Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e

洪錦魁

  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-1
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-2
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-3
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-4
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-5
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-6
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-7
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-8
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-9
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-10
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-11
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-12
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-13
  • Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-14
Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析 -- 王者歸來, 2/e-preview-1

買這商品的人也買了...

商品描述

Python網路爬蟲
大數據擷取、清洗、儲存與分析
王者歸來(第二版)
★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★
★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★
★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★
★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★
★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★

    第二版和第一版做比較,增加下列內容:
    ★:全書增加約50個程式實例
    ★:網路趨勢,了解輿情
    ★:網路關鍵字查詢
    ★:YouBike資訊
    ★:國際金融資料查詢
    ★:博客來圖書排行榜
    ★:中央氣象局
    ★:租屋網站
    ★:生活應用

    下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容:
    ★:認識搜尋引擎與網路爬蟲
    ★:認識約定成俗的協議robots.txt
    ★:從零開始解析HTML網頁
    ★:認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁
    ★:認識Python內建urllib、urllib2模組,同時介紹好用的requests模組
    ★:說明lxml模組
    ★:Selenium模組
    ★:XPath方法解說
    ★:css定位網頁元素
    ★:Cookie觀念
    ★:自動填寫表單
    ★:使用IP代理服務與實作
    ★:偵測IP
    ★:更進一步解說更新的模組Requests-HTML 
    ★:認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組

    在書籍內容,筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站:
    ☆:國際與國內股市資訊
    ☆:基金資訊
    ☆:股市數據
    ☆:人力銀行
    ☆:維基網站
    ☆:主流媒體網站
    ☆:政府開放數據網站
    ☆:YouBike服務網站
    ☆:PTT網站
    ☆:電影網站
    ☆:星座網站
    ☆:小說網站
    ☆:博客來網站
    ☆:中央氣象局
    ☆:露天拍賣網站
    ☆:httpbin網站
    ☆:python.org網站
    ☆:github.com網站
    ☆:ipstack.com網站API實作
    ☆:Google API實作
    ☆:Facebook API實作

    探索網站成功後,筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據:
    ★:CSV檔案格式
    ★:JSON檔案格式
    ★:XML、Pickle
    ★:Excel
    ★:SQLite

    在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題,筆者也以實例解決下列相關問題:
    ☆:URL編碼與中文網址觀念
    ☆:將中文儲存在JSON格式檔案
    ☆:亂碼處理
    ☆:簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存
    ☆:解析Ajax動態加載網頁,獲得更多頁次資料
    ☆:使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

作者簡介

洪錦魁

  一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家,著作等身的作家。
  ■ DOS 時代他的代表作品是 IBM PC 組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。
  ■ Windows 時代他的代表作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。
  ■ Internet 時代他的代表作品是網頁設計使用 HTML。
  ■ 大數據時代他的代表作品是 R 語言邁向 Big Data 之路。
  ■ 人工智慧時代他的代表作品是機器學習彩色圖解 + 基礎數學與基礎微積分 + Python實作。

  除了作品被翻譯為簡體中文、馬來西亞文外,2000 年作品更被翻譯為Mastering HTML 英文版行銷美國,近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行:

  1:Java 入門邁向高手之路王者歸來
  2:Python 最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
  3:Python 最強入門邁向數據科學之路王者歸來
  4:Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來
  5:演算法最強彩色圖鑑 + Python 程式實作王者歸來
  6:網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Map 王者歸來
  7:機器學習彩色圖解 + 基礎數學篇 + Python 實作王者歸來
  8:機器學習彩色圖解 + 基礎微積分篇 + Python 實作王者歸來
  9:R 語言邁向Big Data 之路
  10:Excel 完整學習邁向最強職場應用王者歸來

  他的近期著作分別登上天瓏、博客來、Momo 電腦書類暢銷排行榜第一名,他的書著作最大的特色是,所有程式語法會依特性分類,同時以實用的程式範例做解說,讓整本書淺顯易懂,讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

目錄大綱

第零章 認識網路爬蟲
0-1 認識HTML
0-2 網路地址URL
0-3 爬蟲的類型
0-4 搜尋引擎與爬蟲原理
0-5 網路爬蟲的搜尋方法
0-6 網路爬蟲是否合法
0-7 認識HTTP 與HTTPS
0-8 表頭(headers)

第一章 JSON 資料與繪製世界地圖
1-1 JSON 資料格式前言
1-2 認識json 資料格式
1-3 將Python 應用在json 字串形式資料
1-4 將Python 應用在json 檔案
1-5 簡單的json 檔案應用
1-6 世界人口數據的json 檔案
1-7 繪製世界地圖
1-8 XML

第二章 使用Python 處理CSV 文件
2-1 建立一個CSV 文件
2-2 用記事本開啟CSV 檔案
2-3 csv 模組
2-4 讀取CSV 檔案
2-5 寫入CSV 檔案
2-6 寫入與讀取含中文的 CSV 文件
2-7 專題—使用 CSV 檔案繪製氣象圖表
2-8 pickle 模組
2-9 Python 與Microsoft Excel

第三章 網路爬蟲基礎實作
3-1 上網不再需要瀏覽器了
3-2 下載網頁資訊使用 requests 模組
3-3 檢視網頁原始檔
3-4 分析網站使用Chrome 開發人員工具
3-5 下載網頁資訊使用urllib 模組
3-6 認識httpbin 網站
3-7 認識Cookie
3-8 設置代理IP

第四章 Pandas 模組
4-1 Series
4-2 DataFrame
4-3 基本Pandas 資料分析與處理
4-4 檔案的輸入與輸出
4-5 Pandas 繪圖
4-6 時間序列(Time Series)
4-7 專題—鳶尾花
4-8 專題—匯入網頁表格資料

第五章 BeautifulSoup 解析網頁
5-1 解析網頁使用BeautifulSoup 模組
5-2 其它HTML 文件解析
5-3 網路爬蟲實戰—圖片下載
5-4 網路爬蟲實戰—找出台灣彩券公司最新一期威力彩開獎結果
5-5 網路爬蟲實戰—列出Yahoo 焦點新聞標題和超連結
5-6  IP 偵測網站 FileFab

第六章 網頁自動化
6-1 hashlib 模組
6-2 環保署空氣品質JSON 檔案實作
6-3 檢測網站內容是否更新
6-4 工作排程與自動執行
6-5 環保署空氣品質的CSV 檔案

第七章 Selenium 網路爬蟲的王者
7-1 順利使用Selenium 工具前的安裝工作
7-2 獲得webdriver 的物件型態
7-3 擷取網頁
7-4 尋找HTML 文件的元素
7-5 XPath 語法
7-6 用Python 控制點選超連結
7-7 用Python 填寫表單和送出
7-8 用Python 處理使用網頁的特殊按鍵
7-9 用Python 處理瀏覽器運作
7-10 自動化下載環保署空氣品質資料

第八章 PTT 爬蟲實戰
8-1 認識批踢踢實業坊
8-2 進入PTT 網址
8-3 解析PTT 進入須滿18 歲功能鈕
8-4 各篇文章的解析
8-5 解析文章標題與作者
8-6 推文數量
8-7 文章發表日期
8-8 將PTT 目前頁面內容以JSON 檔案儲存
8-9 前一頁面處理的說明
8-10 進入PPT 的beauty 論壇網站
8-11 ipstack

第九章 Yahoo 奇摩電影網站
9-1 本週新片
9-2 中文片名和英文片名
9-3 上映日期
9-4 期待度
9-5 影片摘要
9-6 劇照海報
9-7 爬取兄弟節點
9-8 預告片
9-9 排行榜

第十章 台灣主流媒體網站
10-1 蘋果日報
10-2 聯合報
10-3 經濟日報
10-4 中國時報
10-5 工商時報

第十一章 Python 與SQLite 資料庫
11-1 SQLite 基本觀念
11-2 資料庫連線
11-3 SQLite 資料類型
11-4 建立SQLite 資料庫表單
11-5 增加SQLite 資料庫表單紀錄
11-6 查詢SQLite 資料庫表單
11-7 更新SQLite 資料庫表單紀錄
11-8 刪除SQLite 資料庫表單紀錄
11-9 DB Browser for SQLite
11-10 將台北人口數儲存SQLite 資料庫

第十二章 股市數據爬取與分析
12-1 證券櫃檯買賣中心
12-2 台灣證券交易所
12-3 Yahoo 股市資訊
12-4 台灣股市資料讀取與圖表製作
12-5 國際股市數據爬取

第十三章 金融資訊的應用
13-1 台灣銀行利率查詢
13-2 取得HTML 文件
13-3 分析HTML 文件
13-4 將利率表儲存成CSV 檔案
13-5 取得最優惠利率
13-6 基金資料

第十四章 YouBike 數據
14-1 台北市的YouBike 數據
14-2 認識YouBike 的JSON 數據
14-3 下載與儲存YouBike 資料
14-4 獲得天母運動公園的YouBike 數據
14-5 計算YouBike 車輛使用效率

第十五章 星座屋網站
15-1 進入星座屋網站
15-2 分析網站與爬取星座運勢文字
15-3 星座圖片的下載

第十六章 小說網站
16-1 進入小說網站
16-2 解析網站
16-3 處理編碼問題
16-4 爬取書籍章節標題
16-5 爬取章節內容的連結
16-6 從章節超連結輸出小說內容
16-7 將小說內文存入檔案

第十七章 台灣高鐵與中央氣象局數據
17-1 台灣高鐵
17-2 中央氣象局

第十八章 維基百科
18-1 維基百科的中文網址
18-2 爬取台積電主文資料
18-3 台積電的簡史
18-4 URL 編碼

第十九章 Python 與Facebook
19-1 Facebook 圖形API
19-2 facebook-sdk 存取資料的應用

第二十章 Google API
20-1 申請Google API 金鑰
20-2 基本操作Google Map
20-3 爬蟲擷取Google 地理資訊
20-4 地理資訊的基本應用
20-5 找尋指定區域內的景點

第二十一章 Yahoo 拍賣網站
21-1 Yahoo 拍賣網站
21-2 分析網頁與單個商品搜尋
21-3 系列商品搜尋

第二十二章 日常生活的應用
22-1 租房資訊
22-2 台鐵網站
22-3 博客來電腦書排行榜

第二十三章 網路趨勢
23-1 使用Google Trends
23-2 執行搜尋
23-3 使用pytrends 模組
23-4 每天或今天搜尋熱門的關鍵字
23-5 年度熱門搜尋的關鍵字
23-6 查詢同時列出建議關鍵字
23-7 查詢關鍵字的相關查詢
23-8 查詢關鍵字的相關主題
23-9 關鍵字熱門搜尋區域

第二十四章 Requests-HTML 模組
24-1 安裝與導入
24-2 使用者請求Session
24-3 認識回傳資料型態與幾個重要屬性
24-4 數據清洗與爬取
24-5 搜尋豆瓣電影網站
24-6 Ajax 動態數據加載

第二十五章 人力銀行網站
25-1 認識人力銀行網頁
25-2 分析與設計簡單的爬蟲程式
25-3 更進一步分析網頁

第二十六章 Scrapy
26-1 安裝Scrapy
26-2 從簡單的實例開始—建立Scrapy 專案
26-3 Scrapy 定位元素
26-4 使用cookie 登入
26-5 保存文件為JSON 和CSV 檔案
26-6 Scrapy 架構圖
26-7 專題—爬取多頁PTT 資料