Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)與數(shù)據(jù)分析從入門到實(shí)踐

第1章  Python基礎(chǔ)語(yǔ)法 1
1.1  搭建Python開(kāi)發(fā)環(huán)境 1
1.1.1  安裝Python解釋器 2
1.1.2  安裝第三方開(kāi)發(fā)包 3
1.1.3  在PyCharm里設(shè)置解釋器 3
1.1.4  在PyCharm里新建項(xiàng)目和文件 4
1.2  Python語(yǔ)法入門 6
1.2.1  Python常量和變量 6
1.2.2  基本數(shù)據(jù)類型 6
1.2.3  字符串 8
1.2.4  單行注釋和多行注釋 10
1.2.5  條件分支語(yǔ)句 10
1.2.6  循環(huán)語(yǔ)句 11
1.2.7  break和continue 12
1.2.8  格式化輸出 13
1.3  函數(shù)及用法 14
1.3.1  定義和調(diào)用函數(shù) 14
1.3.2  return關(guān)鍵字 15
1.3.3  遞歸調(diào)用函數(shù) 15
1.4  函數(shù)的特殊操作 16
1.4.1  參數(shù)是函數(shù) 16
1.4.2  返回結(jié)果是函數(shù) 17
1.4.3  匿名函數(shù)（Lambda表達(dá)式） 17
1.5  Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 18
1.5.1  列表及其用法 18
1.5.2  元組及其用法 19
1.5.3  字典及其用法 19
1.6  動(dòng)手練習(xí) 20
第2章  數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)之NumPy 21
2.1  NumPy庫(kù)中的ndarray對(duì)象 21
2.1.1  如何創(chuàng)建ndarray 22
2.1.2  用dtype參數(shù)指定數(shù)據(jù)類型 23
2.1.3  創(chuàng)建全0或全1的ndarray 24
2.2  NumPy常見(jiàn)操作 25
2.2.1  用arange創(chuàng)建序列 25
2.2.2  常用的數(shù)學(xué)運(yùn)算 26
2.2.3  NumPy的科學(xué)計(jì)算函數(shù) 26
2.2.4  NumPy的聚合統(tǒng)計(jì)函數(shù) 27
2.3  索引和切片操作 28
2.3.1  索引操作 28
2.3.2  布爾索引與過(guò)濾數(shù)據(jù) 29
2.3.3  切片操作中的內(nèi)存共享問(wèn)題 29
2.3.4  copy函數(shù)與創(chuàng)建副本 31
2.4  動(dòng)手練習(xí) 31
第3章  數(shù)據(jù)處理庫(kù)之Pandas 33
3.1  Series對(duì)象及操作 34
3.1.1  Series常規(guī)操作 34
3.1.2  Series抽樣操作 35
3.1.3  Series索引操作 35
3.1.4  Series切片操作 37
3.1.5  Series布爾索引過(guò)濾操作 38
3.1.6  Series遍歷操作 39
3.2  DataFrame對(duì)象及操作 39
3.2.1  創(chuàng)建DataFrame對(duì)象 39
3.2.2  提取DataFrame對(duì)象的數(shù)據(jù) 40
3.2.3  遍歷DataFrame對(duì)象 41
3.2.4  排序DataFrame中的數(shù)據(jù) 42
3.2.5  以列為單位操作DataFrame數(shù)據(jù) 42
3.2.6  分析統(tǒng)計(jì)DataFrame數(shù)據(jù) 43
3.3  DataFrame同各種文件交互 44
3.3.1  把DataFrame數(shù)據(jù)導(dǎo)入CSV文件 44
3.3.2  把CSV數(shù)據(jù)導(dǎo)入DataFrame對(duì)象 45
3.3.3  把DataFrame數(shù)據(jù)導(dǎo)入JSON文件 46
3.3.4  把JSON數(shù)據(jù)導(dǎo)入DataFrame對(duì)象 46
3.4  動(dòng)手練習(xí) 47
第4章  數(shù)據(jù)可視化庫(kù)之Matplotlib 48
4.1  繪制各類圖形 49
4.1.1  繪制折線圖 49
4.1.2  繪圖時(shí)的通用屬性參數(shù) 50
4.1.3  繪制柱狀圖 51
4.1.4  繪制餅圖 52
4.1.5  繪制直方圖 53
4.2  設(shè)置坐標(biāo) 54
4.2.1  設(shè)置x坐標(biāo)和y坐標(biāo)的標(biāo)簽文字 55
4.2.2  設(shè)置坐標(biāo)范圍 55
4.2.3  設(shè)置主次刻度 56
4.2.4  設(shè)置并旋轉(zhuǎn)刻度文字 58
4.3  增加可視化美觀效果 59
4.3.1  設(shè)置圖例 59
4.3.2  設(shè)置中文標(biāo)題 60
4.3.3  設(shè)置網(wǎng)格效果 61
4.4  設(shè)置子圖效果 63
4.4.1  通過(guò)add_subplot方法繪制子圖 63
4.4.2  通過(guò)subplot方法繪制子圖 64
4.4.3  子圖共享x坐標(biāo)軸 65
4.4.4  在大圖里繪制子圖 66
4.5  高級(jí)圖表的繪制方式 67
4.5.1  繪制散點(diǎn)圖 67
4.5.2  繪制熱力圖 69
4.5.3  繪制等值線圖 70
4.6  動(dòng)手練習(xí) 71
第5章  數(shù)據(jù)獲取之網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) 72
5.1  和爬蟲(chóng)有關(guān)的HTTP協(xié)議 72
5.1.1  基于HTTP協(xié)議的請(qǐng)求處理流程 73
5.1.2  HTTP請(qǐng)求頭包含操作系統(tǒng)和瀏覽器信息 74
5.1.3  Post和Get請(qǐng)求方法 75
5.1.4  HTTP常見(jiàn)的狀態(tài)碼 75
5.2  通過(guò)Urllib庫(kù)獲取網(wǎng)頁(yè)信息 76
5.2.1  通過(guò)request爬取網(wǎng)頁(yè) 76
5.2.2  設(shè)置超時(shí)時(shí)間 76
5.2.3  用URLError處理網(wǎng)絡(luò)異常 77
5.2.4  設(shè)置header屬性來(lái)模擬瀏覽器發(fā)送請(qǐng)求 78
5.3  通過(guò)BeautifulSoup提取頁(yè)面信息 78
5.3.1  安裝BeautifulSoup庫(kù) 78
5.3.2  用Tag提取HTML元素和屬性 79
5.3.3  用NavigableString提取元素值 80
5.3.4  用Comment提取注釋 80
5.3.5  制作爬取指定頁(yè)面內(nèi)容的規(guī)則 81
5.4  通過(guò)正則表達(dá)式截取信息 83
5.4.1  查找指定的字符串 83
5.4.2  用通配符來(lái)模糊匹配 84
5.4.3  通過(guò)原子表來(lái)定義匹配規(guī)則 85
5.4.4  用findall按匹配規(guī)則截取內(nèi)容 86
5.5  動(dòng)手練習(xí) 88
第6章  用Scrapy框架爬取數(shù)據(jù) 89
6.1  Scrapy框架概述 89
6.1.1  生成Scrapy項(xiàng)目 90
6.1.2  觀察Scrapy框架的構(gòu)成 90
6.1.3  分析yield關(guān)鍵字 90
6.2  簡(jiǎn)單爬蟲(chóng)范例 91
6.2.1  創(chuàng)建爬蟲(chóng)項(xiàng)目 92
6.2.2  在items里定義數(shù)據(jù)模型 92
6.2.3  生成爬蟲(chóng)文件 93
6.2.4  在pipelines文件里定義數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式 94
6.2.5  觀察爬蟲(chóng)程序的運(yùn)行結(jié)果 95
6.2.6  Scrapy框架開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)項(xiàng)目的步驟 95
6.3  復(fù)雜爬蟲(chóng)范例 96
6.3.1  明確需求 96
6.3.2  創(chuàng)建Scrapy項(xiàng)目 97
6.3.3  定義圖書的數(shù)據(jù)模型 98
6.3.4  編寫代碼實(shí)現(xiàn)爬蟲(chóng)功能 99
6.3.5  把爬取結(jié)果存為CSV文件 100
6.3.6  運(yùn)行爬蟲(chóng)并觀察結(jié)果 101
6.4  動(dòng)手練習(xí) 102
第7章  數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)分析方法 103
7.1  基于Python的數(shù)據(jù)預(yù)處理 103
7.1.1  數(shù)據(jù)規(guī)范化處理 104
7.1.2  缺失值處理 104
7.1.3  重復(fù)值處理 106
7.2  Python與MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的交互 106
7.2.1  在本地搭建MySQL環(huán)境 107
7.2.2  安裝用來(lái)連接MySQL的PyMySQL庫(kù) 108
7.2.3  通過(guò)select語(yǔ)句執(zhí)行查詢 110
7.2.4  執(zhí)行增、刪、改操作 111
7.3  描述性統(tǒng)計(jì) 113
7.3.1  對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分析 113
7.3.2  平均數(shù)、中位數(shù)和百分位數(shù) 114
7.3.3  用箱狀圖展示分位數(shù) 115
7.3.4  用小提琴圖展示數(shù)據(jù)分布情況 115
7.3.5  統(tǒng)計(jì)極差、方差和標(biāo)準(zhǔn)差 116
7.4  概率分析方法與推斷統(tǒng)計(jì) 117
7.4.1  用直方圖來(lái)擬合正態(tài)分布圖形 117
7.4.2  驗(yàn)證序列是否滿足正態(tài)分布 118
7.4.3  參數(shù)估計(jì)方法 119
7.4.4  顯著性驗(yàn)證 120
7.5  基于時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)方法 121
7.5.1  統(tǒng)計(jì)移動(dòng)平均值 121
7.5.2  時(shí)間序列的自相關(guān)性分析 122
7.5.3  時(shí)間序列的偏自相關(guān)性分析 124
7.6  動(dòng)手練習(xí) 125
第8章  中文文本處理 126
8.1  中文文本處理概述 126
8.1.1  中文分詞 127
8.1.2  詞頻統(tǒng)計(jì) 127
8.1.3  詞性標(biāo)注 127
8.1.4  停用詞消除 127
8.2  基于結(jié)巴庫(kù)的文本處理 128
8.2.1  實(shí)現(xiàn)分詞效果 128
8.2.2  提取關(guān)鍵字 129
8.2.3  標(biāo)注詞性 129
8.2.4  統(tǒng)計(jì)詞頻 130
8.3  引入自定義信息 131
8.3.1  用自定義詞典分詞 131
8.3.2  去除自定義的停用詞 132
8.3.3  自定義詞性 133
8.4  基于NLTK庫(kù)的文本處理 133
8.4.1  統(tǒng)計(jì)詞頻和出現(xiàn)次數(shù) 134
8.4.2  展示高頻詞 135
8.4.3  繪制詞頻分布圖 135
8.4.4  繪制詞云 136
8.5  動(dòng)手練習(xí) 137
第9章  文本向量化技術(shù) 138
9.1  文本向量化技術(shù)概述 138
9.1.1  什么是文本向量化 139
9.1.2  什么是TF-IDF 139
9.1.3  基于TF-IDF的文本向量化示例 139
9.2  基于Gensim的文本向量化分析 140
9.2.1  Gensim庫(kù)介紹 140
9.2.2  計(jì)算TF-IDF 141
9.2.3  分詞與TF-IDF技術(shù)的整合應(yīng)用 142
9.3  向量化技術(shù)的使用場(chǎng)景 143
9.3.1  相似度分析 143
9.3.2  情感分析 144
9.4  動(dòng)手練習(xí) 146
第10章  基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析方法 147
10.1  基礎(chǔ)知識(shí) 148
10.1.1  什么是機(jī)器學(xué)習(xí) 148
10.1.2  安裝sklearn庫(kù)并了解數(shù)據(jù)集 148
10.1.3  訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集 149
10.2  線性回歸分析方法 149
10.2.1  波士頓房?jī)r(jià)案例的數(shù)據(jù)集 149
10.2.2  多元線性回歸分析方法 152
10.2.3  交叉驗(yàn)證分析技術(shù) 154
10.3  嶺回歸和Lasso回歸分析法 155
10.3.1  嶺回歸和線性回歸的差別 155
10.3.2  用嶺回歸擬合波士頓房?jī)r(jià) 157
10.3.3  用Lasso回歸分析波士頓房?jī)r(jià) 159
10.4  基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類分析方法 160
10.4.1  SVM分類器的線性與高斯內(nèi)核 160
10.4.2  用SVM分類器分類鳶尾花 162
10.4.3  基于KNN分類器的可視化效果 165
10.4.4  用KNN分類器分類葡萄酒數(shù)據(jù) 166
10.4.5  用邏輯回歸分類器分類鳶尾花 167
10.5  基于手寫體數(shù)字識(shí)別的分類范例 168
10.5.1  分析Digits數(shù)據(jù)集 169
10.5.2  用訓(xùn)練集和測(cè)試集評(píng)估分類結(jié)果 169
10.5.3  觀察分類模型的預(yù)測(cè)與真實(shí)結(jié)果 171
10.6  動(dòng)手練習(xí) 172
第11章  電影評(píng)論數(shù)據(jù)分析案例 174
11.1  用Scrapy爬取電影評(píng)論數(shù)據(jù) 174
11.1.1  創(chuàng)建Scrapy項(xiàng)目 175
11.1.2  分析待爬取的評(píng)論頁(yè)面代碼 175
11.1.3  編寫評(píng)論數(shù)據(jù)的模型 177
11.1.4  編寫爬蟲(chóng)代碼 178
11.1.5  編寫數(shù)據(jù)持久化代碼 179
11.1.6  編寫爬蟲(chóng)項(xiàng)目的配置信息 180
11.1.7  運(yùn)行爬蟲(chóng)并獲取數(shù)據(jù) 180
11.2  對(duì)爬取的電影評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 181
11.2.1  通過(guò)餅圖分析評(píng)分 181
11.2.2  通過(guò)柱狀圖分析評(píng)分 182
11.2.3  繪制關(guān)于評(píng)論的詞云 183
11.2.4  用直方圖觀察情感分析結(jié)果 185
11.3  動(dòng)手練習(xí) 186
第12章  二手房數(shù)據(jù)分析案例 187
12.1  用Scrapy爬取二手房數(shù)據(jù) 187
12.1.1  創(chuàng)建Scrapy項(xiàng)目并明確待爬取的數(shù)據(jù) 187
12.1.2  分析待爬取的頁(yè)面代碼 188
12.1.3  編寫二手房數(shù)據(jù)的模型 190
12.1.4  編寫爬蟲(chóng)代碼 191
12.1.5  編寫數(shù)據(jù)持久化代碼 193
12.1.6  編寫爬蟲(chóng)項(xiàng)目的配置信息 193
12.1.7  運(yùn)行爬蟲(chóng)并獲取數(shù)據(jù) 193
12.2  數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)分析 194
12.2.1  根據(jù)數(shù)據(jù)特性清洗數(shù)據(jù) 194
12.2.2  通過(guò)餅圖展示二手房數(shù)據(jù) 195
12.2.3  通過(guò)柱狀圖展示二手房數(shù)據(jù) 197
12.2.4  通過(guò)直方圖展示二手房房?jī)r(jià) 199
12.2.5  通過(guò)小提琴圖展示二手房數(shù)據(jù) 200
12.2.6  通過(guò)散點(diǎn)圖展示關(guān)注情況 202
12.2.7  繪制二手房相關(guān)的詞云 203
12.3  動(dòng)手練習(xí) 205
第13章  通過(guò)電子郵件發(fā)送數(shù)據(jù)分析結(jié)果 207
13.1  實(shí)現(xiàn)發(fā)送電子郵件的功能 207
13.1.1  發(fā)送簡(jiǎn)單格式的電子郵件（無(wú)收件人信息） 208
13.1.2  發(fā)送HTML格式的電子郵件（顯示收件人） 209
13.1.3  包含文本附件的電子郵件（多個(gè)收件人） 211
13.1.4  在正文中嵌入圖片 212
13.2  以電子郵件的形式發(fā)送RSI指標(biāo)圖 214
13.2.1  RSI指標(biāo)的原理和算法描述 214
13.2.2  通過(guò)范例程序觀察RSI的算法 215
13.2.3  把Matplotlib繪制的RSI圖存儲(chǔ)為圖片 216
13.2.4  RSI整合K線圖后以電子郵件形式發(fā)送 218
13.3  以電子郵件的形式發(fā)送基于RSI指標(biāo)的買賣點(diǎn) 222
13.3.1  RSI指標(biāo)對(duì)買賣點(diǎn)的指導(dǎo)意義 222
13.3.2  基于RSI指標(biāo)計(jì)算買點(diǎn)并以電子郵件的形式發(fā)出 222
13.3.3  基于RSI指標(biāo)計(jì)算賣點(diǎn)并以電子郵件的形式發(fā)出 225
13.4  動(dòng)手練習(xí) 227