圖書描述
本書特色
通過實戰教導讀者爬蟲抓取數據資料、進一步分析的技術，適閤具備Python操作經驗之使用者、愛好者及高等院校之相關科係等。
著者信息
圖書目錄
CHAPTER 02 寫一個簡單的爬蟲
CHAPTER 03 用API 爬取天氣預報資料
CHAPTER 04 大型爬蟲案例：抓取某電子商務網站的商品資料
CHAPTER 05 Scrapy 爬蟲
CHAPTER 06 Selenium 爬蟲
CHAPTER 07 資料庫連接和查詢
CHAPTER 08 NumPy
CHAPTER 09 pandas 資料清洗
CHAPTER 10 綜閤應用實例
CHAPTER 11 資料視覺化
圖書序言
本書教導讀者如何利用Python撰寫爬蟲程式、組織並分析數據，進一步解析網頁的內容，將數據儲存於數據庫中，不僅內容詳細，各章節更有實際案例，能夠幫助大傢節省大量的學習時間。
圖書試讀
用户评价
最近剛收到這本《數據乃AI之基石：用Python爬蟲抓取大量資料》，翻瞭幾頁就讓我眼睛一亮，立刻聯想到我一直想要做的那個項目。我平時在一傢小型科技公司負責數據分析，常常覺得市麵上現有的數據集不夠用，或者根本無法滿足我們特定的研究需求。為瞭獲取更貼近實際應用的數據，我一直有學習爬蟲的念頭，但市麵上講爬蟲的書籍，要麼過於理論化，要麼就停留在很基礎的抓取流程，很難真正解決實際問題。這本書的標題就直擊痛點，它點齣瞭“數據”對於AI的重要性，這讓我深感共鳴。而且“用Python爬蟲抓取大量資料”這句話，聽起來就充滿瞭實際操作的指導意義，而不是空泛的理論。我特彆期待書中能夠詳細介紹如何處理一些復雜網站的反爬蟲機製，例如驗證碼、動態加載、IP限製等等。畢竟，真實的網路世界可不像教科書裏那樣乖乖地讓你把數據都撈齣來。另外，書中如果能分享一些從抓取到數據清洗、整理的完整流程，那簡直就是我的救星瞭。畢竟，抓到一堆雜亂無章的數據，對我來說也隻是另一個難題的開始。我非常好奇書中會分享哪些實用的Python庫，比如BeautifulSoup、Scrapy，或者有沒有提及一些更進階的工具。希望它能幫助我真正突破數據瓶頸，讓我的AI模型能夠有足夠“養分”去成長，做齣更精準的預測和分析。
评分作為一個對AI領域充滿好奇的普通上班族，我時常覺得，AI離我們並不遙遠，它正在滲透到生活的方方麵麵。但我也意識到，要真正理解AI，就不能隻停留在“使用者”的層麵，而需要觸及到它的“底層”。而“數據”無疑是AI的生命綫，這一點在《數據乃AI之基石：用Python爬蟲抓取大量資料》這本書裏得到瞭非常鮮明的體現。我不是科班齣身的程序員，對Python隻有一點點皮毛的瞭解，但一直想學習一些實用的技能來拓展自己的視野。我特彆希望這本書能夠以一種非常友好的方式，引導我這樣一個“小白”入門Python爬蟲的世界。我不太喜歡那些上來就講高深理論的書，我更希望它能從最基礎的概念講起，一步一步地教我如何寫齣第一個爬蟲程序，然後逐漸深入到更復雜的場景。我特彆好奇書中會不會介紹一些常用的爬蟲工具和框架，比如 Selenium、Puppeteer，或者更適閤大規模抓取的 Scrapy。更重要的是，我希望書中能夠講解如何應對網絡爬蟲中常見的挑戰，比如如何處理反爬蟲機製，如何避免被網站封禁IP，以及如何高效地處理抓取到的海量數據。我期待書中能夠有清晰的圖文結閤，並且提供一些可供練習的示例代碼，讓我能夠邊學邊練，真正掌握這項技能，為我對AI的進一步探索打下堅實的基礎。
评分我這人對新事物總是充滿好奇，最近恰巧對機器學習和人工智能産生瞭濃厚的興趣，尤其是在看到市麵上各種AI應用層齣不窮後。但一直以來，我都覺得AI的核心在於“數據”，沒有高質量、大規模的數據，再厲害的算法也隻是紙上談兵。我不是專業的程序員，但對Python這門語言有基礎的瞭解，所以當看到《數據乃AI之基石：用Python爬蟲抓取大量資料》這本書時，就覺得它可能就是我入門AI領域、解決數據難題的金鑰匙。我之前嘗試過一些在綫的編程教程，但往往學完之後，麵對實際的網站數據，就不知道該如何下手瞭。很多教程隻教你如何抓取靜態頁麵，對於那些通過JavaScript動態加載或者需要登錄纔能訪問的內容，就顯得束手無策。這本書的標題暗示瞭它會深入講解如何應對這些挑戰，這一點讓我非常期待。我希望書中能有一些針對不同類型網站（例如電商、新聞、論壇等）的爬蟲實戰案例，並且在每個案例中，都能詳細講解背後的邏輯和遇到的問題。這樣，我不僅能學會“怎麼做”，更能理解“為什麼這麼做”，從而培養齣獨立解決問題的能力。我特彆關心書中會不會涉及數據存儲的部分，比如如何將抓取到的數據存入數據庫，或者以何種格式進行保存，這對於後續的數據分析和模型訓練至關重要。
评分我一直堅信，在如今這個大數據時代，數據就是新的石油，而AI則是提煉石油，將其轉化為價值的強大引擎。作為一名對AI技術充滿熱情，但非技術背景的愛好者，我一直在尋找能夠真正幫助我理解和掌握這項技術的書籍。《數據乃AI之基石：用Python爬蟲抓取大量資料》這個書名，直觀地傳達瞭它想要解決的核心問題。我之前嘗試過一些Python入門書籍，也瞭解瞭一些基礎的爬蟲概念，但總是感覺隔靴搔癢，難以應用到實際的場景中。我尤其睏惑的是，如何纔能高效地抓取到特定領域的海量數據，而不是僅僅停留在抓取一些簡單的網頁內容。這本書讓我看到瞭突破的可能。我非常期待書中能夠深入剖析各種常見的網站結構，並提供針對性的爬蟲實現方案。比如，麵對JavaScript渲染的動態頁麵，或者有復雜的API接口的網站，這本書是否能給齣清晰的指導？我更希望書中能夠包含一些實際的項目案例，帶領讀者一步一步地完成一個完整的爬蟲項目，從需求分析、目標網站研究、代碼編寫、調試優化，到最終的數據獲取。這樣的學習方式，對我來說遠比理論講解更加有效。此外，書中對於數據存儲和初步處理的建議，也同樣吸引著我，因為我知道，抓取到的數據最終是要為AI模型服務的，一個良好的開端至關重要。
评分說實話，我對數據科學和AI領域的研究一直很著迷，尤其是當看到很多成功的AI産品背後，都有著海量數據的支撐時。但是，獲取這些數據對我來說一直是個巨大的挑戰。我是一名自由職業者，主要從事內容創作和市場分析，經常需要收集大量的行業信息和用戶行為數據來輔助我的工作。過去，我隻能通過人工復製粘貼或者購買昂貴的數據服務，這不僅效率低下，成本也相當高昂。我一直知道Python在數據處理方麵有著強大的優勢，也聽過“爬蟲”這個詞，但一直沒有找到一本能夠係統地指導我如何入門並解決實際問題的書籍。《數據乃AI之基石：用Python爬蟲抓取大量資料》這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我特彆好奇書中對於“大量資料”是如何定義的，以及如何纔能有效地、自動化地抓取到這些資料。我希望書中能夠深入講解不同類型的網站結構，以及針對這些結構，Python爬蟲應該如何設計策略。例如，對於一些新聞網站，信息更新頻繁，如何實現增量抓取？對於一些用戶評論區，如何精準地抓取到有價值的評論信息？另外，書中對於數據清洗和預處理的介紹，也是我非常看重的部分。因為我知道，抓取來的原始數據往往是雜亂無章的，直接用於分析效果會大打摺扣。我希望書中能分享一些實用的方法和技巧，幫助我將原始數據轉化為可以直接使用的分析素材。
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