Python爬虫入门书籍(python爬虫入门书籍推荐)

http://www.itjxue.com  2023-04-09 07:45  来源:未知  点击次数: 

求python书籍推荐

零基础如何学好python,作为一个学了python两三年的过来人,我当初也是从0开始一路摸索过来的,这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。

1.《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython:编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。

2.《利用Python进行数据分析(原书第2版)》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。

python爬虫有哪些书

python爬虫有哪些书?下面给大家介绍6本有关爬虫的书:

更多Python书籍推荐,可以参考这篇文章:《想学python看哪些书》

1.Python网络爬虫实战

本书从Python基础开始,逐步过渡到网络爬虫,贴近实际,根据不合需求选取不合的爬虫,有针对性地讲解了几种Python网络爬虫,所有案例源码均以上传网盘供读者使用,很是适合Python网络爬虫初学者使用。

相关推荐:《Python教程》

2.精通Python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战

这本书代码全是基于Python3,本书基于Python从零基础开始,逐渐深入,再到爬虫框架到反爬到项目拭魅战,帮忙读者构建完整的知识系统,很是适合小白和刚接触爬虫的读者。

3.Python爬虫开发与项目实战

本书从爬虫涉及的多线程,多进程讲起,然后介绍web前真个基础知识,再到数据存储,网络协议,最后拭魅战项目,完全专注于Python爬虫,比较适合想要进阶Python爬虫的朋友。

4.用Python写网络爬虫

本书基础笼盖很全,把写一个爬虫所需的各个方面都写到,由于代码案例比较底层,所以适合有一定Python基础的小伙伴。

5.Python网络数据收集

作者是此行达人,代码优美简洁,运用年夜量递归算法和正则表达式,本书很好的利用Python完成从数据爬起到数据清洗整个流程的时间过程,更为难得的是用python3进行工程实践,而不只是讲解语法。

6.精通Scrapy网络爬虫

本书通过案例、源码,从零基础、逐步由浅入深进行详细讲解Python爬虫框架Scrapy,使读者能够对Scrapy框架有个清晰的认知,适用于有Python语言基础的读者。

从python基础到爬虫的书有什么值得推荐?

1,《AByteofPython》,即《简明Python教程》,作者:SwaroopCH,译者:沈洁元。

最大的特点,就是够简单,从第一个helloworld程序开始,全书控制流、函数、模块、数据结构(list、tuple、dict)、类和对象、输入输出(io)、异常处理、标准库(i.e.sys,os,time,etc)等内容。

2,《Python编程:从入门到实践》作者:[美]埃里克·马瑟斯,译者:袁国忠。

全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;

第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python2D游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。

3,《Python网络数据采集》作者:[美]米切尔,译者:陶俊杰/陈小莉。

全书第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互。

第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。

4,scrapy框架,阅读官方文档吧,这是未完整翻译的1.0文档zh_CN/stable/index.html

5,《利用Python进行数据分析》作者:WesMcKinney,译者:唐学韬。以下是全书内容:

学习NumPy(NumericalPython)的基础和高级知识。

从pandas库的数据分析工具开始。

利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。

利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。

利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。

处理各种各样的时间序列数据。

通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经?济学等领域的问题

6.《数据挖掘导论》作者:Pang-NingTan/MichaelSteinbach/VipinKumar,译者:范明/范宏建。

本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。

除异常检测外,每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。

细心的可能已经发现上述书籍大部分是O'Reilly出版的。计算机类的书籍我实在太爱O'Reilly出版的了,每一本都恨不得买下来,绝对推荐。

祝您学习愉快!

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢?

基础篇

1.《笨方法学Python》

《笨方法学Python》的英文版,最初的几章有点枯燥,但如果把书里面所有代码都敲一遍,确实能够把基础打好。

2.《Python学习手册》

这种外国人写的书,都有共同的特点,特别详细,每个知识点给你解释透透的,看的时候可以当作一个字典来翻,这本书确实是面向初学者的。

这本书的前几章是关于python语法的,最后几章是练习案例,但这些案例有点陈旧了,不做也罢。只是看前几章用来入门Python,那么这本书还是不错的。

这本书的前几章是关于python语法的,最后几章是练习案例,但这些案例有点陈旧了,不做也罢。只是看前几章用来入门Python,那么这本书还是不错的。

进阶篇

1.《流畅的python》

这本书的作者水平有点高,洋洋洒洒写了这么厚一本,关键是读的时候啊,感觉到处都有收获。前面几章是关于数据结构的,用上合适的数据结构,可以让代码更简洁,也可以让代码执行得更有效率。

2.《Python Cookbook》

又是一本大部头著作,图灵的书真的挺好,缺点就是太厚了。cookbook类的书呢,大体遵循的规律是,面对那一个一个具体的问题,我们该怎么办。有点类似QA,实操性拉满。这本书还把不同的问题给你分门别类了,查起来挺方便。看过后对于代码质量的提升,很有帮助。

就业篇

在就业篇里就需要分方向了。就业通常只学习python语法是不够的,还得掌握具体的学科知识。

1.web方向

(1)《Flask Web开发》

公司如果用python做web大多是初创的,大多用了flask,因为flask是一个小而美的框架,积累了大量第三方库,值得一学。

(2)《精通Django 3 Web开发》

2.人工智能方向

(1)《深度学习》

深度学习挺有名的书,理论深度足够。俗称“花书”。

(2)《利用Python进行数据分析》

用python做数据分析就得读这本。

读书破万卷,下笔如有神。这句古话说来是有道理的。学python推荐这些书籍,大家也可以先多去看看,这样对自己接下来的深入学习是十分有帮助的。

(责任编辑:IT教学网)

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