人工精选Python数据分析与爬虫
先说结论：这门课值得学，但前提是你确实要和数据打交道 《Python数据分析与爬虫》这个名字很容易让人误会成两件事拼在一起：一半是抓数据，一半是分析数据。实际上这两块在工作里本来就是一条链路上的前后两步——先把散布在网页、接口里的原始信息拿下来，再整理成能看、能算、能出结论的表格。如果你的日常工作中
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先说结论：这门课值得学，但前提是你确实要和数据打交道
《Python数据分析与爬虫》这个名字很容易让人误会成两件事拼在一起：一半是抓数据，一半是分析数据。实际上这两块在工作里本来就是一条链路上的前后两步——先把散布在网页、接口里的原始信息拿下来，再整理成能看、能算、能出结论的表格。如果你的日常工作中出现过「手动复制网页数据」「用 Excel 一个个核对」「领导要一份月度汇总得折腾一整天」这类场景，这门课解决的就是这些问题。
但如果你只是想考个证、或者完全没接触过编程，需要先想清楚：这不是一门背知识点的应试课，它要求你动手敲代码、跑通流程。软考考证分类下的资料不少是纯理论，这套内容更偏实操，选购前请先对齐自己的目标。
它具体解决哪些工作场景
课程主题落在 Python 上，但落点很务实，主要覆盖三类任务：
- 把网页上公开可见的信息批量取下来，替代重复的人工复制，比如竞品价格、公开榜单、批量公开资料的整理。
- 把杂乱的数据做清洗和归并——去重、补缺失、统一格式、多表合并，这是实际工作里最耗时间的一步。
- 基于整理好的数据做分组统计和简单可视化，输出可以直接放进周报、月报的图表和结论。
需要注意的是，课程配套线索里提到了数据库相关内容，这意味着数据不是抓完就丢进表格，而是会走一遍「取数—入库—再查询分析」的流程。对经常要维护一份长期更新的数据表的人来说，这个环节比爬虫本身更有价值。
学完能独立做到什么程度
按课程节奏走完，比较现实的预期是：能自己写脚本抓取结构相对规整的公开页面，能处理常见的反爬限制并做基本容错，能把抓下来的结果存成结构化文件或写进数据库，再用 Python 做统计和绘图。独立复现一套完整的小项目是可以做到的，而不是停留在「看懂老师写的代码、自己一写就卡住」。
这里要泼一点冷水：爬虫的合法性边界、目标站点的规则限制，课程资料未必能覆盖全部现实情况。真正上手时，请自行确认目标数据的公开性与使用授权，这部分责任在你自己。
资料适合什么基础的人
从内容结构看，它假定你有最基本的编程概念，哪怕只是知道变量、循环、函数是什么，学起来会顺很多。完全零基础也能跟，但前期需要额外补一点 Python 语法，不能指望课程把每个语法点都讲透。反之，如果你已经会写 Python、只是没系统做过数据抓取和清洗，这门课的性价比主要体现在流程串接和实战套路上，可以跳着看。
怎么用这套资料效率最高
配套的章节笔记是这份资料里比较实用的部分，建议这样安排：每学完两到三节，不要急着往下翻，先合上笔记自己把这段代码重写一遍，写不出来的地方就是没真懂的地方。全部过完后，挑一个你工作中真实存在的数据需求做一遍完整流程——从抓取到出图，哪怕规模很小。这一遍做完，比反复看视频有效得多，也顺手积累了可以拿出手的项目记录。
最后提醒一句：这类技能的价值不在于「学过」，而在于「用得上」。如果你的工作里暂时没有对应的数据处理需求，学完之后很容易搁置遗忘；如果有，哪怕只是每月一次的报表，也建议立刻拿它练手。
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《Python数据分析与爬虫》image.webp 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）
课程目录
* 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
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