先判断：这门课到底解决什么工作场景

很多上班族对 Python 爬虫和可视化的需求，往往不是要去做专业数据挖掘，而是手头有大量重复劳动：比如每天要去某个行业资讯站抓最新动态，或者要把一份几百行的网页表格整理成能看的图表。这门课对应的就是这种轻量级场景。它不涉及分布式抓取、反对抗策略、机器学习建模，而是教你用脚本把网页里的文字和数字取出来，再用基础库画成柱状图或折线图。如果你现在的痛点是手工复制粘贴太耗时，或者 Excel 自带功能搞不定多页数据合并，那这门课的价值就比较明确。如果你指望学完去做大型商业采集平台或者复杂算法分析，这套资料覆盖不到，别抱错预期。

再看基础：什么人适合跟、建议先看哪几块

资料定位是零基础，从 Python 安装、变量、数据类型、分支循环一路讲到函数。这意味着没有编程经验的人也能跟，但代价是前期语法部分比较细碎。我的建议是：如果你完全没写过代码，按顺序把环境搭建、变量、列表和字典、if 判断、循环这几块先过一遍，不用死磕每个细节，能跑通示例就行。有一定其他语言基础的人，可以直接跳到网络请求和数据提取部分，重点看怎么用库发请求、怎么解析网页结构。函数那节建议别跳，因为后面写爬虫时要把抓取逻辑封装成可复用块，对作用域和参数传递没概念会卡住。整体节奏上，语法部分占大头，真正爬虫和可视化篇幅相对克制，别指望看完就能处理动态渲染页面。

学完能独立做什么、资料怎么配合练习

  • 能独立写一个针对静态网页的小脚本，把列表页或详情页的文字、价格、日期抓下来存成本地文件。
  • 能把抓到的结构化数据做简单清洗，再用基础图表库画出趋势对比图，适合周报或月报里塞一张能看的图。
  • 遇到需要登录或动态加载的站点，大概率会卡住，这部分不在覆盖范围内，别硬啃。

配合练习时，建议先跟着资料里的示例逐行敲一遍，不要直接复制运行。跑通后，换一个你自己工作里真正会用到的网页，试着改选择器和字段映射，这样比反复练演示案例更容易记住。环境搭建那节务必自己动手装一遍编辑器，别只在交互终端里试，因为实际写脚本时文件管理和运行配置才是绊脚点。数据类型和循环部分，可以拿一份你手头的 Excel 数据当练习素材，比抽象例子更贴近真实手感。


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/

  *   结构化数据提取方法json/

    *   数据提取方法基础和网页返回json数据

    *   案例：豆瓣电视剧数据的提取

    *   案例：豆瓣电视剧反爬虫应对

  *   非结构化数据提取方法xpath/

    *   xpath的语法

  *   lxml模块/

    *   lxml模块的使用

  *   数据库MongoDB/

    *   MongDB的使用

    *   案例：糗事百科爬虫

*   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