Python网路爬虫：大数据撷取、清洗、储存与分析：王者归来 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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这是一本使用Python从零开始指导读者的网路爬虫入门书籍，全书以约350个程式实例，完整解说大数据撷取、清洗、储存与分析相关知识，下列是本书有关网路爬虫知识的主要内容。

　　# 认识搜寻引擎与网路爬虫
　　# 认识约定成俗的协议robots.txt
　　# 从零开始解析HTML网页
　　# 认识与使用Chrome开发人员环境解析网页
　　# 认识Python内建urllib、urllib2模组，同时介绍好用的requests模组
　　# 说明lxml模组
　　# Selenium模组
　　# XPath方法解说
　　# css定位网页元素
　　# Cookie观念
　　# 自动填写表单
　　# 使用IP代理服务与实作
　　# 侦测IP
　　# 更进一步解说更新的模组Requests-HTML
　　# 认识适用大型爬虫框架的Scrapy模组

　　在书籍内容，本书设计爬虫程式探索下列相关网站，读者可以由不同的网站主题，深入测试自己设计网路爬虫的能力，以适应未来职场的需求。

　　# 金融资讯
　　# 股市数据
　　# 人力银行
　　# 交友网站
　　# 维基网站
　　# 主流媒体网站
　　# 政府开放数据网站
　　# 社群服务网站
　　# PTT网站
　　# 电影网站
　　# 星座网站
　　# 小说网站
　　# 台湾高铁
　　# 露天拍卖网站
　　# httpbin网站
　　# python.org网站
　　# github.com网站
　　# ipstack.com网站API实作
　　# Google API实作
　　# Facebook API实作

　　探索网站成功后，本书也说明下列如何下载或储存不同资料格式的数据。

　　# CSV档案格式
　　# JSON档案格式
　　# XML、Pickle
　　# Excel
　　# SQLite资料库

　　本书沿袭作者着作的特色，程式实例丰富，相信读者只要遵循本书内容必定可以在最短时间精通Python网路爬虫设计。
 

好的，这是一份关于一本假设的、与“Python网络爬虫”主题无关的图书的详细简介，字数控制在1500字左右，力求自然流畅，不含AI痕迹： 《古籍修复与数字化：传统工艺的现代传承》 一、本书缘起与核心理念 在信息爆炸的时代，我们对于数字内容的渴求日益增长，但与此同时，被时间侵蚀的文化遗产——古籍善本——正面临着严峻的考验。本书并非聚焦于现代编程技术，而是深入探讨了一门横跨历史、化学、材料学与信息技术的综合性学科：古籍修复与数字化。 我们深知，每一页泛黄的书页、每一处虫蛀的痕迹、每一道水渍的印记，都承载着一段无法重来的历史叙事。本书的核心理念在于“尊重原貌，科学干预，永续保存”。它旨在为修复师、档案管理员、历史研究者，乃至所有对传统文化抱有敬畏之心的读者，提供一套系统、严谨且极富操作性的知识框架。 我们相信，修复工作不仅是物质层面的修补，更是精神层面的对话。这本书拒绝浮夸的修辞，力求以朴实、严谨的笔触，揭示出文物保护工作背后复杂而精微的工艺流程与理论支撑。 二、内容结构与深度剖析 本书结构清晰，由基础理论奠基、核心修复技术实践、数字化存档与展示三个主要板块构成，共计三十章。 （一）基础理论与材料科学的交汇（第一至十章） 这一部分是全书的基石。我们首先回顾了中国古代典籍装帧形制的演变史，从简牍、缣帛到宋元时期的蝴蝶装、经折装的细微区别。 纸张的生命周期分析： 详细分析了不同历史时期（如唐代的麻纸、宋代的竹纸、明清的皮纸）的纤维构成、酸碱度变化及其老化机理。我们引入了现代化学分析手段，如傅里叶变换红外光谱（FTIR）在纸张成分鉴定中的应用，帮助修复人员在动手之前，准确判断材料的脆弱性。 墨汁与颜料的稳定化： 探讨了松烟墨、朱砂、石青、石绿等传统着色剂的化学性质。重点阐述了如何通过精准控制湿度和温度，稳定这些易受环境影响的材料，避免“洇化”和“褪色”等灾难性后果。 环境控制的物理法则： 深入解析了温湿度、光照强度、微生物活动对古籍的综合影响。书中详述了“文物微环境”的建立标准，包括惰性气体保护层的应用潜力，而非仅仅是简单的恒温恒湿。 （二）核心修复工艺的精微实践（第十一至二十章） 本板块聚焦于“动手”的艺术，每一项技术都配有详尽的图解和案例分析，力求还原传统工艺的“手感”。 去酸与中和技术： 详细对比了日本的“漂白去酸法”与欧洲的“非水溶剂处理法”。书中特别强调了针对不同纸张厚度、墨色浓度的药剂选择与渗透控制，避免因药剂残留造成的二次损伤。我们展示了如何自制适用于特定纸张的浆糊（如小麦淀粉、三角粉），并精确控制其粘度。 残损的结构重构： 对于书页缺失、撕裂的部位，本书提出了多层次的修复方案。一是“以旧衬新”的补纸技术，包括纤维移植法和透明纸覆盖法。二是针对线装书脊的“骨架重塑”，如何利用特制的细麻绳和动物胶，恢复书籍的开合力度与结构弹性，确保其能承受正常的翻阅负荷。 霉变与虫害的遏制： 提供了基于物理隔离和适度消毒的综合方案。我们详细介绍了如何使用低温冷冻技术（而非简单的风干）来杀死虫卵，以及在不使用刺激性化学药剂的前提下，清除表面霉菌孢子的安全流程。 （三）数字化采集与信息架构（第二十一至三十章） 修复完成的古籍需要以最安全、最高效的方式被世人所知。本板块探讨了如何将物理实体转化为可永久保存的数字资产。 高精度图像采集标准： 远超普通扫描仪的专业级方案。书中详细介绍了中景文物级数码相机（如全画幅面阵相机）的色彩校准流程（CIE Lab标准），以及如何通过“反射率标准板”确保图像的色彩还原度达到“所见即所得”的最高要求。 三维形貌重建的尝试： 这是一个前沿章节。我们探讨了如何利用结构光扫描技术，捕捉古籍翻开时的曲面形变、装订处的立体结构，为学者提供比二维图像更全面的信息。 元数据与知识图谱构建： 数字化的终极目标是知识的检索与关联。本书提供了详尽的元数据标注规范（基于Dublin Core和METS标准），并演示了如何将修复记录（如使用的材料、修复时间、修复师签名）嵌入到数字档案中，形成可追溯的“数字履历”。 三、读者定位与本书价值 本书旨在成为古籍保护领域内一座坚实的桥梁，连接传统手艺的“匠人精神”与现代科学的“精准控制”。它适合： 1. 专业修复机构与图书馆工作人员： 作为标准操作指南和进阶培训教材。 2. 档案管理与博物馆学学生： 理解文物保护工作的复杂性和伦理边界。 3. 材料科学研究人员： 探索天然高分子材料的长期稳定化课题。 《古籍修复与数字化：传统工艺的现代传承》记录的，是一场与时间赛跑的竞赛，一次对人类智慧结晶的虔诚守护。它展现的不是如何快速获取信息，而是如何珍视和延续那些需要时间沉淀才能理解的价值。阅读本书，您将体会到，真正的“王者归来”，是文化的薪火相传，而非技术的迭代更新。

作者简介

洪锦魁

　　一位跨越电脑作业系统与科技时代的电脑专家，着作等身的作家。

　　■ DOS 时代他的代表作品是 IBM PC 组合语言、C、C++、Pascal、资料结构。
　　■ Windows 时代他的代表作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。
　　■ Internet 时代他的代表作品是网页设计使用 HTML。
　　■ 大数据时代他的代表作品是 R 语言迈向 Big Data 之路。

　　除了作品被翻译为简体中文、马来西亚文外，2000 年作品更被翻译为Mastering HTML 英文版行销美国。

　　近年来作品则是在北京清华大学和台湾深智同步发行：
　　1：Java 入门迈向高手之路王者归来
　　2：Python 入门迈向高手之路王者归来
　　3：HTML5 + CSS3 王者归来
　　4：R 语言迈向Big Data 之路

　　他的着作最大的特色是，所有程式语法会依特性分类，同时以实用的程式范例做解说，让整本书浅显易懂，读者可以由他的着作事半功倍轻松掌握相关知识。
 

第零章 认识网路爬虫
0-1 认识HTML
0-2 网路地址URL
0-3 爬虫的类型
0-4 搜寻引擎与爬虫原理
0-5 网路爬虫的搜寻方法
0-6 网路爬虫是否合法
0-7 认识HTTP 与HTTPS
0-8 表头(headers)

第一章 JSON 资料与绘制世界地图
1-1 JSON 资料格式前言
1-2 认识json 资料格式
1-3 将Python 应用在json 字串形式资料
1-4 将Python 应用在json 档案
1-5 简单的json 档案应用
1-6 世界人口数据的json 档案
1-7 绘制世界地图
1-8 XML

第二章 使用Python 处理CSV 文件
2-1 建立一个CSV 文件
2-2 用记事本开启CSV 档案
2-3 csv 模组
2-4 读取CSV 档案
2-5 写入CSV 档案
2-6 专题- 使用CSV 档案绘制气象图表
2-7 pickle 模组
2-8 Python 与Microsoft Excel

第三章 网路爬虫基础实作
3-1 上网不再需要浏览器了
3-2 下载网页资讯使用requests 模组
3-3 检视网页原始档
3-4 分析网站使用Chrome 开发人员工具
3-5 下载网页资讯使用urllib 模组
3-6 认识httpbin 网站
3-7 认识Cookie
3-8 设置代理IP

第四章 Pandas 模组
4-1 Series
4-2 DataFrame
4-3 基本Pandas 资料分析与处理
4-4 档案的输入与输出
4-5 Pandas 绘图
4-6 时间序列(Time Series)
4-7 专题 鸢尾花
4-8 专题 汇入网页表格资料

第五章 Beautiful Soup 解析网页
5-1 解析网页使用BeautifulSoup 模组
5-2 其它HTML 文件解析
5-3 网路爬虫实战 图片下载
5-4 网路爬虫实战 找出台湾彩券公司最新一期威力彩开奖结果
5-5 网路爬虫实战 列出Yahoo 焦点新闻标题和超连结
5-6 IP 侦测网站FileFab

第六章 网页自动化
6-1 hashlib 模组
6-2 环保署空气品质JSON 档案实作
6-3 检测网站内容是否更新
6-4 工作排程与自动执行
6-5 环保署空气品质的CSV 档案

第七章 Selenium 网路爬虫的王者
7-1 顺利使用Selenium 工具前的安装工作
7-2 获得webdriver 的物件型态
7-3 撷取网页
7-4 寻找HTML 文件的元素
7-5 XPath 语法
7-6 用Python 控制点选超连结
7-7 用Python 填写表单和送出
7-8 用Python 处理使用网页的特殊按键
7-9 用Python 处理浏览器运作
7-10 自动进入Google 系统
7-11 自动化下载环保署空气品质资料

第八章 PTT 爬虫实战
8-1 认识批踢踢实业坊
8-2 进入PTT 网址
8-3 解析PTT 进入须满18 岁功能钮
8-4 各篇文章的解析
8-5 解析文章标题与作者
8-6 推文数量
8-7 文章发表日期
8-8 将PTT 目前页面内容以JSON 档案储存
8-9 前一页面处理的说明
8-10 进入PPT 的Beauty 论坛网站
8-11 ipstack

第九章 Yahoo 奇摩电影网站
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 剧照海报
9-7 爬取兄弟节点
9-8 预告片
9-9 排行榜

第十章 台湾主流媒体网站
10-1 苹果日报
10-2 联合报
10-3 经济日报
10-4 中国时报
10-5 工商时报

第十一章 Python 与SQLite 资料库
11-1 SQLite 基本观念
11-2 资料库连线
11-3 SQLite 资料类型
11-4 建立SQLite 资料库表单
11-5 增加SQLite 资料库表单纪录
11-6 查询SQLite 资料库表单
11-7 更新SQLite 资料库表单纪录
11-8 删除SQLite 资料库表单纪录
11-9 DB Browser for SQLite
11-10 将台北人口数储存SQLite 资料库

第十二章 股市数据爬取与分析
12-1 证券柜台买卖中心
12-2 台湾证券交易所
12-3 Google 全球股市资讯
12-4 Yahoo 股市资讯
12-5 台湾股市资料读取与图表制作

第十三章 金融资讯的应用
13-1 台湾银行利率查询
13-2 取得HTML 文件
13-3 分析HTML 文件
13-4 将利率表储存成CSV 档案
13-5 取得最优惠利率
13-6 基金资料

第十四章 Dcard 社群服务网站
14-1 进入网站
14-2 分析网站
14-3 抓取预设的热门贴文
14-4 爬取更多Dcard 热门文章

第十五章 星座屋网站
15-1 进入星座屋网站
15-2 分析网站与爬取星座运势文字
15-3 星座图片的下载

第十六章 小说网站
16-1 进入小说网站
16-2 解析网页
16-3 处理编码问题
16-4 爬取书籍章节标题
16-5 爬取章节内容的连结
16-6 从章节超连结输出小说内容
16-7 将小说内文存入档案

第十七章 台湾高铁网站
17-1 查询台湾高铁的站名
17-2 时刻表查询

第十八章 维基百科
18-1 维基百科的中文网址
18-2 爬取台积电主文资料
18-3 台积电的简史
18-4 URL 编码

第十九章 Python 与Facebook
19-1 Facebook 图形API
19-2 facebook-sdk 存取资料的应用

第二十章 Google API
20-1 申请Google API 金钥
20-2 基本操作Google Map
20-3 爬虫撷取Google 地理资讯
20-4 地理资讯的基本应用
20-5 找寻指定区域内的景点

第二十一章 Yahoo 拍卖网站
21-1 Yahoo 拍卖网站
21-2 分析网页与单个商品搜寻
21-3 系列商品搜寻

第二十二章 Hotels.com 旅宿网站
22-1 Hotels.com 旅宿网站
22-2 解析输入表单
22-3 获得查询资料
22-4 列出一系列所找到的旅馆

第二十三章 交友网站
23-1 进入交友网站
23-2 分析网页
23-3 爬取第一笔资料
23-4 将爬取的资料储存至CSV 档案
23-5 爬取与储存Ajax 加载的页面
23-6 教育程度分析
23-7 身高分析
23-8 年龄分析

第二十四章 Requests-HTML 模组
24-1 安装与导入
24-2 使用者请求Session
24-3 认识回传资料型态与几个重要属性
24-4 数据清洗与爬取
24-5 搜寻豆瓣电影网站
24-6 Ajax 动态数据加载

第二十五章 人力银行网站
25-1 认识人力银行网页
25-2 分析与设计简单的爬虫程式
25-3 更进一步分析网页

第二十六章 Scrapy
26-1 安装Scrapy
26-2 从简单的实例开始 - 建立Scrapy 专案
26-3 Scrapy 定位元素
26-4 使用cookie 登入
26-5 保存文件为JSON 和CSV 档案
26-6 Scrapy 架构图
26-7 专题爬取多页PTT 资料

 

序
 
　　这是一本使用Python从零开始指导读者的网路爬虫入门书籍，全书以约350个程式实例，完整解说大数据撷取、清洗、储存与分析相关知识。
 
　　在Internet时代，所有数据皆在网路呈现，从网路获得资讯已经成为我们日常生活的一部份。然而如何从网路上获得隐性的数据资讯，更进一步将此数据资讯做撷取、清洗、储存与分析的有效应用，已经是资讯科学非常重要的领域，目前国内作者这方面着作不多，同时内容单薄，这也是笔者撰写本书的动力。本书保持笔者一贯特色，实例丰富，容易学习，有系统的一步一步引导读者深入不同网站主题，进行探索，下列是本书有关网路爬虫知识的主要内容。
 
　　□认识搜寻引擎与网路爬虫
　　□认识约定成俗的协议robots.txt
　　□从零开始解析HTML网页
　　□认识与使用Chrome开发人员环境解析网页
　　□认识Python内建urllib、urllib2模组，同时介绍好用的requests模组
　　□说明lxml模组
　　□Selenium模组
　　□XPath方法解说
　　□css定位网页元素
　　□Cookie观念
　　□自动填写表单
　　□使用IP代理服务与实作
　　□侦测IP
　　□更进一步解说更新的模组Requests-HTML
　　□认识适用大型爬虫框架的Scrapy模组
 
　　在书籍内容，笔者设计爬虫程式探索下列相关网站。
 
　　□金融资讯
　　□股市数据
　　□人力银行
　　□交友网站
　　□维基网站
　　□主流媒体网站
　　□政府开放数据网站
　　□社群服务网站
　　□PTT网站
　　□电影网站
　　□星座网站
　　□小说网站
　　□台湾高铁
　　□露天拍卖网站
　　□httpbin网站
　　□python.org网站
　　□github.com网站
　　□ipstack.com网站API实作
　　□Google API实作
　　□Facebook API实作
 
　　探索网站成功后，笔者也说明下列如何下载或储存不同资料格式的数据。
 
　　□CSV档案格式
　　□JSON档案格式
　　□XML、Pickle
　　□Excel
　　□SQLite
 
　　在设计爬虫阶段我们可能会碰上一些技术问题，笔者也以实例解决下列相关问题。
　　□URL编码与中文网址观念
　　□将中文储存在JSON格式档案
　　□乱码处理
　　□简体中文在繁体中文Windows环境资料下载与储存
　　□解析Ajax动态加载网页，获得更多页次资料
　　□使用Chromium浏览器协助Ajax动态加载
 
　　註：读者需了解网路爬虫是针对特定网站撷取特定资料，本书所有程式虽经测试，在撰写当下是正确，笔者同时列出执行结果。但是，如果网站结构改变，可能造成程式失效。
 
　　写过许多的电脑书着作，本书沿袭笔者着作的特色，程式实例丰富，相信读者只要遵循本书内容必定可以在最短时间精通Python网路爬虫设计，编着本书虽力求完美，但是学经历不足，谬误难免，尚祈读者不吝指正。

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，聽起來就充滿了氣勢，並且準確地抓住了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，如何找出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，涵蓋了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」這個稱號有了更深的理解，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☆☆☆☆☆

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，而且對於如何系統性地架設一個穩健的爬蟲系統，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，讓我覺得非常貼合我的需求。它涵蓋了從「擷取」到「分析」的整個生命週期，這意味著它不只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制，後續的分析將會非常困難；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、以及如何選擇合適的數據庫（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☆☆☆☆☆

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，讓我想起了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。我記得有一次為了抓取一個電商平台的商品資訊，光是處理那些 JavaScript 動態生成的內容，就耗費了我好幾天的時間，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了「大數據擷取」和「王者歸來」時，我立刻聯想到，作者應該已經掌握了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克服反爬蟲機制，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出有價值的商業洞見。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」這幾個字吸引了，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，但總覺得不夠系統，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。這本書的標題涵蓋了「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，也點出了這本書的應用範圍非常廣泛，不只是小打小鬧的抓取，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面解答的問題。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，像是反爬蟲機制的應對、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出有價值的洞見。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☆☆☆☆☆

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向理論，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，於是我才開始仔細研究了一下。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致後續的分析結果出現偏差。如果這本書能提供一套系統性的方法，教我如何高效地進行數據清洗，並選擇合適的儲存方式（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，從中找出潛在的趨勢和洞見。我期待這本書能填補我在這方面的知識空白，讓我的爬蟲技能更上一層樓。