1,《AByteofPython》,即《简明Python教程》,作者:SwaroopCH,译者:沈洁元。
最大的特点,就是够简单,从第一个helloworld程序开始,全书控制流、函数、模块、数据结构(list、tuple、dict)、类和对象、输入输出(io)、异常处理、标准库(iesys,os,time,etc)等内容。
2,《Python编程:从入门到实践》作者:[美]埃里克·马瑟斯,译者:袁国忠。
全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;
第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python2D游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
3,《Python网络数据采集》作者:[美]米切尔,译者:陶俊杰/陈小莉。
全书第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互。
第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。
4,scrapy框架,阅读官方文档吧,这是未完整翻译的10文档zh_CN/stable/indexhtml。
5,《利用Python进行数据分析》作者:WesMcKinney,译者:唐学韬。以下是全书内容:
学习NumPy(NumericalPython)的基础和高级知识。
从pandas库的数据分析工具开始。
利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总 *** 作。
处理各种各样的时间序列数据。
通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经济学等领域的问题
6《数据挖掘导论》作者:Pang-NingTan/MichaelSteinbach/VipinKumar,译者:范明/范宏建。
本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外,每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。
细心的可能已经发现上述书籍大部分是O'Reilly出版的。计算机类的书籍我实在太爱O'Reilly出版的了,每一本都恨不得买下来,绝对推荐。
祝您学习愉快!
Python(发音:英[ˈpaɪθən],美[ˈpaɪθɑ:n]),是一种易学且功能强大的编程语言。
这种语言的名字(Python意为“蟒蛇”)来自于BBC节目“Monty Python的飞行马戏团”,而与爬行动物没有关系。在文档中用Monty Python来开玩笑不只是可以的,还是可以推荐的!
Python具有高级有效的数据结构和简单有效的面向对象编程。
Python优雅的语法和动态类型,加上它的解释性,使它成为很多编程平台开放开源和快速开发应用的理想语言。
Python 解释器及丰富的标准库以源码或机器码的形式提供,可以到 Python 官网 >
以上就是关于从python基础到爬虫的书有什么值得推荐全部的内容,包括:从python基础到爬虫的书有什么值得推荐、Python是什么Python可以干什么、等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)