Beautiful JavaScript

內容簡介:擷取、清理、分析與轉換資料「Kyran的書包含了大量資訊，從D3.js細節說明，到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說，您將從這本書中學到很多東西！」―Peter Cook, 《D3 Start to Finish》作者如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視覺化？在這本實用的書中，作者Kyran Dale向資料科學家、分析師以及Python、JavaScript開發人員，展示如何為工作建立理想的工具鏈。藉由提供引人入勝的範例以及分享得之不易的實務經驗，本書將引導您善用最佳的Python和JavaScript程式庫。Python為爬取、清理和處理資料提供強大、成熟的程式庫。在web視覺化程式設計方面，JavaScript是最好的語言。這兩種語言相得益彰，可以幫助您建立現代web視覺化工具鏈。您將學習如何：‧使用爬取或web API(Requests、Scrapy、Beautiful Soup)獲取資料‧在NumPy生態系統(帶有pandas、Matplotlib和Seaborn的Jupyter notebook)中使用Python資料處理程式庫清理和處理資料‧使用靜態檔案或輕量級Python伺服器(Flask RESTful API)將資料交付到瀏覽器‧掌握足夠的web開發技能(HTML、CSS、JavaScript)將資料視覺化‧使用挖掘和精煉資料建立web圖表和視覺化(Plotly、D3)

本書從實戰角度系統論述了Python 爬蟲技術的核心知識，並通過大量的真實項目幫助讀者深入掌握Python 爬蟲技術及其實現。本書提供了大量實戰案例，演繹採用各種技術編寫Python 爬蟲的方式。讀者可以任意組合使用這些技術，完成非常複雜的爬蟲應用。本書共20 章，分為五篇。第一篇：基礎知識(第1～2 章)，主要包括Python 編程環境的搭建、IDE 的安裝和使用、HTTP 的基礎知識、網頁基礎(HTML、CSS、JavaScript)、爬蟲的基本原理、Session、Cookie。第二篇：網絡庫(第3～5 章)，主要包括網絡庫urllib、urllib3 和requests 的核心使用方法，例如，發送HTTP 請求、處理超時、設置HTTP 請求頭、處理中文字符、搭建和使用代理、解析鏈接、Robots 協議等。第三篇：解析庫(第6～9 章)，主要包括3 個常用解析庫(lxml、Beautiful Soup 和pyquery)的使用方法，同時介紹了多種用於分析HTML 代碼的技術，例如，正則表達式、XPath、CSS 選擇器、方法選擇器等。第四篇：數據存儲(第10～11 章)，主要包括Python 中數據存儲的解決方案，如文件存儲和SQLite 數據庫。第五篇：爬蟲高級應用(第12～20 章)，主要包括Python 爬蟲的一些高級技術，如抓取異步數據、Selenium、Splash、抓取移動App 數據、Appium、多線程爬蟲、爬蟲框架Scrapy、通過OpenCV 技術識別驗證碼；最後給出一個綜合的實戰案例，該案例綜合了Python 爬蟲、數據存儲、PyQt、多線程、數據可視化、Web 等多種技術實現一個可視化爬蟲。