1 準備 1
1.1 開發環境搭建 2
1.1.1 在Ubuntu係統下搭建Python集成開發環境 2
1.1.2 在Windows係統下搭建Python集成開發環境 13
1.1.3 三種安裝第三方庫的方法 16
1.2 Python基礎語法介紹 19
1.2.1 if__name__=='__main__' 20
1.2.2 列錶解析式 22
1.2.3 裝飾器 23
1.2.4 遞歸函數 26
1.2.5 麵嚮對象 27
1.3 The Zen of Python 28
參考文獻 30
2 數據的獲取 31
2.1 爬蟲簡介 31
2.2 數據抓取實踐 33
2.2.1 請求網頁數據 33
2.2.2 網頁解析 38
2.2.3 數據的存儲 46
2.3 爬蟲進階 50
2.3.1 異常處理 50
2.3.2 robots.txt 58
2.3.3 動態UA 60
2.3.4 代理IP 61
2.3.5 編碼檢測 61
2.3.6 正則錶達式入門 63
2.3.7 模擬登錄 69
2.3.8 驗證碼問題 74
2.3.9 動態加載內容的獲取 84
2.3.10 多綫程與多進程 93
2.4 爬蟲總結 101
參考文獻 102
3 數據的存取與清洗 103
3.1 數據存取 103
3.1.1 基本文件操作 103
3.1.2 CSV文件的存取 111
3.1.3 JSON文件的存取 116
3.1.4 XLSX文件的存取 121
3.1.5 MySQL數據庫文件的存取 137
3.2 NumPy 145
3.2.1 NumPy簡介 145
3.2.2 NumPy基本操作 146
3.3 pandas 158
3.3.1 pandas簡介 158
3.3.2 Series與DataFrame的使用 159
3.3.3 布爾值數組與函數應用 169
3.4 數據的清洗 174
3.4.1 編碼問題 174
3.4.2 缺失值的檢測與處理 175
3.4.3 去除異常值 181
3.4.4 去除重復值與冗餘信息 183
3.4.5 注意事項 185
參考文獻 187
4 數據的分析及可視化 188
4.1 探索性數據分析 189
4.1.1 基本流程 189
4.1.2 數據降維 197
4.2 機器學習入門 199
4.2.1 機器學習簡介 200
4.2.2 決策樹——機器學習算法的應用 202
4.3 手動實現KNN算法 205
4.3.1 特例——最鄰近分類器 205
4.3.2 KNN算法的完整實現 213
4.4 數據可視化 215
4.4.1 高質量作圖工具——matplotlib 215
4.4.2 快速作圖工具——pandas與matplotlib 223
4.4.3 簡捷作圖工具——seaborn與matplotlib 226
4.4.4 詞雲圖 230
參考文獻 232
5 Python與生活 234
5.1 定製一個新聞提醒服務 234
5.1.1 新聞數據的抓取 235
5.1.2 實現郵件發送功能 237
5.1.3 定時執行及本地日誌記錄 239
5.2 Python與數學 241
5.2.1 估計π值 242
5.2.2 三門問題 245
5.2.3 解決LP與QP問題（選讀） 247
5.3 QQ群聊天記錄數據分析 251
參考文獻 256
· · · · · · (收起)