本書循序漸進(jìn)、深入講解了Python語言的核心開發(fā)技術(shù)，并通過具體實(shí)例的實(shí)現(xiàn)過程演練了各個(gè)知識點(diǎn)的具體使用流程。分別講解了選擇IDE開發(fā)工具，列表、元組和字典，核心語法實(shí)戰(zhàn)演練，標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)，正則表達(dá)式實(shí)戰(zhàn)演練，網(wǎng)絡(luò)編程開發(fā)實(shí)戰(zhàn)，多線程開發(fā)實(shí)踐演練，開發(fā)圖形化桌面程序，使用SQLite3數(shù)據(jù)庫，使用數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)，Pygame游戲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)，數(shù)據(jù)可視化，大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，人工智能系統(tǒng)。全書簡潔而
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內(nèi)容簡介
本書循序漸進(jìn)的講解了Python 數(shù)據(jù)分析技術(shù)的核心內(nèi)容，并通過實(shí)例的實(shí)現(xiàn)過程演練了各個(gè)知識點(diǎn)的具體使用流程。分別講解了處理特殊格式文件，使用數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)，操作處理CSV文件，操作處理JSON數(shù)據(jù)，處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，使用matplotlib 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化處理，使用pygal 庫實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化處理，使用正則表達(dá)式匹配數(shù)據(jù)，使用Pandas庫分離和提取數(shù)據(jù)，爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，抓取知乎數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)可視化圖表分析，獲取大眾點(diǎn)評網(wǎng)餐飲數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
全書簡潔而不失技術(shù)深度，內(nèi)容豐富全面，歷史資料翔實(shí)齊全。并且易于閱讀，以極簡的文字介紹了復(fù)雜的案例，同時(shí)涵蓋了其他同類圖書中很少涉及的歷史參考資料，是學(xué)習(xí)Python 的完美教程。
本書不僅適用于初學(xué)Python的讀者，也適合于已經(jīng)了解Python語言基礎(chǔ)語法的讀者，也適合于從事數(shù)據(jù)挖掘和分析的工作者和希望進(jìn)一步提高自己Python開發(fā)水平的讀者，還可以作為大專院校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的師生用書和培訓(xùn)學(xué)校的專業(yè)性教材。
章節(jié)目錄
- 封面
- 書名頁
- 版權(quán)頁
- 前言
- 目錄
- 第1章 Python語言基礎(chǔ)
- 1.1 Python語言介紹
- 1.1.1 Python語言的地位
- 1.1.2 Python語言的優(yōu)點(diǎn)
- 1.2 安裝Python
- 1.2.1 在Windows系統(tǒng)中下載并安裝Python
- 1.2.2 在MacOS系統(tǒng)中下載并安裝Python
- 1.2.3 在Linux系統(tǒng)中下載并安裝Python
- 1.3 Python開發(fā)工具介紹
- 1.3.1 使用Python自帶的開發(fā)工具IDLE
- 1.3.2 使用流行工具PyCharm
- 1.4 認(rèn)識第一段Python程序
- 1.4.1 使用IDLE編碼并運(yùn)行
- 1.4.2 使用命令行方式運(yùn)行Python程序
- 1.4.3 使用交互式方式運(yùn)行Python程序
- 1.4.4 使用PyCharm實(shí)現(xiàn)第一個(gè)Python程序
- 第2章 處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
- 2.1 處理HTML和XML數(shù)據(jù)
- 2.1.1 解析XML數(shù)據(jù)
- 2.1.2 使用庫beautiful soup解析數(shù)據(jù)
- 2.1.3 使用庫bleach解析數(shù)據(jù)
- 2.1.4 使用庫cssutils解析數(shù)據(jù)
- 2.1.5 使用庫html5lib解析數(shù)據(jù)
- 2.1.6 使用庫markupsafe解析數(shù)據(jù)
- 2.1.7 使用庫pyquery解析數(shù)據(jù)
- 2.2 處理HTTP數(shù)據(jù)
- 2.2.1 使用內(nèi)置的http包處理數(shù)據(jù)
- 2.2.2 使用庫requests處理數(shù)據(jù)
- 2.2.3 使用庫httplib2處理數(shù)據(jù)
- 2.2.4 使用庫urllib3處理數(shù)據(jù)
- 2.3 處理URL數(shù)據(jù)
- 2.3.1 使用urllib包
- 2.3.2 使用庫furl處理數(shù)據(jù)
- 2.3.3 使用庫purl處理數(shù)據(jù)
- 2.3.4 使用庫webargs處理數(shù)據(jù)
- 2.4 爬取新聞保存到XML文件并分析特征關(guān)系
- 2.4.1 爬蟲抓取數(shù)據(jù)
- 2.4.2 使用Stanford CoreNLP提取XML數(shù)據(jù)的特征關(guān)系
- 第3章 網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)
- 3.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)
- 3.2 開發(fā)簡單的網(wǎng)絡(luò)爬蟲應(yīng)用程序
- 3.2.1 爬蟲抓取某高校教師信息
- 3.2.2 抓取某吧的信息
- 3.2.3 抓取XX百科
- 3.2.4 爬蟲抓取某網(wǎng)站的信息并保存到本地
- 3.3 使用爬蟲框架Scrapy
- 3.3.1 Scrapy框架基礎(chǔ)
- 3.3.2 搭建Scrapy環(huán)境
- 3.3.3 創(chuàng)建第一個(gè)Scrapy項(xiàng)目
- 3.3.4 抓取某電影網(wǎng)的熱門電影信息
- 3.3.5 抓取某網(wǎng)站中的照片并保存到本地
- 3.3.6 抓取某網(wǎng)站中的主播照片并保存到本地
- 第4章 處理特殊文本格式
- 4.1 使用tablib模塊
- 4.1.1 基本用法
- 4.1.2 操作數(shù)據(jù)集中的指定行和列
- 4.1.3 刪除并導(dǎo)出不同格式的數(shù)據(jù)
- 4.1.4 生成一個(gè)Excel文件
- 4.1.5 處理多個(gè)數(shù)據(jù)集
- 4.1.6 使用標(biāo)簽過濾數(shù)據(jù)
- 4.1.7 分離表格中的數(shù)據(jù)
- 4.2 使用openpyxl處理Office文件
- 4.2.1 openpyxl基礎(chǔ)
- 4.2.2 使用openpyxl讀取Excel文件的數(shù)據(jù)
- 4.2.3 將4組數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel文件
- 4.2.4 在Excel文件中檢索某關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)
- 4.2.5 將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel文件并生成一個(gè)圖表
- 4.3 使用pyexcel處理Office文件
- 4.3.1 使用pyexcel讀取并寫入CSV文件
- 4.3.2 使用pyexcel讀取指定Excel文件中每個(gè)單元格數(shù)據(jù)
- 4.3.3 按列讀取并顯示指定Excel文件中每個(gè)單元格數(shù)據(jù)
- 4.3.4 讀取顯示Excel文件中的所有數(shù)據(jù)
- 4.3.5 將3組數(shù)據(jù)導(dǎo)入新建的Excel文件
- 4.3.6 以多種方式獲取Excel數(shù)據(jù)
- 4.3.7 將數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入Excel文件和SQLite數(shù)據(jù)庫
- 4.3.8 在Flask Web項(xiàng)目中使用pyexcel處理數(shù)據(jù)
- 4.4 使用python-docx處理Office文件
- 4.4.1 使用python-docx處理Office文件的流程
- 4.4.2 創(chuàng)建Word文檔
- 4.4.3 在Word中插入圖片
- 4.4.4 創(chuàng)建結(jié)構(gòu)文檔
- 4.4.5 讀取Word文檔
- 4.5 使用xlrd和xlwt讀寫Excel
- 4.5.1 使用庫xlrd
- 4.5.2 使用庫xlwt
- 4.6 使用xlsxwriter操作Excel文件
- 4.6.1 使用庫xlsxwriter的基本流程
- 4.6.2 創(chuàng)建一個(gè)表格
- 4.6.3 設(shè)置表格樣式
- 4.6.4 向Excel文件中插入圖像
- 4.6.5 向Excel文件中插入數(shù)據(jù)并繪制柱狀圖
- 4.6.6 向Excel文件中插入數(shù)據(jù)并繪制散點(diǎn)圖
- 4.6.7 向Excel文件中插入數(shù)據(jù)并繪制柱狀圖和餅狀圖
- 第5章 使用數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)
- 5.1 操作SQLite3數(shù)據(jù)庫
- 5.1.1 sqlite3模塊介紹
- 5.1.2 使用sqlite3模塊操作SQLite3數(shù)據(jù)庫
- 5.1.3 使用Flask+SQLite3+ECharts2實(shí)現(xiàn)降水?dāng)?shù)據(jù)可視化系統(tǒng)
- 5.2 操作MySQL數(shù)據(jù)庫
- 5.2.1 搭建PyMySQL環(huán)境
- 5.2.2 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫連接
- 5.2.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫表
- 5.2.4 爬取XX站用戶信息并保存到MySQL數(shù)據(jù)庫
- 5.3 使用MariaDB數(shù)據(jù)庫
- 5.3.1 搭建MariaDB數(shù)據(jù)庫環(huán)境
- 5.3.2 在Python程序中使用MariaDB數(shù)據(jù)庫
- 5.4 使用MongoDB數(shù)據(jù)庫
- 5.4.1 搭建MongoDB環(huán)境
- 5.4.2 在Python程序中使用MongoDB數(shù)據(jù)庫
- 5.5 使用ORM操作數(shù)據(jù)庫
- 5.5.1 Python和ORM
- 5.5.2 使用SQLAlchemy
- 5.5.3 使用mongoengine
- 第6章 操作處理CSV文件
- 6.1 內(nèi)置CSV模塊介紹
- 6.1.1 內(nèi)置成員
- 6.1.2 操作CSV文件
- 6.1.3 提取CSV數(shù)據(jù)并保存到MySQL數(shù)據(jù)庫
- 6.1.4 提取CSV數(shù)據(jù)并保存到SQLite數(shù)據(jù)庫
- 6.2 爬取圖書信息并保存為CSV文件
- 6.2.1 實(shí)例介紹
- 6.2.2 具體實(shí)現(xiàn)
- 6.3 使用CSV文件保存Scrapy抓取的數(shù)據(jù)
- 6.3.1 搭建Scrapy環(huán)境
- 6.3.2 具體實(shí)現(xiàn)
- 第7章 操作處理JSON數(shù)據(jù)
- 7.1 類型轉(zhuǎn)換
- 7.2 JSON編碼和解碼
- 7.2.1 json模塊基礎(chǔ)
- 7.2.2 JSON數(shù)據(jù)的基本操作
- 7.3 分析JSON格式的世界人口數(shù)據(jù)
- 7.3.1 輸出每個(gè)國家2010年的人口數(shù)量
- 7.3.2 獲取兩個(gè)字母的國別碼
- 7.4 挖掘并分析日志文件數(shù)據(jù)
- 7.4.1 檢查JSON日志的Python腳本
- 7.4.2 將MySQL操作日志保存到數(shù)據(jù)庫文件
- 7.4.3 將日志中JSON數(shù)據(jù)保存為CSV格式
- 7.5 統(tǒng)計(jì)分析朋友圈的數(shù)據(jù)
- 7.5.1 將朋友圈數(shù)據(jù)導(dǎo)出到JSON文件
- 7.5.2 統(tǒng)計(jì)處理JSON文件中的朋友圈數(shù)據(jù)
- 7.6 爬蟲抓取照片資料
- 7.6.1 系統(tǒng)設(shè)置
- 7.6.2 設(shè)置爬蟲items選項(xiàng)
- 7.6.3 實(shí)現(xiàn)爬蟲抓取
- 7.6.4 保存照片信息
- 7.6.5 運(yùn)行調(diào)試
- 第8章 使用庫matplotlib實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化處理
- 8.1 安裝庫matplotlib
- 8.2 庫matplotlib的基本操作
- 8.2.1 繪制點(diǎn)
- 8.2.2 繪制折線
- 8.2.3 設(shè)置標(biāo)簽文字和線條粗細(xì)
- 8.2.4 自定義散點(diǎn)圖樣式
- 8.2.5 繪制柱狀圖
- 8.2.6 繪制多幅子圖
- 8.2.7 繪制曲線
- 8.3 繪制隨機(jī)漫步圖
- 8.3.1 在Python程序中生成隨機(jī)漫步數(shù)據(jù)
- 8.3.2 在Python程序中繪制隨機(jī)漫步圖
- 8.4 大數(shù)據(jù)分析某年最高溫度和最低溫度
- 8.5 在Tkinter中使用matplotlib繪制圖表
- 8.6 爬取熱門電影信息并制作數(shù)據(jù)分析餅狀圖
- 8.6.1 創(chuàng)建MySQL數(shù)據(jù)庫
- 8.6.2 抓取并分析電影數(shù)據(jù)
- 第9章 使用庫pygal實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化處理
- 9.1 安裝庫pygal
- 9.2 pygal的基本操作
- 9.2.1 使用pygal繪制條形圖
- 9.2.2 使用pygal繪制直方圖
- 9.2.3 使用pygal繪制XY線圖
- 9.2.4 使用pygal繪制餅狀圖
- 9.2.5 使用pygal繪制雷達(dá)圖
- 9.2.6 使用pygal模擬擲骰子
- 9.3 分析與圖書銷售相關(guān)的數(shù)據(jù)
- 9.3.1 分析某出版社開發(fā)類圖書的銷售數(shù)據(jù)
- 9.3.2 繪制圖書銷售數(shù)據(jù)的疊加柱狀圖和疊加折線圖
- 9.3.3 繪制圖書銷售數(shù)據(jù)儀表圖
- 9.4 使用pygal分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
- 9.4.1 統(tǒng)計(jì)前30名GitHub最受歡迎的Python庫
- 9.4.2 使用pygal實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
- 9.5 繪制比特幣收盤價(jià)數(shù)據(jù)折線圖
- 9.5.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)文件
- 9.5.2 繪制圖形
- 第10章 使用庫numPy實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化處理
- 10.1 庫numPy基礎(chǔ)
- 10.1.1 多維數(shù)組操作
- 10.1.2 構(gòu)造數(shù)組和索引數(shù)組
- 10.1.3 數(shù)組操作函數(shù)
- 10.2 庫numPy通用函數(shù)
- 10.2.1 字符串函數(shù)
- 10.2.2 算數(shù)運(yùn)算函數(shù)
- 10.2.3 統(tǒng)計(jì)函數(shù)
- 10.2.4 排序、搜索和計(jì)數(shù)函數(shù)
- 10.2.5 字節(jié)交換
- 10.3 聯(lián)合使用numPy和matplotlib
- 10.3.1 在numPy中使用matplotlib繪圖
- 10.3.2 在numPy中使用matplotlib繪制正弦波圖
- 10.3.3 在numPy中使用matplotlib繪制直方圖
- 10.4 大數(shù)據(jù)分析最受歡迎的兒童名字
- 10.4.1 需要用到的庫
- 10.4.2 下載數(shù)據(jù)文件
- 10.4.3 分析兒童的名字
- 第11章 使用庫pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化處理
- 11.1 安裝庫pandas
- 11.2 從CSV文件讀取數(shù)據(jù)
- 11.2.1 讀取顯示CSV文件中的前3條數(shù)據(jù)
- 11.2.2 讀取顯示CSV文件中指定列的數(shù)據(jù)
- 11.2.3 以統(tǒng)計(jì)圖方式顯示CSV文件中的數(shù)據(jù)
- 11.2.4 選擇指定數(shù)據(jù)
- 11.3 日期相關(guān)操作
- 11.3.1 統(tǒng)計(jì)每個(gè)月的騎行數(shù)據(jù)
- 11.3.2 顯示某街道前5天的騎行數(shù)據(jù)信息
- 11.3.3 統(tǒng)計(jì)周一到周日每天的數(shù)據(jù)
- 11.3.4 使用matplotlib圖表統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
- 11.4 分析服務(wù)器日志數(shù)據(jù)
- 11.4.1 分析統(tǒng)計(jì)每個(gè)enrollment_id事件的總數(shù)
- 11.4.2 統(tǒng)計(jì)每種時(shí)間的個(gè)數(shù)和占用比率
- 11.5 使用pandas提取數(shù)據(jù)并構(gòu)建Neo4j知識圖譜
- 11.5.1 使用pandas提取Excel數(shù)據(jù)
- 11.5.2 將數(shù)據(jù)保存到Neo4j數(shù)據(jù)庫并構(gòu)建知識圖譜
- 第12章 大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)：電影票房系統(tǒng)
- 12.1 背景介紹
- 12.2 需求分析
- 12.3 模塊架構(gòu)
- 12.4 爬取數(shù)據(jù)
- 12.4.1 分析網(wǎng)頁
- 12.4.2 破解反爬
- 12.4.3 構(gòu)造請求頭
- 12.4.4 實(shí)現(xiàn)具體爬蟲功能
- 12.4.5 將爬取的信息保存到數(shù)據(jù)庫
- 12.5 數(shù)據(jù)分析
- 12.5.1 電影票房TOP10
- 12.5.2 電影評分TOP10
- 12.5.3 電影人氣TOP10
- 12.5.4 每月電影上映數(shù)量
- 12.5.5 每月電影票房
- 12.5.6 名利雙收TOP10
- 12.5.7 叫座不叫好TOP10
- 12.5.8 電影類型分布
- 封底
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Python數(shù)據(jù)分析從入門到精通是2020年由機(jī)械工業(yè)出版社出版,作者李梓萌 編著。
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本書以Python3為基礎(chǔ)，循序漸進(jìn)地講解了Python從入門到進(jìn)階的知識。全書共15章。首先從Python的起源及功能特點(diǎn)開始講述，介紹Python3的安裝、配置，并詳細(xì)講解Python的基礎(chǔ)知識，包括變量和運(yùn)算符的使用、三大控制結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、文件輸入和輸出、面向?qū)ο缶幊毯彤惓Ｌ幚淼认嚓P(guān)知識；然后講解Python的高級知識，包括OS和SYS模塊的使用、正則表達(dá)式、多線程與多進(jìn)程編程、
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本書注重培養(yǎng)讀者通過計(jì)算思維的方式解決實(shí)際問題的能力，基于Python語言對計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的相關(guān)知識進(jìn)行了系統(tǒng)而全面的介紹，精心提供了大量實(shí)用且有趣的程序?qū)嵗?，非常適合新手入門。
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本書主要介紹如何使用Python語言進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序的開發(fā)，從Python語言的基本特性入手，詳細(xì)介紹Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)的多個(gè)方面，涉及HTTP、HTML、正則表達(dá)式、JavaScript、自然語言處理、數(shù)據(jù)處理與科學(xué)計(jì)算等不同領(lǐng)域的內(nèi)容。全書共12章，包括基礎(chǔ)篇、進(jìn)階篇、提高篇和實(shí)戰(zhàn)篇4個(gè)部分。基礎(chǔ)篇包括第1、2、3章，分別為Python基礎(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)爬蟲、靜態(tài)網(wǎng)頁抓取、數(shù)據(jù)存儲。進(jìn)階篇包括第
