Python 3.x 網頁資料擷取與分析特訓教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python
• 網頁擷取
• 數據分析
• 爬蟲
• BeautifulSoup
• requests
• Selenium
• 數據挖掘
• Python 3
• x
• 網絡爬蟲

「TQC+ 網頁資料擷取與分析Python 3」係為TQC+ 軟體設計領域之程式語言認證能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符閤企業需求的新時代專業設計人纔。亦為考核「程式設計專業人員」必備專業技能之一。

　　本書為「TQC+ 網頁資料擷取與分析Python 3」指定教材
　　遵循專業考科「TQC+ 網頁資料擷取與分析Python 3」技能規範架構撰寫，符閤鑑定的命題趨勢。
 
　　● 內容淺顯易懂，結閤理論與實務，達到技術的傳承及錶達，符閤實務運用需求。

　　● 涵蓋知識觀念和範例練習，作為培養網頁資料擷取與分析Python 3能力之最佳讀本。

　　● 本書分成五個部分，包含「Python與Anaconda」、「資料處理能力」、「網頁資料擷取與轉換」、「資料分析能力」、「資料視覺化能力」等多項議題，提供讀者最實用技巧，靈活運用Python網頁資料擷取與分析。

　　● 配閤中華民國電腦技能基金會(http://www.csf.org.tw)測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。

　　●「TQC+ 網頁資料擷取與分析 Python 3」認證題庫可至CODE JUDGER學習平颱購買。
　　www.codejudger.com
 

網頁數據采集與分析實戰指南：深入解析現代數據處理技術 本書專注於提供一套全麵、實用的網頁數據采集（Web Scraping）與後續分析處理的技術棧與實戰經驗。它旨在幫助讀者從零開始，掌握從互聯網獲取結構化與非結構化數據、清洗、存儲，並最終將其轉化為有價值洞察的全流程方法論。本書內容不涉及特定版本的Python語言特性，而是聚焦於數據獲取與處理的通用原則、底層機製以及主流工具的應用。 第一部分：數據采集的理論基礎與環境搭建 本部分首先闡述瞭現代數據采集的必要性、道德規範與法律邊界。讀者將理解網絡爬蟲的定義、工作原理，以及在設計采集方案時必須考量的反爬蟲策略應對機製。 1. 網頁數據采集的生態與倫理 數據源的界定： 區分公共數據、受限數據與私有數據。討論遵守網站 `robots.txt` 協議的意義，以及閤法閤規進行大規模數據采集的界限。 爬蟲的類型與架構： 介紹通用爬蟲、聚焦式爬蟲與增量式爬蟲的對比。探討分布式采集係統的基本架構概念，包括任務調度、資源分配與結果匯總的挑戰。 2. 核心網絡協議與數據格式解析 本章深入探討瞭瀏覽器與服務器之間交互的基礎——HTTP/HTTPS 協議的深層細節，這對於構建高效、穩定的采集器至關重要。 HTTP 請求詳解： 詳細解析請求方法（GET, POST, PUT, DELETE）、狀態碼的含義及其在采集過程中的判斷邏輯。重點剖析請求頭（Headers）中關鍵字段（如 User-Agent、Accept-Encoding、Referer）對采集成功率的影響及僞裝策略。 響應內容的解析： 深入講解 JSON（JavaScript Object Notation）和 XML（eXtensible Markup Language）這兩種主流數據交換格式的結構特點、驗證方法以及高效的解析路徑。理解它們在 API 調用與傳統網頁結構中的應用差異。 3. 動態內容獲取機製 在現代網頁中，大量內容是通過客戶端腳本異步加載的，靜態請求無法獲取。本部分詳細介紹瞭應對這類挑戰的技術路徑。 JavaScript 渲染的挑戰： 解釋 AJAX/Fetch 請求的工作原理，以及瀏覽器渲染流水綫如何影響數據可見性。 無頭瀏覽器技術（Headless Browsers）： 係統介紹基於該技術的采集方案，包括環境配置、模擬用戶交互（點擊、滾動、錶單填寫）的操作流程，以及如何優化其性能以減少資源消耗。 第二部分：數據清洗與預處理的藝術 原始采集到的數據往往是“髒”的，充斥著噪音、重復項和格式錯誤。本部分專注於將這些原始數據轉化為可分析的結構化數據集。 1. 文本數據的規範化處理 編碼問題與亂碼解決： 深入處理各種字符編碼（如 UTF-8, GBK, Latin-1）之間的轉換問題，確保文本的一緻性。 噪聲過濾與去除： 係統講解如何使用正則錶達式（Regex）進行精確匹配和替換，以去除 HTML 標簽殘留、特殊符號、廣告內容或水印信息。 文本標準化： 討論大小寫統一、詞形還原（Lemmatization）與詞乾提取（Stemming）的基本概念，為後續的自然語言處理（NLP）打下基礎。 2. 結構化數據轉換與整閤 當數據分散在不同的錶格或非標準格式中時，整閤的難度倍增。 數據類型轉換與缺失值處理： 針對日期、貨幣、數值等字段，製定可靠的轉換策略。詳述如何識彆、標記或插補（Imputation）缺失數據點，並評估不同插補方法對分析結果的影響。 數據去重與閤並： 介紹基於精確匹配和模糊匹配（Fuzzy Matching）的技術來識彆重復記錄。闡述如何通過關鍵字段或算法生成唯一標識符，並將來自不同來源的數據集進行高效閤並。 3. 關係數據建模基礎 在數據進入數據庫前，需要建立清晰的結構。 範式化（Normalization）概念簡介： 簡要介紹數據庫設計的基本原則，以確保存儲的高效性和數據的完整性。 數據模型映射： 如何將扁平化的網頁記錄映射到預定義的錶結構中，處理一對多、多對多的關係錶示。 第三部分：數據分析與可視化基礎方法 數據采集和清洗的終極目標是分析。本部分提供一套方法論，指導讀者如何從處理好的數據中提取商業洞察和趨勢。 1. 描述性統計分析 指標構建： 如何從原始數據中衍生齣關鍵績效指標（KPIs），例如頻率分布、集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差）。 趨勢識彆： 使用時間序列分析的基礎概念，識彆數據中的周期性、季節性和長期趨勢。 2. 數據可視化：講好數據故事 成功的分析必須易於理解。本部分強調選擇閤適的圖錶類型來傳達復雜信息。 圖錶選擇指南： 區分對比（柱狀圖、摺綫圖）、分布（直方圖、箱綫圖）、構成（餅圖、堆疊圖）和關係（散點圖、熱力圖）場景下的最佳可視化實踐。 增強可讀性： 討論如何通過顔色編碼、軸綫標注、注釋和布局設計，優化圖錶的信息密度和傳達效率。 3. 基礎關聯性分析 相關性度量： 介紹皮爾遜相關係數等工具，用於量化兩個變量之間的綫性關係強度。強調相關性不等於因果關係這一核心原則。 群體比較分析： 如何通過分組（Grouping）技術，比較不同類彆數據之間的統計差異，例如比較不同來源或不同時間段的錶現。 全書的重點在於提供一套獨立於特定庫版本的、麵嚮工程實踐的數據獲取與處理工作流。讀者將通過大量真實的案例場景（如電商價格監控、新聞輿情匯集、公開數據集構建），掌握從網絡到洞察的完整閉環能力。

Chapter 0 Python 與Anaconda
0-1 高階語言使用現況
0-2 Python發展與特色
0-3 Anaconda軟體包
0-4 Jupyter Notebook
0-5 Spyder
0-6 Python第三方函式庫

Chapter 1 資料處理能力
1-1 PDF文件之轉換
1-2 CSV讀取與寫入
1-3 JSON讀取與寫入
1-4 XML讀取與寫入
1-5 SQLite資料庫之處理

Chapter 2 網頁資料擷取與轉換
2-1 Python存取網站方式
2-2 urllib與re
2-3 requests
2-4 BeautifulSoup
2-5 Selenium

Chapter 3 資料分析能力
3-1 Python資料分析概論
3-2 NumPy
3-3 Pandas

Chapter 4 資料視覺化能力
4-1 圖錶之設定
4-2 各種圖錶之呈現
4-3 圖錶繪製其他技巧

附錄
習題參考解答
認證簡章
CODE JUDGER學習平颱介紹
問題反應錶

序

　　21世紀以來，資訊科技一再推陳齣新，啓動一連串社會和文化變革。對教育的衝擊已逐漸成形，應用資訊科技及處理資訊是未來人纔之基本條件。未來人纔應是能有效使用資訊工具進行深度學習、能應用工具發揮創造力以分析、評斷、錶達與解決問題，同時具生産力與責任的數位公民。麵對科技高度智慧化環境快速變遷，跨領域及問題解決能力亦是未來人纔培育關鍵，因此未來除學生專業技術能力外，更重視提升學生跨領域學習整閤能力、問題解決能力與自主學習能力。

　　本書以Python作為實作語言，展現利用運算思維解決問題方法的實現，通過這種跨學科應用問題求解的學習和實踐，希望培養學生主動在各專業學習中利用運算思維的方法和技能，進行問題求解的能力和習慣，並能應用Python大量的第三方函式庫動手解決具有一定難度的實際問題。因此，本書由資料處理能力開始，介紹與實作利用Python進行各種開放資料格式間的轉換，包括PDF、CSV、JSON、XML、YAML、SQLite；接著介紹如何利用Python進行網頁資料擷取與轉換，介紹與實作Python存取網站方式（靜態爬蟲、動態爬蟲）的各種工具，包括urllib與re、requests、BeautifulSoup、Selenium；接著介紹資料分析能力，運用Python的內置模組與強大的NumPy、Pandas第三方函式庫進行各種資料分析；最後介紹將結果展現的資料視覺化能力，運用Matplotlib呈現各精美圖形。

　　本書在選擇應用領域和案例時，著重在那些易於理解、不需要掌握演算法和程式設計就能解決的問題上，因此，本書不會深入講解演算法，而是著重於如何利用運算思維理解和解決問題，展現運算思維在問題求解、係統構造、理解人類行為等方麵發揮的重要作用。

　　本書適用於大學一年級新生或對成為未來人纔有興趣的讀者，不要求有電腦程式設計經驗，並且也不是以程式設計為主要內容，而是要求學生/讀者專注於理解求解問題的方法和技能。最前麵的Anaconda工具與Python語言基礎知識的介紹是幫助讀者閱讀和理解書中給齣的Python程式，並能在理解的基礎上，對這些程式進行小修改就能實現自己的問題求解方法。

评分☆☆☆☆☆

對於一本技術類書籍，我最看重的永遠是它的實戰性。這本書的標題——“Python 3.x 網頁資料擷取與分析特訓教材”——讓我感覺非常紮實，充滿瞭“乾貨”的味道。“特訓教材”這四個字，更是暗示瞭它不是一本泛泛而談的入門讀物，而是要通過係統性的訓練，讓讀者真正掌握這項技能。我之前也看過不少關於Python爬蟲的書，有些雖然內容講解得細緻，但缺乏足夠的實操案例，讀完之後總感覺自己還是停留在理論層麵，一遇到實際網站的結構變化或者反爬蟲機製，就束手無策瞭。這本書如果能提供足夠多、足夠貼近實際的案例，並且能夠詳細講解這些案例的思考過程和代碼實現細節，那絕對是大大加分。我特彆希望它能在書中提到一些常見的網頁抓取難點，比如動態加載的內容、JavaScript渲染的頁麵、驗證碼的處理、以及各種反爬蟲策略的應對方法。能夠有關於這些部分的詳細講解和實用的解決方案，對於我這樣的學習者來說，其價值是無法估量的。畢竟，現實世界的網頁韆變萬化，掌握一套通用的應對策略比死記硬背某個網站的爬取方法要重要得多。而且，颱灣的IT教育一直以來都非常注重培養學生解決實際問題的能力，我相信這本書的編排和內容設計，也會充分考慮到這一點，為讀者提供一條清晰的學習路徑，從入門到精通，循序漸進，真正做到“學有所成”。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，市麵上關於Python的書籍琳琅滿目，但真正能做到“特訓”級彆的，卻屈指可數。很多教材雖然內容全麵，但往往缺乏係統性和深度，讀完之後總覺得意猶未盡，或者隻是停留在基礎的知識點講解上。這本書的副標題“網頁資料擷取與分析特訓教材”，給我的感覺是它會以一種更具挑戰性、更深入的方式來引導讀者學習。我期待這本書不僅僅是提供一套教程，更像是一套精心設計的訓練計劃，能夠幫助讀者在短時間內，通過大量的練習和實戰，真正掌握網頁資料擷取與分析的核心技能。我希望書中能夠包含各種不同類型網站的抓取案例，例如新聞網站、電商平颱、社交媒體等，並且詳細講解在麵對不同網站結構、不同技術棧時，應該如何靈活運用Python的庫和工具來解決問題。同時，在“分析”部分，我希望能夠看到更多關於數據挖掘、特徵提取、文本分析、情感分析等方麵的進階內容。畢竟，在信息時代，能夠從海量數據中提煉齣有價值的洞見，是個人或企業最重要的競爭力之一。颱灣的讀者對於這種能夠快速提升實戰能力的教材，通常都非常買賬，因為大傢知道，在競爭激烈的IT行業，光有理論是不夠的，必須要有紮實的動手能力。這本書如果能做到這一點，那絕對是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

這本書的“分析”部分，是我最為期待的亮點。很多網頁資料擷取教材，往往隻停留在“如何抓取”的層麵，對於抓取迴來的海量數據，如何進行有效的分析和利用，則一帶而過，甚至根本沒有涉及。這對於真正想從數據中獲得價值的讀者來說，是遠遠不夠的。我之所以會對這本書如此感興趣，很大程度上是因為它明確地將“分析”納入瞭教材的範疇。我設想，這本書應該會教導讀者如何使用Python強大的數據科學庫，比如Pandas、NumPy等，來處理和清洗抓取到的原始數據。更重要的是，我希望它能提供一些關於數據可視化方法的指導，例如使用Matplotlib或Seaborn來繪製圖錶，從而更直觀地理解數據的分布和趨勢。如果還能涉及到一些基礎的統計學概念在數據分析中的應用，甚至是一些簡單的機器學習模型的入門介紹，用於數據挖掘和模式識彆，那就太完美瞭。在颱灣，我們對數據驅動決策的理念越來越重視，能夠掌握一套從網頁抓取到數據分析的完整流程，對於提升個人在職場上的競爭力，有著不可替代的作用。我非常期待這本書能夠幫助我建立起一套紮實的數據分析能力，讓我能夠從看似雜亂無章的網絡信息中，挖掘齣有價值的洞見，並將其轉化為實際的應用。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習編程最關鍵的一環，在於“融會貫通”，即將零散的知識點串聯起來，形成一個完整的知識體係，並能夠靈活運用到實際問題中。這本書的“特訓教材”定位，讓我對它充滿瞭期待。我希望它不僅能教我如何使用Python 3.x進行網頁資料的擷取，更重要的是，能夠深入講解如何對這些擷取到的數據進行有意義的分析。我設想，書中可能會從基礎的HTTP協議、HTML解析開始，逐步深入到Requests庫、Beautiful Soup、Scrapy等常用工具的使用。更令我激動的是“分析”的部分，我希望它能涵蓋數據清洗、特徵工程、數據可視化（如使用Matplotlib、Seaborn），甚至是一些簡單的機器學習模型（如文本分類、聚類）在數據分析中的應用。這樣的內容安排，能夠讓我從一個“數據采集者”蛻變為一個“數據分析師”，這對於我目前的職業發展來說，具有非常重要的意義。我知道，在颱灣，對於能夠提供實際解決方案、並且能夠幫助個人提升專業技能的IT教材，有著非常高的需求。這本書的齣現，正好填補瞭我在這方麵的知識空白，並且以“特訓”的方式，讓我能夠更係統、更深入地掌握網頁資料擷取與分析這項關鍵技能。我迫不及待地想看到它如何幫助我解決實際工作中的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，色彩搭配穩重又不失活力，一看就知道是專業的IT教材。我當初會毫不猶豫地入手，主要還是因為我對“網頁資料擷取與分析”這個主題非常有興趣，尤其是在Python 3.x這個當下最熱門的語言環境下進行學習。我之前接觸過一些零散的網頁抓取知識，但總覺得不成體係，遇到實際問題時常常感到力不從心。這本書的齣現，就像是為我打通瞭任督二脈。從書名來看，它應該會從最基礎的概念講起，一步一步引導讀者掌握如何利用Python去“抓取”網頁上的各種信息，並且不僅僅是抓取，還包含瞭“分析”的部分，這對我來說太重要瞭。我一直認為，數據光是抓到手是沒有意義的，關鍵在於如何從中提煉齣有價值的洞見。所以，我非常期待書中能夠詳細講解各種分析方法，比如如何清洗數據、如何進行統計分析，甚至是如何利用一些高級的機器學習算法來挖掘隱藏在數據背後的模式。要知道，在信息爆炸的時代，掌握數據分析的能力，就等於擁有瞭在海量信息中找到金礦的鑰匙。我平時的工作就經常需要處理各種網絡數據，如果這本書真的能教會我一套係統的方法論，那絕對是事半功倍。而且，颱灣地區的讀者對於這種實用性強的技術書籍通常都非常看重，大傢都希望能夠學到真本領，而不是紙上談兵。這本書的齣版，無疑滿足瞭我們這部分讀者的需求，我非常期待它帶來的學習體驗。