Python数据分析与爬虫
《Python数据分析与爬虫》image.webp (15.83 KB, 下载次数: 94) 下载附件 保存到相册 2022-7-17 15:46 上传【技能收获】学完可掌握：AI Agent 智能体构建、Python 编程、Vue / 前端工程化、MySQL / 数据库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE
这个资料包挂在「软考考证」分类下，但内容其实跟软考教材的调性不太一样——它更像一份数据分析与采集的实操合辑，适合拿来做课纲对照，而不是按考证知识点去背。下面按我翻完一遍之后的判断，说说哪些部分值钱、哪些可以快进。
先看主题落点：采集是手段，分析才是主线
标题把「数据分析」放在「爬虫」前面，这个顺序在内容里是成立的。爬虫部分没有停在 requests + BeautifulSoup 的入门演示，而是把重点放在拿到数据之后怎么清洗、怎么落到结构化存储、怎么用 pandas 做分组聚合与时间序列处理。也就是说，如果你只是想找一份「三天学会爬虫」的快餐，这门课的节奏会偏慢；但如果你缺的是「爬完之后数据怎么办」这一环，它补的正是这个缺口。
另一个值得注意的点是配套笔记的存在。爬虫类课程的坑往往不在代码本身，而在反爬策略、编码问题和解析规则失效——笔记里如果能沉淀这些踩坑记录，复盘价值会比视频本身高。
章节含金量分层：这三块值得精看
- 数据清洗与缺失值处理：这是最容易被跳过、也最容易在真实项目里翻车的部分。精看这一章，重点看它怎么处理异常值和时间字段解析，这两项在面试追问里出现频率很高。
- 请求调度与解析稳定性：关注它有没有讲重试、限速、异常捕获这几件事。只教单页抓取、不讲批量稳定性的章节，可以直接快进。
- 综合实战：通常放在后半段，是把采集、清洗、存储、可视化串起来的那一章。这一章决定你能不能独立复现一个 Demo，建议逐行跟做，不要只看不敲。
相对可以快进的是环境搭建和语法回顾部分，如果你已经有 Python 基础，这部分十分钟扫过即可。
资料包怎么拆开用
不要把它当成一条从头到尾的流水线。更高效的用法是：笔记当索引，视频当字典。先用笔记快速定位到某一节的核心结论，确认这块是你缺的，再回到对应视频看实现细节。这样能省掉大量「跟着敲但记不住」的时间。
具体拆分建议：把采集相关的内容单独归一组，用于练手写小脚本；把分析相关的内容归另一组，配合你自己找的一份真实数据集（比如公开的电商或天气数据）做二次练习。两组分开练，比顺着目录一路看下来效果更实。
和分类标签的那点错位，顺带说一句
资料里提到的岗位方向偏向运维、SRE、云计算这类，跟「Python 数据分析与爬虫」的主题其实对不太上。我的判断是：这份内容的价值在数据处理能力本身，而不是某个岗位的定向培养。如果你的目标是做数据采集、报表自动化或者给分析岗打基础，它够用；如果冲着运维方向去，这里的爬虫和分析章节只能算加分项，不是主线。
总体给个结论：课纲不水，但需要你自己做取舍。精看清洗、调度、实战三块，快进语法和环境，笔记当索引反复用——按这个方式拆，这份资料包的时间回报会比顺着目录刷完高不少。
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视频目录（87 节）
* 1 Python介绍及安装.mp4
* 2 基本的数据类型.mp4
* 3 5种常用运算符：算术运算符.mp4
* 4 5种常用运算符：比较运算符和赋值运算符.mp4
* 5 5种常用运算符：逻辑运算符和成员运算符.mp4
* 6 Python中的流程控制语句：if条件判断.mp4
* 7 Python中的两大循环：for循环和while循环.mp4
* 8 5大常见数据结构：字符串.mp4
* 9 5大常见数据结构：列表.mp4
* 10 5大常见数据结构：元组与集合.mp4
* 11 5大常见数据结构：字典.mp4
* 12 3个常用内置序列函数：enumerate、zip和rever.mp4
* 13 Python中的列表推导式.mp4
* 14 Python中的内置函数和自定义函数.mp4
* 15 Python中的匿名函数和递归函数.mp4
* 16 格式化输出函数str.format().mp4
* 17 Python中的异常处理.mp4
* 18 Python中的import语句.mp4
* 19 Python高级特性：迭代器与生成器.mp4
* 20 Python面向对象：类的定义和使用.mp4
* 21 Python面向对象：类的继承.mp4
* 22 Python面向对象：日期时间类.mp4
* 23 Python中的文件读写.mp4
* 24 Numpy：ndarray的基本用法.mp4
* 25 Numpy：基本的索引和切片.mp4
* 26 Numpy：花式索引（Fancyindexing）.mp4
* 27 Numpy：通用函数（ufunc）.mp4
* 28 Numpy：常用数学和统计方法.mp4
* 29 Numpy：矩阵乘法、求逆及随机数的生成.mp4
* 30 pandas中的常用数据结构：Series.mp4
* 31 pandas中的常用数据结构：DataFrame.mp4
* 32 Pandas中的常用方法.mp4
* 33 用Python读取csv文件和Excel文件.mp4
* 34 用Python操作SQLite数据库.mp4
* 35 用Python读取MySQL中的数据.mp4
* 36 Python数据可视化：用matplotlib绘制第一个图表.mp4
* 37 matplotlib基础用法：Figure对象，颜色、标记和.mp4
* 38 matplotlib基础用法：标题、标签、图例.mp4
* 39 用matplotlib绘制常见图表：折线图和柱形图.mp4
* 40 用matplotlib绘制常见图表：饼图和散点图.mp4
* 41 Python数据可视化：Pandas中的绘图函数.mp4
* 42 Python爬虫：Requests库的基本用法.mp4
* 43 Python爬虫：XPath常见用法.mp4
* 44 手写51job爬虫（上）：利用XPath提取网页中的职位信息.mp4
* 45 手写51job爬虫（下）：将爬取到的数据存入数据框并导出.mp4
* 46 Python爬虫：正则表达式中的3个常用函数.mp4
* 47 Python爬虫：正则表达式中的常用模式字符串及两种匹配模式.mp4
* 48 Python手写51job爬虫，这次用正则表达式提取网页信息.mp4
* 49 Python爬虫：正则表达式中的模式修饰符及应用.mp4
* 50 Python爬虫：51job爬虫总结及多页信息爬取.mp4
* 51 爬虫案例：利用Python爬虫批量获取电商网站图片1.mp4
* 52 爬虫案例：利用Python爬虫批量获取电商网站图片2.mp4
* 53 常用正则表达式及正则匹配实例：提取数字、匹配电话号码及QQ号.mp4
* 54 常用正则表达式及正则匹配实例：匹配html标签中的网址.mp4
* 55 Python爬虫：如何获取网页源代码中找不到的数据.mp4
* 56 Python爬虫：批量获取百度贴吧娱乐明星的照片.mp4
* 57 Python爬虫：通过设置ua模拟浏览器.mp4
* 58 Python爬虫：一款好用的工具fake-useragent.mp4
* 59 Python爬虫：代理IP的设置及处理超时异常.mp4
* 60 Python爬虫：自力更生批量获取代理IP，并设置IP代理池.mp4
* 61 BeautifulSoup快速入门：四大常用对象.mp4
* 62 BeautifulSoup快速入门：两个常用函数及三大常见.mp4
* 63 利用BeautifulSoup快速入门爬取招聘网站数据.mp4
* 64 京东商品爬虫：获取商品名称和商家名称.mp4
* 65 京东商品爬虫：获取商品价格.mp4
* 66 京东商品爬虫：获取评论数及总结.mp4
* 67 京东商品爬虫：获取多页数据.mp4
* 68 模拟登陆基本原理，理解Post、Cookies和Sessio.mp4
* 69 模拟登陆实例：模拟登陆某在线教育平台.mp4
* 70 Scrapy的安装和PyCharm的安装.mp4
* 71 Scrapy爬虫初体验：快速编写一个Scrapy爬虫.mp4
* 72 Scrapy项目的目录结构.mp4
* 73 Scrapy爬取多页数据并导出到外部文件.mp4
* 74 Scrapy中的Selectors及正则表达式的使用.mp4
* 75 9个Scrapy常用命令.mp4
* 76 数据探索：常用统计量的分析.mp4
* 77 数据探索：描述性统计分析.mp4
* 78 数据探索：相关性分析.mp4
* 79 数据探索：数据透视表pivot_table.mp4
* 80 数据预处理：数据集的合并.mp4
* 81 数据预处理：几个常用函数.mp4
* 82 数据预处理：缺失值的处理.mp4
* 83 数据预处理：异常值及数据标准化.mp4
* 84 客户价值分析：RFM聚类分析原理.mp4
* 85 客户价值分析：数据读取及预处理.mp4
* 86 客户价值分析：用户在投时长及F、M指标的构造.mp4
* 87 案例：客户价值分析-K均值聚类分析及结论.mp4
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