python爬虫大数据采集与挖掘清华大学出版社电子书(python数据挖
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书名：Python爬虫开发与项目实战
豆瓣评分：7.0
作者:?范传辉
出版社:?机械工业出版社
出版年:?2017-6
页数:?423
内容简介
随着大数据时代到来，网络信息量也变得更多更大，基于传统搜索引擎的局限性，网络爬虫应运而生，本书从基本的爬虫原理开始讲解，通过介绍Pthyon编程语言和Web前端基础知识引领读者入门，之后介绍动态爬虫原理以及Scrapy爬虫框架，最后介绍大规模数据下分布式爬虫的设计以及PySpider爬虫框架等。
主要特点：
l 由浅入深，从Python和Web前端基础开始讲起，逐步加深难度，层层递进。
l 内容详实，从静态网站到动态网站，从单机爬虫到分布式爬虫，既包含基础知识点，又讲解了关键问题和难点分析，方便读者完成进阶。
l 实用性强，本书共有9个爬虫项目，以系统的实战项目为驱动，由浅及深地讲解爬虫开发中所需的知识和技能。
难点详析，对js加密的分析、反爬虫措施的突破、去重方案的设计、分布式爬虫的开发进行了细致的讲解。
作者简介?
范传辉，资深网虫，Python开发者，参与开发了多项网络应用，在实际开发中积累了丰富的实战经验,并善于总结，贡献了多篇技术文章广受好评。研究兴趣是网络安全、爬虫技术、数据分析、驱动开发等技术。
学习python爬虫推荐书籍
1、基础书籍：《Python编程》
豆瓣评分：9.1分
推荐指数：★★★★★
推荐理由：架构非常漂亮，针对所有层次的Python读者而作的Python入门书，完美描绘了Python的“景象”，没有教科书式的分章节阐释语法，没有太复杂的概念延伸。
适读群体：零基础、小白读者。
2、入门秘籍：《零基础入门学习Python》
豆瓣评分：8.7分
推荐指数：★★★★★
推荐理由：与B站小甲鱼视频配套书籍，适合小白入门的好书，不完全局限于Python，其他编程入门也非常适合，由浅入深，在普及概念的同时，逐渐加深大家对Python的认知。
适读群体：零基础、刚入门的读者。
3、经典好书：《利用Python进行数据分析》
豆瓣评分：8.6分
推荐指数：★★★★★
推荐理由：书中列举了大量具体的科学计算及数据分析的实践案例，被誉为“未来几年Python领域技术计算权威指南”。你将学会灵活运用各种Python库（如：NumPy、pandas、matplotlib、IPython等），来高效解决各种数据分析问题。
适读群体：刚接触Python的分析人员、刚接触科学计算的Python程序员等。
4、实用宝典：《Python网络数据采集》
豆瓣评分：7.7分
推荐指数：★★★★☆
推荐理由：本书使用简单易懂的强大机器语言Python，从原理到实战，介绍了如何用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、如何以自动化手段与网站进行交互等网络数据采集基本原理，以及如何使用网络爬虫测试网站、自动化处理、如何通过更多的方式接入网络等实际操作。
适读群体：对Python网络数据采集、网站爬虫感兴趣的朋友。
5、兴趣读物：《Python数据挖掘入门与实践》
豆瓣评分：7.7分
推荐指数：★★★★☆
推荐理由：本书为数据挖掘入门读物，作者本身具备为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案的丰富经验，循序渐进，带你轻松踏上数据挖掘之旅。
适读群体：对Python数据挖掘感兴趣者。
6、实战指南《Python数据可视化编程实战》
豆瓣评分：7.2分
推荐指数：★★★★☆
推荐理由：本书介绍了Python数据可视化最流行的库，用60+种方法呈现出美观的数据可视化效果，让读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。
适读群体：了解Python基础，对数据可视化感兴趣的读者。
7、爬虫至宝《Python 3网络爬虫开发实战》
豆瓣评分：9.0分
推荐指数：★★★★★
推荐理由：作者专业水平极高，从原理到开发实战，内容详尽且涉及面广，通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，通篇干货，无一点水分。
适读群体：适合有一定Python基础，或有开发经验想转爬虫方向的读者。
如何用Python进行大数据挖掘和分析？
如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。
什么是 大数据 ？
大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。
大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
数据分析流程
一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：
数据获取：公开数据、Python爬虫
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
总结
其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!
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简介：Python爬虫开发与项目实战从基本的爬虫原理开始讲解，通过介绍Pthyon编程语言与HTML基础知识引领读者入门，之后根据当前风起云涌的云计算、大数据热潮，重点讲述了云计算的相关内容及其在爬虫中的应用，进而介绍如何设计自己的爬虫应用。 ?
Python 爬虫的入门教程有哪些值得推荐的？
Python 爬虫的入门教程有很多，以下是我推荐的几本：
1.《Python 网络爬虫开发实战》：这本书介绍了Python爬虫的基本原理，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。
2.《Python爬虫技术实战》：这本书介绍了Python爬虫的基本原理，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。
3.《Python爬虫数据分析》：这本书介绍了如何分析爬取到的数据，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。
4.《Python爬虫实战：深入理解Web抓取》：这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能，以及如何深入理解Web抓取。
5.《Python网络爬虫实战》：这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能，以及如何解决爬虫程序遇到的问题。
以上就是我推荐的几本Python爬虫的入门教程，可以帮助初学者快速掌握Python爬虫的基本技术。
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《Python数据分析与挖掘实战》（张良均）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：Python数据分析与挖掘实战
作者：张良均
豆瓣评分：7.6
出版社：机械工业出版社
出版年份：2016-1
页数：335
内容简介：10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。
作者简介：张良均 ，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。