2018/4/19 3 人评论 36,525 次阅读

很多同学选择了Python作为其学习编程的首选语言，而Python也以其容易上手的语法、广泛的应用领域、不断旺盛的市场需求回报着每一个学习者和应用者。

今天我们来说说Python的一个热门的应用领域——数据科学。

数据科学领域涵盖了数据的获取、数据的处理、数据的分析和数据的挖掘这4个方面。而这4个方面，Python都能够轻松的胜任。

数据获取——仰赖于Python在网络爬虫领域的诸多优势，很多人对于Python的第一印象就是用来写爬虫的。使用Python，我们可以轻松地获取到互联网上的大量数据，无论是使用requests请求静态网页和API接口，还是借助Selenium采集复杂网站上的数据，或是应用PyQt来对某些限制类型的网站进行曲线采集，Python在数据采集方面的能力都值得称道。

数据处理和分析——随着Python数据科学应用模块的逐渐丰富，Python也逐渐取代R语言，成为越来越多的数据分析工作者首选的工作编程语言。凭借着Numpy、Pandas、Scipy等第三方模块的诞生和完善，Python面对大量数据的处理和分析能力逐渐增强，使用Python进行数据分析变得简单、方便和高效。

数据挖掘——大数据如何进行运用，如何高效地运用。如何从大数据从发现大商机？如何依靠大数据解决现实问题？这都是数据挖掘需要解决的问题，很不好意思的是，Python依靠于丰富和完善的机器学习模块，在数据挖掘和机器学习方面，也是令人称道的。不管是传统的机器学习，还是新兴的深度学习，都能够在Python中完整的调用和实现。

Python在这三大块的应用，单独拎出来都可以大书特书几大本，市面上也有很多对Python网络数据采集、Python数据分析、Python机器学习的书籍、教程和视频。

但是如何衔接从数据爬取到数据处理再到数据挖掘机器学习应用的过程呢？

去年，我写了一本《Python网络爬虫实战与机器学习应用》，面向于Python初学者，从HTTP协议开始讲起，涉及了网络爬虫中的网络请求、数据解析、图片处理、模拟登录、并发采集和数据存储，数据分析中的数据处理、数据筛选和数据可视化，机器学习中的分类、回归和聚类三大主题。

书中实战讲解了：

• 腾讯新闻的爬取
• 模拟登录懒人模板实现模板下载
• 表情包图片的批量采集下载
• 今日头条数据API接口的寻找和请求
• 微信公众号文章的采集
• 图片电话的OCR识别
• MySQL的使用和数据存储
• 百度歌单的爬取和数据分析、可视化
• 对爬起的表情包图片进行机器学习聚类分析
• 对垃圾短信数据的分类识别

本电子书已上传至百度网盘，下载地址为：https://pan.baidu.com/s/1O3pq6BxL–LvcYju5Uk0CA

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