先说这门课解决什么问题

这份资料聚焦在 Python 爬虫与数据分析解析环节。它解决的痛点很具体：平时做运营调研、竞品追踪或者业务数据汇总时，经常遇到目标数据没有现成导出接口，只能靠人工复制粘贴；或者数据虽然抓下来了，但格式混乱没法直接用。课程带你在 Jupyter 环境里跑通从发起请求到解析落库的完整闭环。适合有一点 Python 语法基础、能看懂循环和函数，但没怎么写过实际抓取脚本的人。如果你连基础变量和控制流还不熟练，建议先补完语法再来看这份资料，否则到模拟登录和协程环节会卡得很难受。

建议先看哪几块，资料怎么配合练习

拿到资料后，建议按顺序先过三块：第一是 requests 模块的基本使用，这是后面所有抓取动作的底座；第二是数据解析部分，正则、bs4 和 xpath 三种方式都要看，但重点放在 xpath，因为后续复杂页面层级定位基本靠它；第三是 cookie 处理和模拟登录，这块直接决定你能不能拿到需要登录才能访问的页面内容。看的时候不要只盯着视频，务必在本地开一个 Jupyter Notebook 跟着敲，每讲完一个知识点就停下来，把代码改成抓另一个同类网站试跑一次。资料里的药监总局案例和代理案例都是很好的练习靶子，先跟着视频跑通，再换一个目标网站用同样的思路重写一遍，才算真正消化。到多任务异步协程那块，内容偏进阶，如果暂时用不到大规模抓取，可以先标记后面再回来，不影响前面的主线流程。

学完能独立做什么

把前面几天的内容扎实走完，你能独立完成这几件事：针对一个公开页面网站，用 requests 发起请求，用 xpath 或 bs4 把目标字段提取出来，整理成结构化的表格或存进本地文件；遇到需要登录的站点，能处理 cookie 维持会话状态；遇到有反爬限制的情况，知道怎么挂代理和调整请求频率。这些能力拼起来，足以应对日常业务里那种“数据散落在多个页面、需要定期收集整理”的场景。它不会让你立刻变成资深爬虫工程师，但作为职场里解决数据获取问题的实用工具，这套内容够用且落得到实处。


Python全栈开发-爬虫+数据分析解析

课程目录

*   01 day102爬虫/

  *   01 jupyter基本应用.mp4 30:20

  *   02 爬虫概述.mp4 01:02:50

  *   03 requests模块的基本使用.mp4 01:09:43

  *   04 药监总局案例.mp4 56:11

*   02 day103爬虫/

  *   01 数据解析-正则.mp4 01:07:06

  *   02 bs4解析.mp4 48:31

  *   03 xpath解析.mp4 01:02:47

  *   04 xpath解析02.mp4 46:40

*   03 day104爬虫/

  *   01 回顾+代理.mp4 01:02:29

  *   02 代理案例.mp4 29:23

  *   03 cookie处理.mp4 21:37

  *   04 模拟登录.mp4 01:07:58

*   04 day105爬虫/

  *   01 多任务异步协程01.mp4 01:02:47

  *   02 爬虫中应用多任务异步协程.mp4 53:22

  *   03 selenium的应用.mp4 01:14:27

  *   04 12306模拟登录.mp4 46:23

  *   05 空气质量数据爬取.mp4 01:25:03

*   05 day106爬虫/

  *   01 移动端数据爬取+scrapy环境安装.mp4 01:01:00

  *   02 scrapy数据解析+持久化存储.mp4 46:23

  *   03 管道的持久化存储.mp4 56:48

  *   04 手动请求发送.mp4 40:14

*   06 day107爬虫/

  *   01 scrapy回顾.mp4 28:19

  *   02 scrapy图片数据爬取.mp4 35:38

  *   03 中间件-拦截i请求.mp4 01:08:11

  *   04 中间件-拦截响应.mp4 01:00:38

*   07 day108爬虫/

  *   01 百度AI在scrapy中的应用.mp4 27:43

  *   02 CrawlSpider基本使用.mp4 42:37

  *   03 CrawlSpider的深度爬取.mp4 36:49

  *   04 分布式概述.mp4 18:02

  *   05 分布式操作.mp4 48:54

  *   06 增量式爬虫.mp4 58:32

*   08 day109爬虫/

  *   01 numpy使用.mp4 01:03:01

  *   02 pandas-DataFrame基础.mp4 01:09:20

  *   03 pandas-DataFrame索引和切片案例.mp4 54:06

*   09 day110爬虫/

  *   01 空值清洗.mp4 59:20

  *   02 人口分析案例01.mp4 52:46

  *   03 pandas高级操作.mp4 01:04:48

*   10 day111爬虫/

  *   01 海洋气象研究01.mp4 01:10:26

  *   02 海洋气象研究02.mp4 22:44

  *   03 KNN01.mp4 28:01

  *   04 手写数字识别.mp4 01:17:21

*   11 day111-1算法/

  *   01 数据结构+算法基础理论.mp4 53:00

  *   02 数据结构+算法之栈和队列.mp4 45:57

  *   03 双端队列.mp4 19:13

  *   04 数据结构内存概述.mp4 35:01

  *   05 顺序表的内存图+链表初识.mp4 56:48

  *   06 单链表-add方法实现.mp4 30:18

  *   07 单链表-travel方法实现.mp4 20:42

  *   08 单链表-append方法的实现.mp4 21:10

  *   09 单链表-删除和指定位置添加方法实现.mp4 24:44

*   12 day112算法/

  *   01 二叉树01.mp4 58:25

  *   02 二分查找+排序二叉树.mp4 01:13:55

  *   03 选择&冒泡排序.mp4 37:38

  *   04 插入排序.mp4 28:54

  *   05 快速排序.mp4 01:02:59