正版资源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
这门课到底在讲什么
《Python数据分析与爬虫》的核心并不在于“又教一遍 Python 语法”，而是把两件在实际工程里经常被拆开讲的事拼到一起：用爬虫把外部数据拿回来，用数据分析把拿回来的东西变成可判断的结论。课程围绕 Python 这门语言展开，涉及采集、清洗、结构化存储到基础分析的完整链条，同时牵出 MySQL、前端工程化、AI Agent 智能体构建等外围技术点。它不是那种只讲语法的入门课，而更像一条从数据获取到数据落地的工程线索。
需要提醒的是，爬虫和数据分析都是“看别人写会、自己动手会卡住”的方向。所以这份资料的定位是配合动手实践的参照物，而不是刷完就完的视频合集。
技术栈与知识分布
从资料线索看，课程覆盖的技术面比较宽，大致可以拆成几层：
- 语言层：Python 编程基础与常用库的使用方式，是后面所有章节的地基。
- 采集层：爬虫相关实现，涉及请求、页面解析、数据抽取等典型环节。
- 存储层：MySQL / 数据库，用来承接爬取结果和后续分析的数据源。
- 展示与工程层：Vue / 前端工程化，说明课程并不止步于脚本，而是往可交付的应用形态走。
- 扩展层：AI Agent 智能体构建，属于把数据能力与当下智能体思路结合的延伸部分。
这种跨度意味着它不是单一技术点的深挖，而是偏“能串起来做东西”。对已经会一点 Python、但没完整做过数据类项目的人来说，参考价值更明显。
项目结构与可复用模块
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。看这类资料时，建议重点关注可复用的部分，而不是逐行照抄：
- 请求与解析逻辑怎么封装，能不能抽成独立模块反复调用；
- 数据从页面到数据库的字段映射关系如何设计，决定了后期分析是否顺手；
- 前端如何消费后端数据，接口约定和数据格式是工程化里最容易被忽略的一环；
- 智能体部分与数据链路的衔接方式，属于可以单独拿出来改造的扩展点。
配套的章节笔记适合课后复盘，也可以在面试前快速回顾关键步骤。比起重新翻视频，笔记更省时间。
怎么用这份资料自学
建议按目录顺序推进，先打基础再进综合实战章节，不要一上来就跳到项目部分。每完成两到三节，结合笔记整理一份自己的学习小结，重点写清楚“这一步解决了什么问题、数据长什么样、代码里哪些地方可以改”。最终目标不是看完，而是独立复现一套完整 Demo，并把它写进个人作品集。
这门课对应的岗位方向包括 Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师，以及云原生与自动化相关角色。这些岗位日常会接触到数据采集、脚本自动化和数据处理，所以课程里的爬虫与数据分析能力属于可以直接迁移的基础功。如果你正在往这些方向靠，把它当成练手项目的数据来源会更合适。
适合谁、不适合谁
适合：有基础编程概念、想通过一个完整项目把 Python 用起来的人；需要用爬虫和数据分析补足自动化能力的运维或 DevOps 方向学习者；想把数据采集到展示链路走通一遍的开发者。
不太适合：完全零基础、还没写过任何代码的人；只想系统深挖数据分析算法或爬虫反爬对抗的人——这门课的重心在工程串联，而非单点极致深入。
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《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、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
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
