Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python爬蟲
• 網絡爬蟲
• 數據采集
• 數據清洗
• 數據分析
• 大數據
• Python
• 實戰
• 數據儲存
• 爬蟲技巧

這是一本使用Python從零開始指導讀者的網路爬蟲入門書籍，全書以約350個程式實例，完整解說大數據擷取、清洗、儲存與分析相關知識，下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容。

　　# 認識搜尋引擎與網路爬蟲
　　# 認識約定成俗的協議robots.txt
　　# 從零開始解析HTML網頁
　　# 認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁
　　# 認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組
　　# 說明lxml模組
　　# Selenium模組
　　# XPath方法解說
　　# css定位網頁元素
　　# Cookie觀念
　　# 自動填寫錶單
　　# 使用IP代理服務與實作
　　# 偵測IP
　　# 更進一步解說更新的模組Requests-HTML
　　# 認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組

　　在書籍內容，本書設計爬蟲程式探索下列相關網站，讀者可以由不同的網站主題，深入測試自己設計網路爬蟲的能力，以適應未來職場的需求。

　　# 金融資訊
　　# 股市數據
　　# 人力銀行
　　# 交友網站
　　# 維基網站
　　# 主流媒體網站
　　# 政府開放數據網站
　　# 社群服務網站
　　# PTT網站
　　# 電影網站
　　# 星座網站
　　# 小說網站
　　# 颱灣高鐵
　　# 露天拍賣網站
　　# httpbin網站
　　# python.org網站
　　# github.com網站
　　# ipstack.com網站API實作
　　# Google API實作
　　# Facebook API實作

　　探索網站成功後，本書也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據。

　　# CSV檔案格式
　　# JSON檔案格式
　　# XML、Pickle
　　# Excel
　　# SQLite資料庫

　　本書沿襲作者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者隻要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python網路爬蟲設計。
 

好的，這是一份關於一本假設的、與“Python網絡爬蟲”主題無關的圖書的詳細簡介，字數控製在1500字左右，力求自然流暢，不含AI痕跡： 《古籍修復與數字化：傳統工藝的現代傳承》 一、本書緣起與核心理念 在信息爆炸的時代，我們對於數字內容的渴求日益增長，但與此同時，被時間侵蝕的文化遺産——古籍善本——正麵臨著嚴峻的考驗。本書並非聚焦於現代編程技術，而是深入探討瞭一門橫跨曆史、化學、材料學與信息技術的綜閤性學科：古籍修復與數字化。 我們深知，每一頁泛黃的書頁、每一處蟲蛀的痕跡、每一道水漬的印記，都承載著一段無法重來的曆史敘事。本書的核心理念在於“尊重原貌，科學乾預，永續保存”。它旨在為修復師、檔案管理員、曆史研究者，乃至所有對傳統文化抱有敬畏之心的讀者，提供一套係統、嚴謹且極富操作性的知識框架。 我們相信，修復工作不僅是物質層麵的修補，更是精神層麵的對話。這本書拒絕浮誇的修辭，力求以樸實、嚴謹的筆觸，揭示齣文物保護工作背後復雜而精微的工藝流程與理論支撐。 二、內容結構與深度剖析 本書結構清晰，由基礎理論奠基、核心修復技術實踐、數字化存檔與展示三個主要闆塊構成，共計三十章。 （一）基礎理論與材料科學的交匯（第一至十章） 這一部分是全書的基石。我們首先迴顧瞭中國古代典籍裝幀形製的演變史，從簡牘、縑帛到宋元時期的蝴蝶裝、經摺裝的細微區彆。 紙張的生命周期分析： 詳細分析瞭不同曆史時期（如唐代的麻紙、宋代的竹紙、明清的皮紙）的縴維構成、酸堿度變化及其老化機理。我們引入瞭現代化學分析手段，如傅裏葉變換紅外光譜（FTIR）在紙張成分鑒定中的應用，幫助修復人員在動手之前，準確判斷材料的脆弱性。 墨汁與顔料的穩定化： 探討瞭鬆煙墨、硃砂、石青、石綠等傳統著色劑的化學性質。重點闡述瞭如何通過精準控製濕度和溫度，穩定這些易受環境影響的材料，避免“洇化”和“褪色”等災難性後果。 環境控製的物理法則： 深入解析瞭溫濕度、光照強度、微生物活動對古籍的綜閤影響。書中詳述瞭“文物微環境”的建立標準，包括惰性氣體保護層的應用潛力，而非僅僅是簡單的恒溫恒濕。 （二）核心修復工藝的精微實踐（第十一至二十章） 本闆塊聚焦於“動手”的藝術，每一項技術都配有詳盡的圖解和案例分析，力求還原傳統工藝的“手感”。 去酸與中和技術： 詳細對比瞭日本的“漂白去酸法”與歐洲的“非水溶劑處理法”。書中特彆強調瞭針對不同紙張厚度、墨色濃度的藥劑選擇與滲透控製，避免因藥劑殘留造成的二次損傷。我們展示瞭如何自製適用於特定紙張的漿糊（如小麥澱粉、三角粉），並精確控製其粘度。 殘損的結構重構： 對於書頁缺失、撕裂的部位，本書提齣瞭多層次的修復方案。一是“以舊襯新”的補紙技術，包括縴維移植法和透明紙覆蓋法。二是針對綫裝書脊的“骨架重塑”，如何利用特製的細麻繩和動物膠，恢復書籍的開閤力度與結構彈性，確保其能承受正常的翻閱負荷。 黴變與蟲害的遏製： 提供瞭基於物理隔離和適度消毒的綜閤方案。我們詳細介紹瞭如何使用低溫冷凍技術（而非簡單的風乾）來殺死蟲卵，以及在不使用刺激性化學藥劑的前提下，清除錶麵黴菌孢子的安全流程。 （三）數字化采集與信息架構（第二十一至三十章） 修復完成的古籍需要以最安全、最高效的方式被世人所知。本闆塊探討瞭如何將物理實體轉化為可永久保存的數字資産。 高精度圖像采集標準： 遠超普通掃描儀的專業級方案。書中詳細介紹瞭中景文物級數碼相機（如全畫幅麵陣相機）的色彩校準流程（CIE Lab標準），以及如何通過“反射率標準闆”確保圖像的色彩還原度達到“所見即所得”的最高要求。 三維形貌重建的嘗試： 這是一個前沿章節。我們探討瞭如何利用結構光掃描技術，捕捉古籍翻開時的麯麵形變、裝訂處的立體結構，為學者提供比二維圖像更全麵的信息。 元數據與知識圖譜構建： 數字化的終極目標是知識的檢索與關聯。本書提供瞭詳盡的元數據標注規範（基於Dublin Core和METS標準），並演示瞭如何將修復記錄（如使用的材料、修復時間、修復師簽名）嵌入到數字檔案中，形成可追溯的“數字履曆”。 三、讀者定位與本書價值 本書旨在成為古籍保護領域內一座堅實的橋梁，連接傳統手藝的“匠人精神”與現代科學的“精準控製”。它適閤： 1. 專業修復機構與圖書館工作人員： 作為標準操作指南和進階培訓教材。 2. 檔案管理與博物館學學生： 理解文物保護工作的復雜性和倫理邊界。 3. 材料科學研究人員： 探索天然高分子材料的長期穩定化課題。 《古籍修復與數字化：傳統工藝的現代傳承》記錄的，是一場與時間賽跑的競賽，一次對人類智慧結晶的虔誠守護。它展現的不是如何快速獲取信息，而是如何珍視和延續那些需要時間沉澱纔能理解的價值。閱讀本書，您將體會到，真正的“王者歸來”，是文化的薪火相傳，而非技術的迭代更新。

作者簡介

洪錦魁

　　一位跨越電腦作業係統與科技時代的電腦專傢，著作等身的作傢。

　　■ DOS 時代他的代錶作品是 IBM PC 組閤語言、C、C++、Pascal、資料結構。
　　■ Windows 時代他的代錶作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。
　　■ Internet 時代他的代錶作品是網頁設計使用 HTML。
　　■ 大數據時代他的代錶作品是 R 語言邁嚮 Big Data 之路。

　　除瞭作品被翻譯為簡體中文、馬來西亞文外，2000 年作品更被翻譯為Mastering HTML 英文版行銷美國。

　　近年來作品則是在北京清華大學和颱灣深智同步發行：
　　1：Java 入門邁嚮高手之路王者歸來
　　2：Python 入門邁嚮高手之路王者歸來
　　3：HTML5 + CSS3 王者歸來
　　4：R 語言邁嚮Big Data 之路

　　他的著作最大的特色是，所有程式語法會依特性分類，同時以實用的程式範例做解說，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。
 

第零章 認識網路爬蟲
0-1 認識HTML
0-2 網路地址URL
0-3 爬蟲的類型
0-4 搜尋引擎與爬蟲原理
0-5 網路爬蟲的搜尋方法
0-6 網路爬蟲是否閤法
0-7 認識HTTP 與HTTPS
0-8 錶頭(headers)

第一章 JSON 資料與繪製世界地圖
1-1 JSON 資料格式前言
1-2 認識json 資料格式
1-3 將Python 應用在json 字串形式資料
1-4 將Python 應用在json 檔案
1-5 簡單的json 檔案應用
1-6 世界人口數據的json 檔案
1-7 繪製世界地圖
1-8 XML

第二章 使用Python 處理CSV 文件
2-1 建立一個CSV 文件
2-2 用記事本開啓CSV 檔案
2-3 csv 模組
2-4 讀取CSV 檔案
2-5 寫入CSV 檔案
2-6 專題- 使用CSV 檔案繪製氣象圖錶
2-7 pickle 模組
2-8 Python 與Microsoft Excel

第三章 網路爬蟲基礎實作
3-1 上網不再需要瀏覽器瞭
3-2 下載網頁資訊使用requests 模組
3-3 檢視網頁原始檔
3-4 分析網站使用Chrome 開發人員工具
3-5 下載網頁資訊使用urllib 模組
3-6 認識httpbin 網站
3-7 認識Cookie
3-8 設置代理IP

第四章 Pandas 模組
4-1 Series
4-2 DataFrame
4-3 基本Pandas 資料分析與處理
4-4 檔案的輸入與輸齣
4-5 Pandas 繪圖
4-6 時間序列(Time Series)
4-7 專題 鳶尾花
4-8 專題 匯入網頁錶格資料

第五章 Beautiful Soup 解析網頁
5-1 解析網頁使用BeautifulSoup 模組
5-2 其它HTML 文件解析
5-3 網路爬蟲實戰 圖片下載
5-4 網路爬蟲實戰 找齣颱灣彩券公司最新一期威力彩開奬結果
5-5 網路爬蟲實戰 列齣Yahoo 焦點新聞標題和超連結
5-6 IP 偵測網站FileFab

第六章 網頁自動化
6-1 hashlib 模組
6-2 環保署空氣品質JSON 檔案實作
6-3 檢測網站內容是否更新
6-4 工作排程與自動執行
6-5 環保署空氣品質的CSV 檔案

第七章 Selenium 網路爬蟲的王者
7-1 順利使用Selenium 工具前的安裝工作
7-2 獲得webdriver 的物件型態
7-3 擷取網頁
7-4 尋找HTML 文件的元素
7-5 XPath 語法
7-6 用Python 控製點選超連結
7-7 用Python 填寫錶單和送齣
7-8 用Python 處理使用網頁的特殊按鍵
7-9 用Python 處理瀏覽器運作
7-10 自動進入Google 係統
7-11 自動化下載環保署空氣品質資料

第八章 PTT 爬蟲實戰
8-1 認識批踢踢實業坊
8-2 進入PTT 網址
8-3 解析PTT 進入須滿18 歲功能鈕
8-4 各篇文章的解析
8-5 解析文章標題與作者
8-6 推文數量
8-7 文章發錶日期
8-8 將PTT 目前頁麵內容以JSON 檔案儲存
8-9 前一頁麵處理的說明
8-10 進入PPT 的Beauty 論壇網站
8-11 ipstack

第九章 Yahoo 奇摩電影網站
9-1 本週新片
9-2 中文片名和英文片名
9-3 上映日期
9-4 期待度
9-5 影片摘要
9-6 劇照海報
9-7 爬取兄弟節點
9-8 預告片
9-9 排行榜

第十章 颱灣主流媒體網站
10-1 蘋果日報
10-2 聯閤報
10-3 經濟日報
10-4 中國時報
10-5 工商時報

第十一章 Python 與SQLite 資料庫
11-1 SQLite 基本觀念
11-2 資料庫連綫
11-3 SQLite 資料類型
11-4 建立SQLite 資料庫錶單
11-5 增加SQLite 資料庫錶單紀錄
11-6 查詢SQLite 資料庫錶單
11-7 更新SQLite 資料庫錶單紀錄
11-8 刪除SQLite 資料庫錶單紀錄
11-9 DB Browser for SQLite
11-10 將颱北人口數儲存SQLite 資料庫

第十二章 股市數據爬取與分析
12-1 證券櫃颱買賣中心
12-2 颱灣證券交易所
12-3 Google 全球股市資訊
12-4 Yahoo 股市資訊
12-5 颱灣股市資料讀取與圖錶製作

第十三章 金融資訊的應用
13-1 颱灣銀行利率查詢
13-2 取得HTML 文件
13-3 分析HTML 文件
13-4 將利率錶儲存成CSV 檔案
13-5 取得最優惠利率
13-6 基金資料

第十四章 Dcard 社群服務網站
14-1 進入網站
14-2 分析網站
14-3 抓取預設的熱門貼文
14-4 爬取更多Dcard 熱門文章

第十五章 星座屋網站
15-1 進入星座屋網站
15-2 分析網站與爬取星座運勢文字
15-3 星座圖片的下載

第十六章 小說網站
16-1 進入小說網站
16-2 解析網頁
16-3 處理編碼問題
16-4 爬取書籍章節標題
16-5 爬取章節內容的連結
16-6 從章節超連結輸齣小說內容
16-7 將小說內文存入檔案

第十七章 颱灣高鐵網站
17-1 查詢颱灣高鐵的站名
17-2 時刻錶查詢

第十八章 維基百科
18-1 維基百科的中文網址
18-2 爬取颱積電主文資料
18-3 颱積電的簡史
18-4 URL 編碼

第十九章 Python 與Facebook
19-1 Facebook 圖形API
19-2 facebook-sdk 存取資料的應用

第二十章 Google API
20-1 申請Google API 金鑰
20-2 基本操作Google Map
20-3 爬蟲擷取Google 地理資訊
20-4 地理資訊的基本應用
20-5 找尋指定區域內的景點

第二十一章 Yahoo 拍賣網站
21-1 Yahoo 拍賣網站
21-2 分析網頁與單個商品搜尋
21-3 係列商品搜尋

第二十二章 Hotels.com 旅宿網站
22-1 Hotels.com 旅宿網站
22-2 解析輸入錶單
22-3 獲得查詢資料
22-4 列齣一係列所找到的旅館

第二十三章 交友網站
23-1 進入交友網站
23-2 分析網頁
23-3 爬取第一筆資料
23-4 將爬取的資料儲存至CSV 檔案
23-5 爬取與儲存Ajax 加載的頁麵
23-6 教育程度分析
23-7 身高分析
23-8 年齡分析

第二十四章 Requests-HTML 模組
24-1 安裝與導入
24-2 使用者請求Session
24-3 認識迴傳資料型態與幾個重要屬性
24-4 數據清洗與爬取
24-5 搜尋豆瓣電影網站
24-6 Ajax 動態數據加載

第二十五章 人力銀行網站
25-1 認識人力銀行網頁
25-2 分析與設計簡單的爬蟲程式
25-3 更進一步分析網頁

第二十六章 Scrapy
26-1 安裝Scrapy
26-2 從簡單的實例開始 - 建立Scrapy 專案
26-3 Scrapy 定位元素
26-4 使用cookie 登入
26-5 保存文件為JSON 和CSV 檔案
26-6 Scrapy 架構圖
26-7 專題爬取多頁PTT 資料

 

序
 
　　這是一本使用Python從零開始指導讀者的網路爬蟲入門書籍，全書以約350個程式實例，完整解說大數據擷取、清洗、儲存與分析相關知識。
 
　　在Internet時代，所有數據皆在網路呈現，從網路獲得資訊已經成為我們日常生活的一部份。然而如何從網路上獲得隱性的數據資訊，更進一步將此數據資訊做擷取、清洗、儲存與分析的有效應用，已經是資訊科學非常重要的領域，目前國內作者這方麵著作不多，同時內容單薄，這也是筆者撰寫本書的動力。本書保持筆者一貫特色，實例豐富，容易學習，有係統的一步一步引導讀者深入不同網站主題，進行探索，下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容。
 
　　□認識搜尋引擎與網路爬蟲
　　□認識約定成俗的協議robots.txt
　　□從零開始解析HTML網頁
　　□認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁
　　□認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組
　　□說明lxml模組
　　□Selenium模組
　　□XPath方法解說
　　□css定位網頁元素
　　□Cookie觀念
　　□自動填寫錶單
　　□使用IP代理服務與實作
　　□偵測IP
　　□更進一步解說更新的模組Requests-HTML
　　□認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組
 
　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站。
 
　　□金融資訊
　　□股市數據
　　□人力銀行
　　□交友網站
　　□維基網站
　　□主流媒體網站
　　□政府開放數據網站
　　□社群服務網站
　　□PTT網站
　　□電影網站
　　□星座網站
　　□小說網站
　　□颱灣高鐵
　　□露天拍賣網站
　　□httpbin網站
　　□python.org網站
　　□github.com網站
　　□ipstack.com網站API實作
　　□Google API實作
　　□Facebook API實作
 
　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據。
 
　　□CSV檔案格式
　　□JSON檔案格式
　　□XML、Pickle
　　□Excel
　　□SQLite
 
　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題。
　　□URL編碼與中文網址觀念
　　□將中文儲存在JSON格式檔案
　　□亂碼處理
　　□簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存
　　□解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料
　　□使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載
 
　　註：讀者需瞭解網路爬蟲是針對特定網站擷取特定資料，本書所有程式雖經測試，在撰寫當下是正確，筆者同時列齣執行結果。但是，如果網站結構改變，可能造成程式失效。
 
　　寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者隻要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python網路爬蟲設計，編著本書雖力求完美，但是學經曆不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。

评分☆☆☆☆☆

我之前在網路書店看到這本《Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來》的書名，第一眼就被「王者歸來」這幾個字吸引瞭，感覺作者一定對這個領域有非常深入的理解，而且可能在之前也有相關的著作。我本身在做數據分析的工作，常常需要從各種網站抓取資料，雖然之前也用過一些爬蟲工具，但總覺得不夠係統，而且在處理大量數據時常常遇到瓶頸，像是效率問題、異常處理、以及數據清洗的複雜性。這本書的標題涵蓋瞭「擷取、清洗、儲存與分析」這麼完整的流程，讓我感到非常期待。尤其「大數據」這個詞，也點齣瞭這本書的應用範圍非常廣泛，不隻是小打小鬧的抓取，而是能應對真實世界中龐雜的數據需求。我很好奇作者會如何將這些看似獨立的環節串聯起來，例如在擷取階段就會考慮到後續的儲存格式嗎？清洗的策略又會根據哪些數據來源和目的來調整？這些都是我在實際工作中常常思考但又難以找到全麵解答的問題。我猜測這本書應該會從基礎的 Python 爬蟲函式庫開始講起，然後逐步深入到更複雜的技巧，像是反爬蟲機製的應對、分佈式爬蟲的架構，甚至可能牽涉到一些機器學習的應用，用以從龐大的數據中挖掘齣有價值的洞見。總之，光看書名就覺得這是一本能解決實際問題，並且能提升工作效率的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，網路爬蟲不僅僅是抓取網頁內容的技術，更是一種強大的數據獲取能力，而這種能力在當今這個資訊爆炸的時代，是極具價值的。《Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來》這本書名，聽起來就充滿瞭氣勢，並且準確地抓住瞭爬蟲技術的核心價值——「大數據擷取」。我過去在學習爬蟲的過程中，經常會被一些技術細節卡住，例如如何有效地處理大量數據、如何避免被網站封鎖、以及如何將抓取的數據進行結構化。這本書從「擷取」一路講到「分析」，並且強調「大數據」，讓我非常期待作者能提供一套完整的解決方案。我尤其好奇作者在「清洗」和「儲存」這兩個環節會怎麼處理。我猜測書中會介紹如何使用 Pandas 來進行高效的數據清洗，以及如何利用各種資料庫（例如 MySQL、PostgreSQL，甚至 MongoDB）來儲存不同類型的數據。更重要的是，我期待「分析」的部分能夠提供一些實用的技巧，例如如何利用 Python 的函式庫來進行數據的可視化，如何找齣數據中的關聯性和趨勢，甚至如何利用一些簡單的機器學習模型來進行預測。如果這本書能提供一套從理論到實踐，涵蓋瞭整個數據處理流程的完整教學，那麼它絕對是一本值得我投入時間和金錢的技術書籍，也讓我對「王者歸來」這個稱號有瞭更深的理解，相信作者在爬蟲領域肯定有著非凡的成就和獨到的見解。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來》的書名，讓我想起瞭過去許多學習爬蟲的經驗。一開始都是從最基礎的 `requests` 和 `BeautifulSoup` 開始，抓取一些靜態網頁的資料還算順利，但一旦遇到動態載入的內容，或是需要模擬登入、處理驗證碼的網站，就常常束手無策。我記得有一次為瞭抓取一個電商平颱的商品資訊，光是處理那些 JavaScript 動態生成的內容，就耗費瞭我好幾天的時間，而且過程中不斷遇到各種錯誤提示，讓我一度想放棄。所以，當我看到這本書的標題包含瞭「大數據擷取」和「王者歸來」時，我立刻聯想到，作者應該已經掌握瞭處理這些複雜情況的秘訣。我特別好奇作者會如何講解如何剋服反爬蟲機製，例如使用 Selenium、Puppeteer 等工具，或是如何處理 AJAX 請求。同時，我也關注「儲存與分析」的部分，因為單純的擷取數據意義不大，關鍵在於如何將這些數據轉化為有用的資訊。我希望書中能提供一些關於如何設計數據庫結構、如何進行數據 ETL（Extract, Transform, Load）的建議，以及如何利用 Python 的強大分析工具，從海量的數據中提取齣有價值的商業洞見。如果這本書能夠提供一套完整的解決方案，從入門到進階，從爬取到分析，那絕對是我近期最期待的一本技術書籍。

评分☆☆☆☆☆

我最近在考慮要深入學習網路爬蟲的技術，因為在我的工作領域，經常需要從各種公開的網站上搜集大量的市場資訊、產業報告、甚至是競爭對手的產品數據。過去我都是請同事幫忙，或是零散地找一些線上的教學影片，但總是學得斷斷續續，而且對於如何係統性地架設一個穩健的爬蟲係統，始終沒有一個清晰的概念。看到《Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來》這本書的書名，讓我覺得非常貼閤我的需求。它涵蓋瞭從「擷取」到「分析」的整個生命週期，這意味著它不隻是教你如何抓取數據，更重要的是教你如何將這些原始數據轉化為能夠直接應用的資訊。我特別關注「清洗」和「儲存」這兩個環節，因為這通常是影響爬蟲項目成敗的關鍵。如果沒有良好的數據清洗機製，後續的分析將會非常睏難；如果儲存方式不當，龐大的數據量也會造成管理上的問題。我希望這本書能提供一些實用的技巧，例如如何處理不同類型的數據格式、如何進行數據驗證、以及如何選擇閤適的數據庫（例如 NoSQL 資料庫在處理非結構化數據上的優勢）。同時，我也希望「大數據分析」的部分能提供一些實際案例，展示如何利用 Python 的函式庫來進行數據探索、挖掘模式、甚至建立預測模型。總之，這本書聽起來就是為我這樣有實際應用需求的人量身打造的。

评分☆☆☆☆☆

說實話，剛開始看到《Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來》這本書名，我內心是有些疑慮的。畢竟「王者歸來」這種字眼，有時候會讓人覺得有點誇大其詞，或是內容可能比較偏嚮理論，而缺乏實際操作的指導。不過，我的朋友是個資深的前端工程師，他最近剛好在學習網路爬蟲，聽他說這本書的評價非常不錯，而且在公司裡也有幾位資深的同事推薦，於是我纔開始仔細研究瞭一下。他特別提到，書中對於「數據清洗」和「儲存」這兩個環節的講解非常細膩，這正是我之前學習時常常遇到的痛點。我常常抓下來一堆原始數據，然後花費大量的時間去處理格式不對、重複、缺失值等等問題，有時候甚至因為數據不乾淨而導緻後續的分析結果齣現偏差。如果這本書能提供一套係統性的方法，教我如何高效地進行數據清洗，並選擇閤適的儲存方式（例如資料庫的選擇、結構化與非結構化數據的處理），那絕對是物超所值。而且，「大數據分析」的標題也讓我聯想到，書中會不會介紹一些常用的分析工具或函式庫，例如 Pandas、NumPy，甚至更進階的視覺化工具，讓我在完成數據採集後，能夠順利地進入數據分析的階段，從中找齣潛在的趨勢和洞見。我期待這本書能填補我在這方麵的知識空白，讓我的爬蟲技能更上一層樓。