Python：網路爬蟲與資料視覺化應用實務 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• Python
• 爬蟲
• 數據可視化
• 網絡爬蟲
• 數據分析
• 實戰
• 編程
• 數據處理
• Web Scraping
• 可視化

【大數據時代必備的資料擷取與分析技能！】

　　在資訊爆炸的時代，網路就是一個龐大的資源庫，不論是「想找齣最便宜的商品價格」、「想知道競爭者的商品資訊」、「分析時下流行的趨勢」、「想瞭解曆史股價」、「分析球員的打擊率、得分率」、「分析點閱率最高的影片做為行銷決策」、……等等，都可以輕易取得各種數據。

　　雖然數據來源不是問題，但要抓取、整理、分析龐大的資料，就需要一些工具及方法纔能有效率地完成。本書實際教您使用 Python 的 Beautiful Soup、Pandas、Selenium 及 Scrapy 來建立爬蟲程式，並依不同的網頁型態使用對應的工具來抓取資料。在取得和儲存資料後，教您利用 Python的Matplotlib、Pandas、SeaBorn、Bokeh，將資料以視覺化的方式呈現，讓決策者能快速理解資料的【模式】、【趨勢】和【關聯性】。

本書特色

　　※從網路爬蟲→資料清理→資料視覺化，有效率地完成資料的探索及呈現。
　　※清楚解說 Python 各套件的使用時機
　　．【擷取靜態網頁資料】－CSS 選擇器＋Beautiful Soup 及 lxml
　　．【擷取 Javascript 動態網頁資料】－Selenium
　　．【擷取整個網站資料】－Scrapy 框架
　　．【資料視覺化】－Matplotlib、Pandas、Seaborn、Bokeh
　　※列舉多項實例，讓您應用所學，實際擷取資料
　　．用 Beautiful Soup 爬取股價、電影、圖書等資訊
　　．用 Selenium 爬取旅館、食譜資訊
　　．用 Scrapy 爬取 Tutsplus 教學文件及 PTT 看闆資訊

深入探究現代軟件開發的核心技術：從後端架構到前端交互的全麵解析 本書旨在為尋求在快速迭代的科技領域中建立紮實基礎的開發者提供一份詳盡的技術藍圖。我們聚焦於構建高性能、可維護且用戶友好的現代應用係統所必需的關鍵技術棧，側重於係統設計、數據管理、安全實踐以及跨平颱部署策略。 --- 第一部分：高效能後端係統的構建與優化 本章將帶您深入現代企業級應用後端服務的核心設計哲學。我們不再滿足於簡單的CRUD操作，而是探討如何設計具備彈性、可擴展性和高並發處理能力的微服務架構。 1. 異步編程範式與並發模型 理解並發和並行是構建響應式係統的基石。我們將詳細剖析不同編程語言中實現異步操作的底層機製，例如事件循環（Event Loop）的工作原理、協程（Coroutines）與綫程池（Thread Pools）的選擇與權衡。重點討論在I/O密集型任務中，如何利用非阻塞I/O模型最大化CPU利用率，並提供一係列實戰案例，展示如何避免常見的死鎖（Deadlock）和競態條件（Race Condition）。 2. 數據庫設計與性能調優：從關係型到NoSQL的抉擇 數據存儲是任何應用的心髒。本書將全麵對比關係型數據庫（如PostgreSQL, MySQL）的事務特性（ACID）與非關係型數據庫（如MongoDB, Redis, Cassandra）在水平擴展性上的優勢。 關係型優化：深入講解索引的創建、查詢優化器的執行計劃分析、事務隔離級彆的選擇，以及如何使用連接池技術（Connection Pooling）減少數據庫訪問延遲。 NoSQL實踐：探討不同類型的NoSQL數據庫適用於哪些應用場景（文檔型、鍵值型、圖數據庫），並教授如何進行數據建模以適應特定查詢模式，確保讀寫性能的均衡。 3. 分布式係統基礎與消息隊列 當單體應用無法承載負載時，分布式架構成為必然選擇。我們將係統地介紹分布式係統的基本挑戰，如CAP理論的理解與應用。核心內容包括： 服務間通信：RESTful API的設計原則、gRPC帶來的性能提升以及Protocol Buffers的使用。 消息中間件（Message Queues）：深入講解Kafka、RabbitMQ等工具在削峰填榖、解耦服務、實現最終一緻性方麵的作用。涵蓋消息的持久化、確認機製（Acknowledgement）和重復消費問題的解決方案。 --- 第二部分：基礎設施即代碼（IaC）與雲原生部署 現代應用必須具備快速部署和環境一緻性的能力。本部分聚焦於DevOps的核心實踐，確保開發環境與生産環境的高度同步。 4. 容器化技術與Docker生態 容器技術已成為行業標準。我們將詳盡介紹Docker的鏡像構建原理、多階段構建（Multi-stage Builds）以減小鏡像體積，以及Docker Compose在本地多服務編排中的應用。講解如何優化容器的資源限製和網絡配置，確保應用在容器內穩定運行。 5. Kubernetes（K8s）編排與管理 本書將K8s作為現代部署的中心樞紐進行講解。內容涵蓋Pod、Deployment、Service、Ingress等核心資源對象的定義與管理。重點在於理解聲明式配置的重要性，以及如何實現服務的滾動更新（Rolling Updates）、健康檢查（Liveness/Readiness Probes）和自動伸縮（Autoscaling）。 6. CI/CD流水綫的自動化構建 實現從代碼提交到生産部署的全自動化流程。我們將探討GitOps的理念，並結閤Jenkins/GitLab CI等工具，構建健壯的持續集成與持續部署流水綫，確保代碼質量門禁（如單元測試、集成測試、靜態代碼分析）在每次閤並請求時都能被嚴格執行。 --- 第三部分：應用安全、性能監控與可觀測性 一個健壯的係統不僅要能運行，更要能被理解和保護。本部分關注係統上綫後的持續維護和風險管理。 7. 身份驗證與授權機製 安全是不可妥協的底綫。我們將詳細解析OAuth 2.0和OpenID Connect（OIDC）在現代應用中的實現。重點講解JWT（JSON Web Tokens）的生成、驗證與安全存儲，以及如何在高並發環境下安全地管理用戶會話。此外，還將介紹常見的Web安全漏洞（如XSS, CSRF, SQL注入）的防禦策略。 8. 全鏈路追蹤與日誌聚閤 在微服務環境中，定位延遲和錯誤變得極其復雜。本書將引入可觀測性（Observability）的概念，重點介紹： 分布式追蹤：使用Jaeger或Zipkin等工具，實現請求在多個服務間的完整路徑追蹤，精確識彆性能瓶頸。 集中式日誌管理：搭建基於ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或Loki的日誌聚閤平颱，實現高效的日誌檢索和分析，快速響應生産問題。 9. 性能基準測試與壓力測試 在係統投入生産前，必須瞭解其極限。我們將介紹使用工具（如JMeter或Locust）設計科學的負載模型，進行壓力測試和容量規劃。內容包括如何分析吞吐量（Throughput）、響應時間（Latency）分布，並根據測試結果指導架構的進一步優化。 --- 第四部分：前端交互與狀態管理的前沿探索 本部分將視角轉嚮用戶體驗層麵，探討如何構建復雜、響應迅速且易於維護的單頁應用（SPA）前端界麵。 10. 現代前端框架下的組件化設計 超越基礎的DOM操作，本書側重於如何使用主流框架（如React或Vue）的最新特性，構建可復用、高內聚的組件體係。討論組件生命周期管理、性能渲染優化（如虛擬DOM的Diffing算法解析）以及組件庫的構建與發布流程。 11. 復雜狀態管理模式的實踐 隨著應用狀態的復雜化，傳統的Props傳遞方式難以為繼。我們將深入探討Flux/Redux或類似的狀態管理庫的設計思想，重點分析如何通過Reducer、Action和Selector來保證狀態變更的可預測性（Predictability）。對於更輕量級的需求，也將對比Context API或Zustand等現代方案的優劣。 12. 優化用戶體驗：數據預取與離綫能力 提升前端性能的關鍵在於減少等待時間。內容包括：代碼分割（Code Splitting）以加速初始加載，數據預取（Data Pre-fetching）策略的實施，以及利用Service Workers技術為應用提供一定程度的離綫緩存和即時響應能力，極大改善移動端用戶的體驗。 --- 本書適閤對象： 具備一定編程基礎，希望從“能用”邁嚮“健壯、高效、可擴展”的軟件工程師、係統架構師以及技術管理者。通過係統學習這些前沿技術棧，讀者將能夠獨立設計和實施下一代復雜的互聯網應用。

【Part 1 建立 Python 爬蟲程式 - 從網頁取得資料】
CHAPTER 1 HTML、JSON 與網路爬蟲的基礎
CHAPTER 2 從網路取得資料
CHAPTER 3 擷取靜態 HTML 網頁資料
CHAPTER 4 使用 CSS 選擇器爬取資料
CHAPTER 5 走訪 HTML 網頁取齣資料與資料儲存
CHAPTER 6 使用 XPath 運算式與 lxml 套件建立爬蟲程式
CHAPTER 7 Selenium 錶單互動與動態網頁擷取
CHAPTER 8 Scrapy 爬蟲框架
CHAPTER 9 Python 爬蟲程式實作案例
CHAPTER 10 將爬取資料存入 MySQL 資料庫
 
【Part 2 Python 資料視覺化 - 大數據分析】
CHAPTER 11 認識大數據分析－資料視覺化
CHAPTER 12 使用 Pandas 掌握你的資料
CHAPTER 13 Matplotlib 與 Pandas 資料視覺化
CHAPTER 14 Seaborn 統計資料視覺化
CHAPTER 15 Bokeh 互動圖錶與儀錶闆
CHAPTER 16 Python 資料視覺化實作案例
 
附錄 A Python 程式語言與開發環境建立
 

评分☆☆☆☆☆

我本身不是科班齣身，對程式設計一直有種莫名的敬畏感，覺得那是需要極高智商纔能駕馭的領域。所以，當我看到《Python：網路爬蟲與資料視覺化應用實務》這本書時，內心其實是既好奇又帶著點小小的猶豫。我一直聽說Python很適閤初學者，但「網頁爬蟲」和「資料視覺化」聽起來總是有點專業門檻。不過，書名裡「應用實務」這四個字，真的打動瞭我。我不是想成為一個軟體工程師，我隻是想在日常工作或個人興趣上，能多一些解決問題的工具。例如，我常常覺得網路上的新聞或文章，雖然提供瞭很多資訊，但如果能有個方法，快速抓取我想關注的特定主題的內容，並且用圖錶呈現齣來，那就能更有效率地掌握重點。而且，這本書聽起來不像是在教你寫齣多麼複雜的程式碼，而是如何將Python應用到解決實際問題上。我期望的是，透過這本書，我能學到一套有係統的方法，從零開始，慢慢建立起對爬蟲和視覺化的概念，然後真的能親手做齣一些能讓我驚豔的小專案。畢竟，親手完成一件事情，那種成就感是無與倫比的，特別是如果這件事情能讓我的生活或工作變得更便利、更有效率，那更是值迴票價。所以，我希望這本書的內容能夠深入淺齣，讓像我這樣的非本科生也能輕鬆上手，並且真的能把學到的知識應用在實際情境中。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python：網路爬蟲與資料視覺化應用實務》，我隻能說，我真的太太太期待瞭！身為一個對數位世界充滿好奇，又有點想從海量資訊中挖齣點什麼的普通上班族，網頁爬蟲聽起來就像是解鎖網路秘密的神奇鑰匙，而資料視覺化更像是把枯燥的數字變成一幅幅引人入勝的圖畫。我一直覺得，在這個資訊爆炸的時代，光是「看到」資訊是不夠的，更重要的是要能「讀懂」和「運用」。尤其是在工作上，常常需要彙整一些報告，但總是花費大量時間在複製貼上，或是在Excel裡跟數字搏鬥，看得眼睛都快脫窗瞭。想像一下，如果我能學會用Python自動抓取我需要的資料，再把這些資料轉化成清晰易懂的圖錶，那不僅能省下多少寶貴的時間，更能讓我的報告更有說服力，甚至可能發現一些連我自己都沒注意到的潛在趨勢。這本書的書名聽起來就很紮實，不像有些書光講理論，而是強調「應用實務」，這正是我這種實操派想要的。我已經開始想像，學成之後，我可以自己去抓取房價趨勢、股市熱門股的資料，甚至是一些有趣的社群媒體討論熱度，然後把它們變成超酷的圖錶。光是想到這個就覺得熱血沸騰，迫不及待想翻開書本，跟著作者一步步踏上這趟Python的實戰之旅瞭！

评分☆☆☆☆☆

對於我這種熱衷於開源專案和技術探索的潛水新手來說，能看到一本結閤瞭「網頁爬蟲」和「資料視覺化」的Python實務書籍，簡直就像是發現新大陸！我一直對網路上的各種開放數據平颱感到很有興趣，但常常苦於不知道如何有效地收集這些數據。而且，即使收集到瞭，一大堆的數字和文字擺在眼前，常常會讓人望而生畏，不知道從何下手。這本書的書名聽起來就充滿瞭解決方案的意味，彷彿能為我打開一扇通往資訊寶藏的門。我希望能透過這本書，學到如何用Python來「抓取」網路上那些潛藏的寶貴資訊，無論是公開的API，還是需要透過模擬瀏覽器去獲取的網頁內容。更重要的是，我期待後麵的「資料視覺化」部分，能讓我把這些辛辛苦苦抓到的數據，轉化成易於理解、甚至能引發討論的圖形。想像一下，能夠自己繪製齣社群媒體的熱門話題分佈圖，或是某個領域的技術發展趨勢圖，那將是多麼有成就感的事情！我希望這本書能提供一些有趣的、貼近生活或科技趨勢的實例，讓學習過程不會枯燥乏味，並且真正能夠激發我動手實踐的慾望。

评分☆☆☆☆☆

我是一位對市場分析和趨勢預測非常有興趣的業餘投資者，經常關注各種財經新聞和社群討論，但總是覺得資訊太過零散，難以形成係統性的判斷。《Python：網路爬蟲與資料視覺化應用實務》這本書的書名，聽起來就像是為我量身打造的！我一直認為，在資訊化的時代，能夠從龐雜的網路資訊中提煉齣有價值的數據，並將其轉化為清晰可見的洞察，是做齣明智決策的關鍵。爬蟲技術聽起來像是能幫我自動收集我感興趣的公司財報、新聞報導，甚至是股價走勢的歷史數據，而資料視覺化則能將這些冰冷的數據，轉化成我能一眼看懂的圖錶，例如趨勢線、散點圖、熱力圖等，幫助我發現潛在的投資機會或風險。我特別期待書中能夠提供一些實際案例，像是如何爬取新聞網站的特定標題，分析不同時間點的熱門關鍵字，或是如何抓取歷史股價資料，並繪製齣移動平均線、K線圖等。這本書的「應用實務」幾個字，給瞭我很大的信心，我相信它不會隻是紙上談兵，而是能帶領我一步步建立起一套實用的數據分析流程，讓我在投資決策上能更有依據，也更有自信。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在數據分析領域摸索瞭幾年的小資族，我對《Python：網路爬蟲與資料視覺化應用實務》這本書的齣現，簡直就是如獲至寶！每次在整理各種來源的數據時，總是覺得時間不夠用，尤其是在進行跨平颱的數據整閤與清理時，那種重複性的勞動簡直讓人崩潰。而爬蟲技術，一直是我渴望深入瞭解的領域，它能讓我擺脫手動複製貼上的惡夢，從網路世界裡自動獲取我所需的原始數據。更不用說資料視覺化瞭，再龐大的數據，如果能透過精美的圖錶呈現，其傳達的訊息量和影響力絕對是事半功倍。我一直很想嘗試製作一些互動式的儀錶闆，或是能清晰展現趨勢與關聯性的圖錶，但礙於技術瓶頸，總是停留在Excel的基礎圖錶。這本書的標題明確點齣瞭「應用實務」，這對我來說至關重要。我不需要學習那些過於學術、脫離實際的理論，我需要的是能夠直接上手，解決我工作上遇到的實際問題的工具與方法。我期待這本書能夠帶我走過從數據採集、清洗、轉換，到最後視覺化呈現的完整流程，並且提供一些實際的範例，讓我能夠模仿學習，甚至舉一反三。如果能學會運用Python來Automate我的數據工作流程，那絕對是職場上的大利器。