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    Python网络数据采集 PDF 影印完整版

    Python数据电子书
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    给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源,介绍了关于Python、网络数据、采集方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小16.7 MB,米切尔编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.4,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Python电子书、等栏目。

  • Python网络数据采集 PDF 下载
  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1HqSML-y_p_ChPRhfA5AErg
  • 分享码:kn57
  • Python网络数据采集 PDF

    互联网上的信息量愈来愈大,只靠网页浏览搜集信息愈来愈艰难,怎样合理地获取并运用信息内容已变成1个极大的挑戰。这书选用简约强劲的Python語言,全方位详细介绍互联网数据收集技术性,教你从不一样方式的共享资源中随意地读取数据。你将学好怎么使用Python脚本制作和互联网API一次收集并解决不计其数个网页页面上的统计数据。这书合适了解Python的程序猿、安全性专业人员、网络工程师阅读文章。书中不但详细介绍了互联网数据收集的基本概念,还深入探讨了更高級的主题风格,例如剖析原始记录、用爬虫技术检测网址等。除此之外,书中还出示了详尽的编码实例,以协助你尽快了解书中的內容。这书选用简约强劲的Python語言,详细介绍了互联网数据收集,并且为收集新型互联网中的各种各样数据类型出示了全方位的具体指导。第1一部分重中之重详细介绍互联网数据收集的基本概念:怎样用Python从服务器恳求信息内容,怎样对网络服务器的没有响应开展基础解决,及其怎样以自动化技术方式与网址开展互动。其次一部分详细介绍怎样用爬虫技术检测网址,自动化技术解决,及其怎样根据大量的方法连接互联网。

    目录

    • 第一部分 创建爬虫
    • 第1章 初见网络爬虫  2
    • 1.1 网络连接  2
    • 1.2 BeautifulSoup简介  4
    • 1.2.1 安装BeautifulSoup  5
    • 1.2.2 运行BeautifulSoup  7
    • 1.2.3 可靠的网络连接  8
    • 第2章 复杂HTML解析  11
    • 2.1 不是一直都要用锤子  11
    • 2.2 再端一碗BeautifulSoup  12
    • 2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll()  13
    • 2.2.2 其他BeautifulSoup对象  15
    • 2.2.3 导航树  16
    • 2.3 正则表达式  19
    • 2.4 正则表达式和BeautifulSoup  23
    • 2.5 获取属性  24
    • 2.6 Lambda表达式  24
    • 2.7 超越BeautifulSoup  25
    • 第3章 开始采集  26
    • 3.1 遍历单个域名  26
    • 3.2 采集整个网站  30
    • 3.3 通过互联网采集  34
    • 3.4 用Scrapy采集  38
    • 第4章 使用API  42
    • 4.1 API概述  43
    • 4.2 API通用规则  43
    • 4.2.1 方法  44
    • 4.2.2 验证  44
    • 4.3 服务器响应  45
    • 4.4 Echo Nest  46
    • 4.5 Twitter API  48
    • 4.5.1 开始  48
    • 4.5.2 几个示例  50
    • 4.6 Google API  52
    • 4.6.1 开始  52
    • 4.6.2 几个示例  53
    • 4.7 解析JSON数据  55
    • 4.8 回到主题  56
    • 4.9 再说一点API  60
    • 第5章 存储数据  61
    • 5.1 媒体文件  61
    • 5.2 把数据存储到CSV  64
    • 5.3 MySQL  65
    • 5.3.1 安装MySQL  66
    • 5.3.2 基本命令  68
    • 5.3.3 与Python整合  71
    • 5.3.4 数据库技术与最佳实践  74
    • 5.3.5 MySQL里的“六度空间游戏”  75
    • 5.4 Email  77
    • 第6章 读取文档  80
    • 6.1 文档编码  80
    • 6.2 纯文本  81
    • 6.3 CSV  85
    • 6.4 PDF  87
    • 6.5 微软Word和.docx  88
    • 第二部分 高级数据采集
    • 第7章 数据清洗  94
    • 7.1 编写代码清洗数据  94
    • 7.2 数据存储后再清洗  98
    • 第8章 自然语言处理  103
    • 8.1 概括数据  104
    • 8.2 马尔可夫模型  106
    • 8.3 自然语言工具包  112
    • 8.3.1 安装与设置  112
    • 8.3.2 用NLTK做统计分析  113
    • 8.3.3 用NLTK做词性分析  115
    • 8.4 其他资源  119
    • 第9章 穿越网页表单与登录窗口进行采集  120
    • 9.1 Python Requests库  120
    • 9.2 提交一个基本表单  121
    • 9.3 单选按钮、复选框和其他输入  123
    • 9.4 提交文件和图像  124
    • 9.5 处理登录和cookie  125
    • 9.6 其他表单问题  127
    • 第10章 采集JavaScript  128
    • 10.1 JavaScript简介  128
    • 10.2 Ajax和动态HTML  131
    • 10.3 处理重定向  137
    • 第11章 图像识别与文字处理  139
    • 11.1 OCR库概述  140
    • 11.1.1 Pillow  140
    • 11.1.2 Tesseract  140
    • 11.1.3 NumPy  141
    • 11.2 处理格式规范的文字  142
    • 11.3 读取验证码与训练Tesseract  146
    • 11.4 获取验证码提交答案  151
    • 第12章 避开采集陷阱  154
    • 12.1 道德规范  154
    • 12.2 让网络机器人看起来像人类用户  155
    • 12.2.1 修改请求头  155
    • 12.2.2 处理cookie  157
    • 12.2.3 时间就是一切  159
    • 12.3 常见表单安全措施  159
    • 12.3.1 隐含输入字段值  159
    • 12.3.2 避免蜜罐  160
    • 12.4 问题检查表  162
    • 第13章 用爬虫测试网站  164
    • 13.1 测试简介  164
    • 13.2 Python单元测试  165
    • 13.3 Selenium单元测试  168
    • 13.4 Python单元测试与Selenium单元测试的选择  172
    • 第14章 远程采集  174
    • 14.1 为什么要用远程服务器  174
    • 14.1.1 避免IP地址被封杀  174
    • 14.1.2 移植性与扩展性  175
    • 14.2 Tor代理服务器  176
    • 14.3 远程主机  177
    • 14.3.1 从网站主机运行  178
    • 14.3.2 从云主机运行  178
    • 14.4 其他资源  179
    • 14.5 勇往直前  180
    • 附录A Python简介  181
    • 附录B 互联网简介  184
    • 附录C 网络数据采集的法律与道德约束  188
    • 作者简介  200
    • 封面介绍  200

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    Python数据相关电子书
    学习笔记
    网友NO.448294

    Python数据分析中Groupby用法之通过字典或Series进行分组的实例

    在数据分析中有时候需要自己定义分组规则 这里简单介绍一下用一个字典实现分组 people=DataFrame( np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])mapping={'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red','f':'orange'}by_column=people.groupby(mapping,axis=1)#列方向上进行分组 这里不知道python底层是怎么运行的,最好把运行的结果打印出来看一下 for i in by_column: print (i) 遍历的结果: ('blue', c dJoe 0.218189 -0.228336Steve 1.677264 0.630303Wes 0.315320 -0.250787Jim 3.343462 0.483021Travis 0.854553 -0.760884)('red', a b eJoe 0.218164 0.823654 -1.425720Steve 1.191175 -0.327735 1.926470Wes -1.418855 0.497466 0.110105Jim -1.157157 0.817122 0.749023Travis -0.440583 -0.907922 1.374294) 从结果可以看到,把a b e分给了red, c d分给了blue a b e---red c d ---blue 接下来再来执行 people.groupby(mapping,axis=1).mean() blue redJoe 0.241336 -0.182099Steve 0.459773 -0.448336Wes 0.205278 0.605721Jim -0.094838 1.254174Travis 0.354140 0.142075 从结果看到在列方向group分组 执行聚合函数mean()后列索引就只有 blue和red了。 整个过程可以这么理解 在列方向上进行分组 a b e为一组为red,c d 为一组为blue。最后以red blue作为新DataFraem的列索引 同样Series也有同样的功能,它可以被看作一个固定大小的映射。对于上面的那个例子,如果用series作为分组键,则pandas会检查Seri……

    网友NO.933917

    python数据类型_元组、字典常用操作方法(介绍)

    元组 Python的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。 元组使用小括号,列表使用方括号。 元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可。 tp=(1,2,3,'a','b')a = 'hello world' #这样定义是str类型b = ('hello world') #定义元组时,如果只有一个元素,那么b的类型就是strc = ('hello world',)print(type(c)) 元组只有count和index方法,如下: tp = ('127.0.0.1', '3306', 'b', 'a', '3306', 1, 2, 3, 1, 44)print(tp[0]) #也可以通过下标取值print(tp.count('3306')) #查找元素在元组中出现的次数print(tp.index('a')) #查找元素的索引位置 元组的强制类型转换: lis = [1, 2, 3, 4, 5, 'b', 'c']new_lis = tuple(lis) #将list强制类型转换为tupleprint(type(new_lis)) 目前可以强制类型转换的函数有:int()、str()、float()、list()、tuple() 字典 字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象,字典存储的数据是无序的。 字典的每个键值(key=value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中, 字典中的key不可重复定义, 格式如下所示: d = {key1 : value1, key2 : value2 } 获取字典元素的方法,如下: #字典,定义时key不能重复info = {'name': 'xiaoming', 'sex': 'man', 'age': 20, 'id': 1}#2种取值方法的区别:如果传入的key不存在,通过[]取值会报错;通过get取值返回Noneprint(info['na……

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