第1章Python基础

1.1安装Python环境

1.1.1 Python 3.6.2安装与配置

1.1.2使用IDE工具——PyCharm

1.1.3使用IDE工具——Anaconda

1.2 Python操作入门

1.2.1编写第一个Python代码

1.2.2 Python基本操作

1.2.3变量

1.3 Python数据类型

1.3.1数字

1.3.2字符串

1.3.3列表

1.3.4元组

1.3.5集合

1.3.6字典

1.4 Python语句与函数

1.4.1条件语句

1.4.2循环语句

1.4.3函数

第2章 写一个简单的爬虫

2.1关于爬虫的合法性

2.2了解网页

2.2.1认识网页结构

2.2.2写一个简单的HTML

2.3使用requests库请求网站

2.3.1安装requests库

2.3.2爬虫的基本原理

2.3.3使用GET方式抓取数据

2.3.4使用POST方式抓取数据

2.4使用Beautiful Soup解析网页

2.5清洗和组织数据

2.6爬虫攻防战

第3章用API爬取天气预报数据

3.1注册免费API和阅读技术文档

3.2获取API数据

3.3存储数据到MongoDB

3.3.1下载并安装MongoDB

3.3.2在PyCharm中安装Mongo Plugin

3.3.3将数据存入MongoDB

3.4 MongoDB数据库查询

第4章 大型爬虫案例：抓取某电商网站的商品数据

4.1观察页面特征和解析数据

4.2工作流程分析

4.3构建类目树

4.4获取产品列表

4.5代码优化

4.6爬虫效率优化

4.7容错处理

第5章Scrapy爬虫

5.1 Scrapy简介

5.2 Scrapy安装

5.3案例：用Scrapy抓取股票行情

第6章Selenium爬虫

6.1 Selenium简介

6.2案例：用Selenium抓取电商网站数据

第7章 数据库连接和查询

7.1使用PyMySQL

7.1.1连接数据库

7.1.2案例：某电商网站女装行业TOP 100销量数据

7.2使用SQLAlchemy

7.2.1 SQLAlchemy基本介绍

7.2.2 SQLAlchemy基本语法

7.3 MongoDB

7.3.1 MongoDB基本语法

7.3.2案例：在某电商网站搜索“连衣裙”的商品数据

第8章NumPy

8.1 NumPy简介

8.2一维数组

8.2.1数组与列表的异同

8.2.2数组的创建

8.3多维数组

8.3.1多维数组的高效性能

8.3.2多维数组的索引与切片

8.3.3多维数组的属性

8.4数组的运算

第9章pandas数据清洗

9.1数据读写、选择、整理和描述

9.1.1从CSV中读取数据

9.1.2向CSV写入数据

9.1.3数据选择

9.1.4数据整理

9.1.5数据描述

9.2数据分组、分割、合并和变形

9.2.1数据分组

9.2.2数据分割

9.2.3数据合并

9.2.4数据变形

9.2.5案例：旅游数据的分析与变形

9.3缺失值、异常值和重复值处理

9.3.1缺失值处理

9.3.2检测和过滤异常值

9.3.3移除重复数据

9.3.4案例：旅游数据的值检查与处理

9.4时序数据处理

9.4.1日期／时间数据转换

9.4.2时序数据基础操作

9.4.3案例：天气数据分析与处理

9.5数据类型转换

9.6正则表达式

9.6.1元字符与限定符

9.6.2案例：用正则表达式提取网页文本信息

第10章 综合应用实例

10.1按性价比给用户推荐旅游产品

10.1.1数据采集

10.1.2数据清洗、建模

10.2通过热力图分析为用户提供出行建议

10.2.1某旅游网站热门景点爬虫代码（qunaer_sights.py）

10.2.2提取CSV文件中经纬度和销量信息

10.2.3创建景点门票销量热力地图HTML文件

第11章 数据可视化

11.1 matplotlib

11.1.1画出各省份平均价格、各省份平均成交量柱状图

11.1.2画出各省份平均成交量折线图、柱状图、箱形图和饼图

11.1.3画出价格与成交量的散点图

11.2 pyecharts

11.2.1 Echarts简介

11.2.2 pyecharts简介

11.2.3初识pyecharts，玫瑰相送

11.2.4 pyecharts基本语法

11.2.5基于商业分析的pyecharts图表绘制

11.2.6使用pyecharts绘制其他图表

11.2.7 pyecharts和Jupyter