读技术文档
3.2 获取API数据
3.3 存储数据到MongoDB
3.3.1 下载并安装MongoDB
3.3.2 在PyCharm中安装Mongo Plugin
3.3.3 将数据存入MongoDB
3.4 MongoDB数据库查询
第4章 大型爬虫案例：抓取某电商网站的商品数据
4.1 观察页面特征和解析数据
4.2 工作流程分析
4.3 构建类目树
4.4 获取产品列表
4.5 代码优化
4.6 爬虫效率优化
4.7 容错处理
第5章 Scrapy爬虫
5.1 Scrapy简介
5.2 Scrapy安装
5.3 案例：用Scrapy抓取股票行情
第6章 Selenium爬虫
6.1 Selenium简介
6.2 案例：用Selenium抓取电商网站数据
第7章 数据库连接和查询
7.1 使用PyMySQL
7.1.1 连接数据库
7.1.2 案例：某电商网站女装行业TOP100销量数据
7.2 使用SQLAlchemy
7.2.1 SQLAlchemy基本介绍
7.2.2 SQLAlchemy基本语法
7.3 MongoDB
7.3.1 MongoDB基本语法
7.3.2 案例：在某电商网站搜索“连衣裙”的商品数据
第8章 NumPy
8.1 NumPy简介
8.2 一维数组
8.2.1 数组与列表的异同
8.2.2 数组的创建
8.3 多维数组
8.3.1 多维数组的高效性能
8.3.2 多维数组的索引与切片
8.3.3 多维数组的属性
8.4 数组的运算
第9章 pandas数据清洗
9.1 数据读写、选择、整理和描述
9.1.1 从CSV中读取数据
说明
9.1.2 向CSV写入数据
说明
9.1.3 数据选择
9.1.4 数据整理
9.1.5 数据描述
9.2 数据分组、分割、合并和变形
9.2.1 数据分组
9.2.2 数据分割
9.2.3 数据合并
9.2.4 数据变形
9.2.5 案例：旅游数据的分析与变形
9.3 缺失值、异常值和重复值处理
9.3.1 缺失值处理
9.3.2 检测和过滤异常值
9.3.3 移除重复数据
9.3.4 案例：旅游数据的值检查与处理
9.4 时序数据处理
9.4.1 日期/时间数据转换
9.4.2 时序数据基础操作
9.4.3 案例：天气数据分析与处理
9.5 数据类型转换
9.6 正则表达式
9.6.1 元字符与限定符
9.6.2 案例：用正则表达式提取网页文本信息
第10章 综合应用实例
10.1 按性价比给用户推荐旅游产品
10.1.1 数据采集
10.1.2 数据清洗、建模
10.2 通过热力图分析为用户提供出行建议
10.2.1 某旅游网站热门景点爬虫代码（qunaer_sights.py）
10.2.2 提取CSV文件中经纬度和销量信息
10.2.3 创建景点门票销量热力地图HTML文件
第11章 数据可视化
11.1 matplotlib
11.1.1 画出各省份平均价格、各省份平均成交量柱状图
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
11.1.3 画出价格与成交量的散点图
11.2 pyecharts
11.2.1 Echarts简介
11.2.2 pyecharts简介
11.2.3 初识pyecharts，玫瑰相送
11.2.4 pyecharts基本语法
11.2.5 基于商业分析的pyecharts图表绘制
11.2.6 使用pyecharts绘制其他图表
11.2.7 pyecharts和Jupyter