Python 3.x 网页资料撷取与分析特训教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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「TQC+ 网页资料撷取与分析Python 3」系为TQC+ 软体设计领域之程式语言认证能力鑑定，以实务操作方式进行认证，评核符合企业需求的新时代专业设计人才。亦为考核「程式设计专业人员」必备专业技能之一。

　　本书为「TQC+ 网页资料撷取与分析Python 3」指定教材
　　遵循专业考科「TQC+ 网页资料撷取与分析Python 3」技能规范架构撰写，符合鑑定的命题趋势。
 
　　● 内容浅显易懂，结合理论与实务，达到技术的传承及表达，符合实务运用需求。

　　● 涵盖知识观念和范例练习，作为培养网页资料撷取与分析Python 3能力之最佳读本。

　　● 本书分成五个部分，包含「Python与Anaconda」、「资料处理能力」、「网页资料撷取与转换」、「资料分析能力」、「资料视觉化能力」等多项议题，提供读者最实用技巧，灵活运用Python网页资料撷取与分析。

　　● 配合中华民国电脑技能基金会(http://www.csf.org.tw)测验，一举取得专业证照，让您求学、求职更具竞争力。

　　●「TQC+ 网页资料撷取与分析 Python 3」认证题库可至CODE JUDGER学习平台购买。
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网页数据采集与分析实战指南：深入解析现代数据处理技术 本书专注于提供一套全面、实用的网页数据采集（Web Scraping）与后续分析处理的技术栈与实战经验。它旨在帮助读者从零开始，掌握从互联网获取结构化与非结构化数据、清洗、存储，并最终将其转化为有价值洞察的全流程方法论。本书内容不涉及特定版本的Python语言特性，而是聚焦于数据获取与处理的通用原则、底层机制以及主流工具的应用。 第一部分：数据采集的理论基础与环境搭建 本部分首先阐述了现代数据采集的必要性、道德规范与法律边界。读者将理解网络爬虫的定义、工作原理，以及在设计采集方案时必须考量的反爬虫策略应对机制。 1. 网页数据采集的生态与伦理 数据源的界定： 区分公共数据、受限数据与私有数据。讨论遵守网站 `robots.txt` 协议的意义，以及合法合规进行大规模数据采集的界限。 爬虫的类型与架构： 介绍通用爬虫、聚焦式爬虫与增量式爬虫的对比。探讨分布式采集系统的基本架构概念，包括任务调度、资源分配与结果汇总的挑战。 2. 核心网络协议与数据格式解析 本章深入探讨了浏览器与服务器之间交互的基础——HTTP/HTTPS 协议的深层细节，这对于构建高效、稳定的采集器至关重要。 HTTP 请求详解： 详细解析请求方法（GET, POST, PUT, DELETE）、状态码的含义及其在采集过程中的判断逻辑。重点剖析请求头（Headers）中关键字段（如 User-Agent、Accept-Encoding、Referer）对采集成功率的影响及伪装策略。 响应内容的解析： 深入讲解 JSON（JavaScript Object Notation）和 XML（eXtensible Markup Language）这两种主流数据交换格式的结构特点、验证方法以及高效的解析路径。理解它们在 API 调用与传统网页结构中的应用差异。 3. 动态内容获取机制 在现代网页中，大量内容是通过客户端脚本异步加载的，静态请求无法获取。本部分详细介绍了应对这类挑战的技术路径。 JavaScript 渲染的挑战： 解释 AJAX/Fetch 请求的工作原理，以及浏览器渲染流水线如何影响数据可见性。 无头浏览器技术（Headless Browsers）： 系统介绍基于该技术的采集方案，包括环境配置、模拟用户交互（点击、滚动、表单填写）的操作流程，以及如何优化其性能以减少资源消耗。 第二部分：数据清洗与预处理的艺术 原始采集到的数据往往是“脏”的，充斥着噪音、重复项和格式错误。本部分专注于将这些原始数据转化为可分析的结构化数据集。 1. 文本数据的规范化处理 编码问题与乱码解决： 深入处理各种字符编码（如 UTF-8, GBK, Latin-1）之间的转换问题，确保文本的一致性。 噪声过滤与去除： 系统讲解如何使用正则表达式（Regex）进行精确匹配和替换，以去除 HTML 标签残留、特殊符号、广告内容或水印信息。 文本标准化： 讨论大小写统一、词形还原（Lemmatization）与词干提取（Stemming）的基本概念，为后续的自然语言处理（NLP）打下基础。 2. 结构化数据转换与整合 当数据分散在不同的表格或非标准格式中时，整合的难度倍增。 数据类型转换与缺失值处理： 针对日期、货币、数值等字段，制定可靠的转换策略。详述如何识别、标记或插补（Imputation）缺失数据点，并评估不同插补方法对分析结果的影响。 数据去重与合并： 介绍基于精确匹配和模糊匹配（Fuzzy Matching）的技术来识别重复记录。阐述如何通过关键字段或算法生成唯一标识符，并将来自不同来源的数据集进行高效合并。 3. 关系数据建模基础 在数据进入数据库前，需要建立清晰的结构。 范式化（Normalization）概念简介： 简要介绍数据库设计的基本原则，以确保存储的高效性和数据的完整性。 数据模型映射： 如何将扁平化的网页记录映射到预定义的表结构中，处理一对多、多对多的关系表示。 第三部分：数据分析与可视化基础方法 数据采集和清洗的终极目标是分析。本部分提供一套方法论，指导读者如何从处理好的数据中提取商业洞察和趋势。 1. 描述性统计分析 指标构建： 如何从原始数据中衍生出关键绩效指标（KPIs），例如频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差）。 趋势识别： 使用时间序列分析的基础概念，识别数据中的周期性、季节性和长期趋势。 2. 数据可视化：讲好数据故事 成功的分析必须易于理解。本部分强调选择合适的图表类型来传达复杂信息。 图表选择指南： 区分对比（柱状图、折线图）、分布（直方图、箱线图）、构成（饼图、堆叠图）和关系（散点图、热力图）场景下的最佳可视化实践。 增强可读性： 讨论如何通过颜色编码、轴线标注、注释和布局设计，优化图表的信息密度和传达效率。 3. 基础关联性分析 相关性度量： 介绍皮尔逊相关系数等工具，用于量化两个变量之间的线性关系强度。强调相关性不等于因果关系这一核心原则。 群体比较分析： 如何通过分组（Grouping）技术，比较不同类别数据之间的统计差异，例如比较不同来源或不同时间段的表现。 全书的重点在于提供一套独立于特定库版本的、面向工程实践的数据获取与处理工作流。读者将通过大量真实的案例场景（如电商价格监控、新闻舆情汇集、公开数据集构建），掌握从网络到洞察的完整闭环能力。

Chapter 0 Python 与Anaconda
0-1 高阶语言使用现况
0-2 Python发展与特色
0-3 Anaconda软体包
0-4 Jupyter Notebook
0-5 Spyder
0-6 Python第三方函式库

Chapter 1 资料处理能力
1-1 PDF文件之转换
1-2 CSV读取与写入
1-3 JSON读取与写入
1-4 XML读取与写入
1-5 SQLite资料库之处理

Chapter 2 网页资料撷取与转换
2-1 Python存取网站方式
2-2 urllib与re
2-3 requests
2-4 BeautifulSoup
2-5 Selenium

Chapter 3 资料分析能力
3-1 Python资料分析概论
3-2 NumPy
3-3 Pandas

Chapter 4 资料视觉化能力
4-1 图表之设定
4-2 各种图表之呈现
4-3 图表绘制其他技巧

附录
习题参考解答
认证简章
CODE JUDGER学习平台介绍
问题反应表

序

　　21世纪以来，资讯科技一再推陈出新，启动一连串社会和文化变革。对教育的冲击已逐渐成形，应用资讯科技及处理资讯是未来人才之基本条件。未来人才应是能有效使用资讯工具进行深度学习、能应用工具发挥创造力以分析、评断、表达与解决问题，同时具生产力与责任的数位公民。面对科技高度智慧化环境快速变迁，跨领域及问题解决能力亦是未来人才培育关键，因此未来除学生专业技术能力外，更重视提升学生跨领域学习整合能力、问题解决能力与自主学习能力。

　　本书以Python作为实作语言，展现利用运算思维解决问题方法的实现，通过这种跨学科应用问题求解的学习和实践，希望培养学生主动在各专业学习中利用运算思维的方法和技能，进行问题求解的能力和习惯，并能应用Python大量的第三方函式库动手解决具有一定难度的实际问题。因此，本书由资料处理能力开始，介绍与实作利用Python进行各种开放资料格式间的转换，包括PDF、CSV、JSON、XML、YAML、SQLite；接着介绍如何利用Python进行网页资料撷取与转换，介绍与实作Python存取网站方式（静态爬虫、动态爬虫）的各种工具，包括urllib与re、requests、BeautifulSoup、Selenium；接着介绍资料分析能力，运用Python的内置模组与强大的NumPy、Pandas第三方函式库进行各种资料分析；最后介绍将结果展现的资料视觉化能力，运用Matplotlib呈现各精美图形。

　　本书在选择应用领域和案例时，着重在那些易于理解、不需要掌握演算法和程式设计就能解决的问题上，因此，本书不会深入讲解演算法，而是着重于如何利用运算思维理解和解决问题，展现运算思维在问题求解、系统构造、理解人类行为等方面发挥的重要作用。

　　本书适用于大学一年级新生或对成为未来人才有兴趣的读者，不要求有电脑程式设计经验，并且也不是以程式设计为主要内容，而是要求学生/读者专注于理解求解问题的方法和技能。最前面的Anaconda工具与Python语言基础知识的介绍是帮助读者阅读和理解书中给出的Python程式，并能在理解的基础上，对这些程式进行小修改就能实现自己的问题求解方法。

评分☆☆☆☆☆

对于一本技术类书籍，我最看重的永远是它的实战性。这本书的标题——“Python 3.x 网页资料撷取与分析特训教材”——让我感觉非常扎实，充满了“干货”的味道。“特训教材”这四个字，更是暗示了它不是一本泛泛而谈的入门读物，而是要通过系统性的训练，让读者真正掌握这项技能。我之前也看过不少关于Python爬虫的书，有些虽然内容讲解得细致，但缺乏足够的实操案例，读完之后总感觉自己还是停留在理论层面，一遇到实际网站的结构变化或者反爬虫机制，就束手无策了。这本书如果能提供足够多、足够贴近实际的案例，并且能够详细讲解这些案例的思考过程和代码实现细节，那绝对是大大加分。我特别希望它能在书中提到一些常见的网页抓取难点，比如动态加载的内容、JavaScript渲染的页面、验证码的处理、以及各种反爬虫策略的应对方法。能够有关于这些部分的详细讲解和实用的解决方案，对于我这样的学习者来说，其价值是无法估量的。毕竟，现实世界的网页千变万化，掌握一套通用的应对策略比死记硬背某个网站的爬取方法要重要得多。而且，台湾的IT教育一直以来都非常注重培养学生解决实际问题的能力，我相信这本书的编排和内容设计，也会充分考虑到这一点，为读者提供一条清晰的学习路径，从入门到精通，循序渐进，真正做到“学有所成”。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习编程最关键的一环，在于“融会贯通”，即将零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系，并能够灵活运用到实际问题中。这本书的“特训教材”定位，让我对它充满了期待。我希望它不仅能教我如何使用Python 3.x进行网页资料的撷取，更重要的是，能够深入讲解如何对这些撷取到的数据进行有意义的分析。我设想，书中可能会从基础的HTTP协议、HTML解析开始，逐步深入到Requests库、Beautiful Soup、Scrapy等常用工具的使用。更令我激动的是“分析”的部分，我希望它能涵盖数据清洗、特征工程、数据可视化（如使用Matplotlib、Seaborn），甚至是一些简单的机器学习模型（如文本分类、聚类）在数据分析中的应用。这样的内容安排，能够让我从一个“数据采集者”蜕变为一个“数据分析师”，这对于我目前的职业发展来说，具有非常重要的意义。我知道，在台湾，对于能够提供实际解决方案、并且能够帮助个人提升专业技能的IT教材，有着非常高的需求。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白，并且以“特训”的方式，让我能够更系统、更深入地掌握网页资料撷取与分析这项关键技能。我迫不及待地想看到它如何帮助我解决实际工作中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“分析”部分，是我最为期待的亮点。很多网页资料撷取教材，往往只停留在“如何抓取”的层面，对于抓取回来的海量数据，如何进行有效的分析和利用，则一带而过，甚至根本没有涉及。这对于真正想从数据中获得价值的读者来说，是远远不够的。我之所以会对这本书如此感兴趣，很大程度上是因为它明确地将“分析”纳入了教材的范畴。我设想，这本书应该会教导读者如何使用Python强大的数据科学库，比如Pandas、NumPy等，来处理和清洗抓取到的原始数据。更重要的是，我希望它能提供一些关于数据可视化方法的指导，例如使用Matplotlib或Seaborn来绘制图表，从而更直观地理解数据的分布和趋势。如果还能涉及到一些基础的统计学概念在数据分析中的应用，甚至是一些简单的机器学习模型的入门介绍，用于数据挖掘和模式识别，那就太完美了。在台湾，我们对数据驱动决策的理念越来越重视，能够掌握一套从网页抓取到数据分析的完整流程，对于提升个人在职场上的竞争力，有着不可替代的作用。我非常期待这本书能够帮助我建立起一套扎实的数据分析能力，让我能够从看似杂乱无章的网络信息中，挖掘出有价值的洞见，并将其转化为实际的应用。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，市面上关于Python的书籍琳琅满目，但真正能做到“特训”级别的，却屈指可数。很多教材虽然内容全面，但往往缺乏系统性和深度，读完之后总觉得意犹未尽，或者只是停留在基础的知识点讲解上。这本书的副标题“网页资料撷取与分析特训教材”，给我的感觉是它会以一种更具挑战性、更深入的方式来引导读者学习。我期待这本书不仅仅是提供一套教程，更像是一套精心设计的训练计划，能够帮助读者在短时间内，通过大量的练习和实战，真正掌握网页资料撷取与分析的核心技能。我希望书中能够包含各种不同类型网站的抓取案例，例如新闻网站、电商平台、社交媒体等，并且详细讲解在面对不同网站结构、不同技术栈时，应该如何灵活运用Python的库和工具来解决问题。同时，在“分析”部分，我希望能够看到更多关于数据挖掘、特征提取、文本分析、情感分析等方面的进阶内容。毕竟，在信息时代，能够从海量数据中提炼出有价值的洞见，是个人或企业最重要的竞争力之一。台湾的读者对于这种能够快速提升实战能力的教材，通常都非常买账，因为大家知道，在竞争激烈的IT行业，光有理论是不够的，必须要有扎实的动手能力。这本书如果能做到这一点，那绝对是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，色彩搭配稳重又不失活力，一看就知道是专业的IT教材。我当初会毫不犹豫地入手，主要还是因为我对“网页资料撷取与分析”这个主题非常有兴趣，尤其是在Python 3.x这个当下最热门的语言环境下进行学习。我之前接触过一些零散的网页抓取知识，但总觉得不成体系，遇到实际问题时常常感到力不从心。这本书的出现，就像是为我打通了任督二脉。从书名来看，它应该会从最基础的概念讲起，一步一步引导读者掌握如何利用Python去“抓取”网页上的各种信息，并且不仅仅是抓取，还包含了“分析”的部分，这对我来说太重要了。我一直认为，数据光是抓到手是没有意义的，关键在于如何从中提炼出有价值的洞见。所以，我非常期待书中能够详细讲解各种分析方法，比如如何清洗数据、如何进行统计分析，甚至是如何利用一些高级的机器学习算法来挖掘隐藏在数据背后的模式。要知道，在信息爆炸的时代，掌握数据分析的能力，就等于拥有了在海量信息中找到金矿的钥匙。我平时的工作就经常需要处理各种网络数据，如果这本书真的能教会我一套系统的方法论，那绝对是事半功倍。而且，台湾地区的读者对于这种实用性强的技术书籍通常都非常看重，大家都希望能够学到真本领，而不是纸上谈兵。这本书的出版，无疑满足了我们这部分读者的需求，我非常期待它带来的学习体验。