这门课解决什么问题
很多上班族每天都要面对重复的数据搬运：从内部系统导出报表、从网页手动复制信息到 Excel、再做简单的汇总统计。这门课针对的就是这类场景，教你用 Python 写几段代码，自动抓取网页数据并做基础分析。它不涉及复杂的分布式架构或高并发反爬对抗，核心目标是让你能独立处理日常中小规模的数据采集和清洗任务，把原本需要手动耗时几小时的工作压缩到分钟级别。
适合什么基础与学习路径建议
课程标称零基础，实际对完全没有接触过编程的人也确实友好。前半部分从环境搭建、变量定义讲到循环和函数，这部分建议不要跳过。哪怕你以前学过其他语言，也建议先看 Python 的基础数据类型和函数模块，因为爬虫和数据分析高度依赖列表、字典等结构的操作。如果你已有一定编程基础，可以直接从网络请求和数据提取部分看起，但遇到库的具体调用方法时，最好回看基础章节中关于字典和循环的讲解，确保理解数据流转逻辑。资料里的代码示例建议边看边敲，不要只看不练。
学完能独立做什么与资料配合建议
学完后，你应该能独立完成一个简易的数据采集流程：向目标网站发起请求、解析返回的网页结构、提取所需文本或链接，并将结果保存为结构化文件，再利用 Python 进行简单的统计计算和趋势观察。配合练习时，建议先跟着资料里的示例代码跑通一遍基础流程，确认环境无误后，尝试替换示例中的目标网址，观察代码报错点并自行调试。遇到无法提取数据的情况，重点检查网页结构和解析规则是否匹配，不要急于更换工具。整体学习过程中，保持每个语法点都有对应的动手实操，比单纯听课更有效。
通过对python的基础编程的掌握,和常用网络请求,数据提取方法的学习 ,达到能够让学生独立实现简易的爬虫和和数据分析的目的
课程目录
* 第一章 Python基础知识/
* python介绍和开发环境的搭建/
* 01python介绍
* 02python的安装和交互式终端
* 03pycharm编辑器和python输出和输入
* 变量和注释/
* 03python中的变量
* 04python中的注释
* 基础数据类型/
* 05python中的int类型和float类型
* 01字符串的学习
* 02布尔类型的学习
* 03列表和ipython的使用
* 04字典的学习
* 分支语句和循环语句/
* 01if的条件判断
* 02forin循环和while循环
* 03break和continue
* 函数/
* 06局部变量和全局变量
* 04python中的函数01
* 05python中的函数02
* 学生管理系统/
* 01实现学生管理系统01
* 02实现学生管理系统02
* 模块/
* 03python中的模块调用
* 04json的使用
* 面向对象/
* 01面向对象的介绍
* 02创建类，定义实例方法，调用实例方法
* 03__init__方法
* 异常/
* 04python中异常处理
* 05面向对象的学生信息管理系统
* 第二章 爬虫基础知识/
* 爬虫的定义和分类/
* 01爬虫的定义
* 02爬虫的分类和robots协议
* http和https/
* 03http和https的学习01
* 04http和https的学习02
* 05python中的bytes类型和str类型的转化
* requests模块/
* 01requests模块的使用01
* 02发送带header的请求
* 03发送post请求
* 04requests处理cookie
* 01添加超时参数和判断请求是否成功
* 第三章 数据提取和存储/
* json/
* 01添加超时参数和判断请求是否成功
* 03豆瓣电视剧数据的提取
* 02数据提取方法基础和网页返回json数据
* xpath语法/
* 04xpath的语法
* lxml模块/
* 01lxml模块的使用
* mongodb/
* 02mongdb的使用和糗事百科爬虫
* 03糗事百科爬虫02
* 第四章 数据分析和可视化/
* 数据分析基础/
* 01数据分析基础
* matplotlib模块绘制图形/
* 02matplotlib绘制折线图
* 03matplotlib绘制折线图02
* 01绘制散点图
* 02绘制条形图
* numpy模块/
* 03numpy介绍02
* pandas模块/
* 01缺失数据的处理和pandas的分组聚合
* 02豆瓣练习01
* 03DataFrame
* 04Series
* 01pandas常用方法
* 02豆瓣练习02
* 03pandas时间处理
* 04豆瓣练习03
