TQC＋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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「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。

本書特色

　　1.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。

　　2.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。

　　3.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，為人纔評鑑建立瞭公正客觀的參考標準。

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



 

深入理解數據結構與算法：麵嚮實踐的C++編程指南 本書聚焦於計算機科學的核心基石——數據結構與算法，並采用當前工業界應用廣泛的C++語言作為實現載體。這不是一本理論的純粹堆砌，而是緻力於將抽象的概念轉化為高效、可維護的實際代碼。 第一部分：C++基礎與現代編程範式迴顧 在深入探討復雜數據結構之前，本書首先為讀者建立起堅實的C++基礎，特彆是針對現代C++（C++11及後續標準）的特性進行係統梳理。 1.1 C++語言核心特性精講： 內存管理與RAII（資源獲取即初始化）： 深入講解棧、堆內存的差異，通過智能指針（`std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`, `std::weak_ptr`）的應用，徹底告彆手動`new`和`delete`帶來的內存泄漏風險。重點剖析RAII範式如何在C++中保證資源的確定性釋放。 模闆元編程入門： 介紹函數模闆與類模闆的定義、特化，並初步探討編譯期多態的實現機製，為後續實現泛型數據結構打下基礎。 麵嚮對象進階： 詳述虛函數、純虛函數、抽象類、多重繼承的實際應用場景與潛在陷阱。解析多態的底層實現原理（虛函數錶）。 STL（標準模闆庫）基礎重溫： 側重於容器的選擇原則（例如何時選用`std::vector`而非`std::list`），迭代器的正確使用與局限性分析。 1.2 性能考量與復雜度分析： 時間與空間復雜度： 係統學習大O錶示法（$O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)$），並提供大量實例演示如何精確分析自定義函數的性能瓶頸。 常數因子與實際性能： 討論理論復雜度與實際運行時間之間的關係，強調在特定約束下，低階復雜度的算法可能優於高階復雜度的優化版本。 內存訪問模式優化： 介紹Cache友好性設計的重要性，解釋局部性原理（時間局部性和空間局部性）如何指導我們設計更快的算法。 第二部分：基礎數據結構與實現 本部分從最基礎的元素開始，逐步構建起復雜的組織結構，所有結構均以C++類或模闆的形式完整實現。 2.1 綫性數據結構精粹： 數組與嚮量（Vector）： 手動實現一個動態數組類，模擬`std::vector`的擴容機製（拷貝與移動構造的應用），分析其攤還分析下的$O(1)$尾插性能。 鏈錶（Singly, Doubly, Circular）： 分彆實現單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶，重點在於指針的正確操作、頭尾節點的邊界處理，以及高效的節點插入與刪除操作。 棧（Stack）與隊列（Queue）： 基於底層結構（如數組或鏈錶）實現後進先齣（LIFO）和先進先齣（FIFO）的抽象數據類型。實現一個循環隊列，以避免數組實現中産生的“假溢齣”問題。 2.2 非綫性數據結構的核心： 樹（Trees）： 二叉樹基礎： 實現前序、中序、後序遍曆算法，探討遞歸與非遞歸（使用棧）實現的優劣。 二叉搜索樹（BST）： 深入理解BST的查找、插入、刪除操作，並分析其在極端情況（退化為鏈錶）下的$O(n)$性能問題。 平衡二叉樹I： 詳細講解AVL樹的鏇轉操作（單鏇與雙鏇），確保樹的高度始終保持對數級彆。 平衡二叉樹II： 介紹紅黑樹的五大性質，重點分析插入和刪除操作中復雜的顔色調整與鏇轉維護過程，理解其在標準庫中的廣泛應用。 B/B+樹導論： 側重於多路查找樹的概念，解釋它們如何在磁盤I/O受限的環境中保持高效查找，這是數據庫索引的基石。 第三部分：高效算法與設計範式 此部分將算法思想與具體數據結構結閤，展示解決實際問題的強大工具箱。 3.1 排序與搜索的藝術： 基礎排序算法分析： 實現並對比冒泡排序、插入排序、選擇排序的特點與性能瓶頸。 分治思想的應用： 深入剖析快速排序（Pivot選擇策略的優化）和歸並排序（穩定性分析），重點理解遞歸調用的棧空間消耗。 堆排序（Heap Sort）： 介紹最大堆/最小堆的構建（Heapify過程），並利用堆結構實現一個$O(n log n)$的排序算法。 搜索優化： 重點解析二分查找（Binary Search）的精確實現技巧，包括查找第一個/最後一個匹配項的邊界處理。 3.2 圖論基礎與應用： 圖的錶示法： 詳述鄰接矩陣與鄰接錶（針對稀疏圖的優勢）的優劣及C++實現。 圖的遍曆： 徹底掌握廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）的實現，並說明它們在連通性判斷、拓撲排序中的應用。 最短路徑算法： 詳細講解Dijkstra算法（單源最短路徑）的實現，重點使用優先隊列優化查找下一個最短邊。介紹Bellman-Ford算法及其在檢測負權環中的作用。 最小生成樹（MST）： 實現Kruskal算法（基於並查集）和Prim算法，理解貪心策略在構建樹結構中的應用。 第四部分：進階主題與優化技巧 本部分探索更高級的設計模式和計算範式，以應對復雜問題。 4.1 散列技術（Hashing）： 哈希函數設計： 探討好的哈希函數的特性，實現乘法散列法和除法散列法。 衝突解決策略： 詳細實現鏈式法（Separate Chaining）和開放尋址法（綫性探測、二次探測、雙重散列），分析各自的性能退化點。 應用： 探討哈希錶在常數時間查找中的效率保證，並介紹布隆過濾器（Bloom Filter）作為概率性數據結構的入門。 4.2 動態規劃（Dynamic Programming）： 核心思想： 闡述最優子結構和重疊子問題，理解記憶化搜索（自頂嚮下）與遞推關係（自底嚮上）的等價性。 經典問題實戰： 運用DP解決背包問題（0/1背包、完全背包）、最長公共子序列（LCS）和矩陣鏈乘法等問題，強調狀態轉移方程的建立過程。 4.3 並查集（Disjoint Set Union - DSU）： 高效閤並與查找： 實現並查集結構，重點掌握路徑壓縮（Path Compression）和按秩閤並（Union by Rank/Size）兩項關鍵優化，達到接近$O(1)$的平均操作時間。 實際應用： 展示其在Kruskal算法和判斷圖中是否存在環路中的強大威力。 本書旨在培養讀者“手寫”而非“調用”核心數據結構的能力，理解其底層機製，從而在麵對性能要求極高的生産環境時，能夠做齣最閤適的結構選擇和算法優化。

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
綜閤範例

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
綜閤範例

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

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
綜閤範例

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
 

评分☆☆☆☆☆

我一直對如何從浩瀚的網路上獲取公開資訊，並將其轉化為有用的洞察力抱有極大的興趣，但過去的嘗試總是有點斷斷續續，缺乏一個係統性的學習路徑。這本書的齣現，正好填補瞭我的這個缺口。它從一個非常廣泛的視角齣發，不僅涵蓋瞭基礎的資料擷取技術，更深入探討瞭如何將這些擷取到的資料進行有意義的組織與應用。書中闡述的邏輯非常清晰，一步一步地建構起從原始資料到分析結論的橋樑。我尤其對書中關於資料視覺化的部分印象深刻，它展示瞭如何將複雜的數據變得直觀易懂，這對於嚮非技術背景的聽眾解釋分析結果非常有幫助。這本書讓我感覺，我不再隻是個被動的資料接收者，而是能夠主動地去挖掘、分析並運用這些資訊，為我的決策提供更強有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書對我來說，是一次非常紮實的「技能升級」。我原本已經具備瞭一些程式設計的基礎，但對於如何將這些技能應用到網頁資料處理上，一直處於一個比較模糊的狀態。這本書提供瞭一個非常具體、可操作的框架。它不僅僅是技術層麵的教學，更在於它強調瞭整個工作流程的設計與優化。從一開始確定目標、規劃爬取策略，到後續的資料清洗、儲存，乃至於最後的結果呈現，每一個環節都有詳盡的闡述和範例。我學到瞭很多關於如何提高效率、如何讓自己的程式碼更具可維護性，以及如何處理一些常見的錯誤和異常情況。這本書讓我感覺，我不再隻是寫一些單純的程式碼，而是能夠構建一套完整的資料處理係統，這對我的專業發展有著極大的助益。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始拿到這本書的時候，對內容的深度是有些疑慮的，畢竟市麵上關於類似主題的書籍不少，但很多都流於錶麵。然而，實際翻閱後，我發現這本書的學術性和實用性結閤得相當不錯。它在介紹技術原理時，並沒有過度簡化，而是保留瞭足夠的深度，讓讀者能夠理解「為什麼」要這麼做，而不是死記硬背。更重要的是，書中涵蓋瞭許多我之前在其他地方沒有看過，或是理解不夠深入的分析方法，像是如何處理不同格式的資料、如何進行初步的資料清洗與轉換，甚至是如何用一些簡單的統計學概念來解讀抓取到的數據。這讓我對「資料分析」這個詞有瞭更具體的想像，不再隻是單純地把東西抓下來而已，而是能夠從中提煉齣有價值的資訊。對於想要進一步提升自己資料處理與分析能力的人來說，這本書絕對是個值得投資的選擇。

评分☆☆☆☆☆

這本真的讓我感覺像是找到瞭一個相見恨晚的神隊友！我之前嘗試過自己摸索一些網頁資料擷取的工具，但總是遇到各種奇奇怪怪的問題，有時候是網頁結構改瞭，有時候是遇到瞭反爬蟲機製，搞得我心力交瘁。這本書裡麵，有相當多的篇幅是針對這些常見的難題提供瞭解方。它不隻教你如何「爬」，更教你如何「聰明地爬」，如何應對各種變化，如何讓你的爬蟲更加穩定和可靠。我尤其欣賞書中對於一些「眉角」的提醒，例如在爬取過程中要注意的禮儀，以及如何避免對目標網站造成不必要的負擔。這些細節往往是新手最容易忽略，卻又非常重要的部分。而且，書裡所介紹的工具和方法，都有考量到效率，讓我能夠在短時間內處理大量的資訊，這對於我平時的工作，節省瞭非常多的時間和精力。

评分☆☆☆☆☆

收到！這就為您寫五段不同風格、不同程度、彷彿由不同颱灣讀者撰寫的書籍評價，並且完全不提及書名或內容細節： 這本書真的讓我對於「爬蟲」這件事有瞭全新的認識，原本以為這種技術離我非常遙遠，可能隻是一些厲害的工程師纔會的東西，但它用非常淺顯易懂的方式，一步一步地引導我入門。從最基礎的環境建置，到如何去解析網頁的結構，再到如何實際抓取我需要的資料，整個過程都規劃得非常紮實。我特別喜歡書中那些貼近實際應用的案例，不再隻是枯燥的理論，而是能夠馬上應用到我感興趣的領域，例如整理社群媒體上的討論熱度，或是監控特定商品價格的變動。過程中遇到一些卡關的地方，書裡的說明都很到位，而且還有提供額外的資源可以參考，真的讓我這個初學者也能逐步建立信心。雖然我還沒辦法做到非常複雜的進階操作，但光是靠這本書，我就已經能夠獨立完成一些基本的資料收集任務瞭，這對我來說是很大的進步。