目 錄

第1章 初識Python 1
1.1 使用IDLE 1
1.2 從字符串著手 4
1.3 復(fù)雜數(shù)據(jù)的福音——列表 7
1.3.1 創(chuàng)建列表 7
1.3.2 列表的操作 7
1.4 處理數(shù)據(jù)——條件判斷 9
1.5 處理數(shù)據(jù)——循環(huán) 11
1.6 處理數(shù)據(jù)進(jìn)階——嵌套語句 12
1.7 函數(shù) 14
1.8 拿來就用——模塊 16
1.9 文件 17
1.10 處理異常 18
第2章 網(wǎng)頁 20
2.1 工具準(zhǔn)備 20
2.2 從URL開始 21
2.2.1 簡單獲取URL 22
2.2.2 鏈接與URL 24
2.3 編寫網(wǎng)頁的語言——HTML 25
2.3.1 創(chuàng)建自己的第一個網(wǎng)頁 26
2.3.2 標(biāo)簽——創(chuàng)建網(wǎng)頁的方塊 27
2.3.3 標(biāo)簽屬性 30
2.4 CSS與class 31
2.5 JavaScript和id 33
2.6 網(wǎng)頁分析工具 36
2.6.1 谷歌開發(fā)者工具 36
2.6.2 查看網(wǎng)頁結(jié)構(gòu) 38
2.6.3 定位指定的元素 39
2.6.4 篩選不同的資源 41
2.7 網(wǎng)頁的快遞——HTTP 44
2.7.1 HTTP請求 45
2.7.2 HTTP響應(yīng) 46
2.7.3 HTTP的應(yīng)用——Cookie和Session 47
2.7.4 實戰(zhàn)——HTTP的交互過程 49
2.8 以URL結(jié)束 52
2.9 本章總結(jié) 55
第3章 數(shù)據(jù)抓取 56
3.1 工具準(zhǔn)備 56
3.2 Xpath和lxml.html 58
3.2.1 網(wǎng)頁分析利器——lxml 58
3.2.2 XPath 59
3.2.3 XPath使用實例 60
3.2.4 XPath演示 61
3.3 關(guān)于robots.txt 62
3.4 小試牛刀 64
3.4.1 過程分析 64
3.4.2 動手敲代碼 67
3.4.3 小結(jié) 68
3.4.4 擴(kuò)展 68
3.5 獲取電影數(shù)據(jù)（上） 69
3.5.1 過程分析 70
3.5.2 動手敲代碼 73
3.5.3 小結(jié) 74
3.6 獲取電影數(shù)據(jù)（下） 75
3.6.1 過程分析 76
3.6.2 動手敲代碼 76
3.6.3 考慮加強(qiáng)代碼的健壯性 78
3.6.4 小結(jié) 80
3.7 另類的網(wǎng)頁抓取 80
3.7.1 過程分析 81
3.7.2 動手敲代碼 84
3.7.3 小結(jié) 85
3.8 爬蟲與網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人 85
3.9 本章總結(jié) 86
第4章 文本處理 87
4.1 正則表達(dá)式 87
4.1.1 怎樣進(jìn)行匹配 87
4.1.2 常用的元字符 88
4.2 更強(qiáng)的文本工具——Python的 re庫 89
4.2.1 匹配對象怎么用 91
4.2.2 使用regex來搜索 91
4.2.3 使用regex來替換 93
4.2.4 更方便查找 95
4.2.5 re庫中的控制標(biāo)志 95
4.2.6 replace()和re.sub() 98
4.2.7 實現(xiàn)更高級的strip()方法 99
4.2.8 新的拆分方法re.split() 100
4.2.9 怎樣提取中文 101
4.3 電影數(shù)據(jù)的處理 102
4.3.1 提取之前的觀察 104
4.3.2 需要獲取哪些數(shù)據(jù) 104
4.3.3 多樣化的方法 111
4.3.4 格式化的數(shù)據(jù) 112
4.4 本章總結(jié) 115
第5章 數(shù)據(jù)分析 116
5.1 工具準(zhǔn)備 116
5.1.1 配置Jupyter Notebook 116
5.1.2 數(shù)據(jù)生成幫手——Numpy 116
5.1.3 Pandas中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 118
5.2 像一維數(shù)組的Series 118
5.2.1 獲取Series信息 120
5.2.2 Series進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算 123
5.2.3 對Series進(jìn)行一些操作 124
5.2.4 方法串聯(lián) 128
5.2.5 操作Series中的字符串?dāng)?shù)據(jù) 129
5.2.6 小結(jié)一下Series 130
5.3 DataFrame 131
5.3.1 創(chuàng)建DataFrame 132
5.3.2 對齊 133
5.3.3 了解DataFrame 134
5.3.4 常用DataFrame操作 137
5.3.5 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出 141
5.4 簡單數(shù)據(jù)分析 145
5.4.1 電影評分分布 145
5.4.2 電影產(chǎn)量趨勢 146
5.4.3 評論人數(shù)最多的電影 147
5.4.4 發(fā)行電影最多的國家 148
5.5 看得見的數(shù)據(jù) 153
5.5.1 線圖 153
5.5.2 柱狀圖 155
5.5.3 餅圖 157