Python 3.x 網頁資料擷取與分析特訓教材

Chapter 0 Python 與Anaconda
0-1 高階語言使用現況
0-2 Python發展與特色
0-3 Anaconda軟體包
0-4 Jupyter Notebook
0-5 Spyder
0-6 Python第三方函式庫

Chapter 1 資料處理能力
1-1 PDF文件之轉換
1-2 CSV讀取與寫入
1-3 JSON讀取與寫入
1-4 XML讀取與寫入
1-5 SQLite資料庫之處理

Chapter 2 網頁資料擷取與轉換
2-1 Python存取網站方式
2-2 urllib與re
2-3 requests
2-4 BeautifulSoup
2-5 Selenium

Chapter 3 資料分析能力
3-1 Python資料分析概論
3-2 NumPy
3-3 Pandas

Chapter 4 資料視覺化能力
4-1 圖表之設定
4-2 各種圖表之呈現
4-3 圖表繪製其他技巧

附錄
習題參考解答
認證簡章
CODE JUDGER學習平台介紹
問題反應表

序

　　21世紀以來，資訊科技一再推陳出新，啟動一連串社會和文化變革。對教育的衝擊已逐漸成形，應用資訊科技及處理資訊是未來人才之基本條件。未來人才應是能有效使用資訊工具進行深度學習、能應用工具發揮創造力以分析、評斷、表達與解決問題，同時具生產力與責任的數位公民。面對科技高度智慧化環境快速變遷，跨領域及問題解決能力亦是未來人才培育關鍵，因此未來除學生專業技術能力外，更重視提升學生跨領域學習整合能力、問題解決能力與自主學習能力。

　　本書以Python作為實作語言，展現利用運算思維解決問題方法的實現，通過這種跨學科應用問題求解的學習和實踐，希望培養學生主動在各專業學習中利用運算思維的方法和技能，進行問題求解的能力和習慣，並能應用Python大量的第三方函式庫動手解決具有一定難度的實際問題。因此，本書由資料處理能力開始，介紹與實作利用Python進行各種開放資料格式間的轉換，包括PDF、CSV、JSON、XML、YAML、SQLite；接著介紹如何利用Python進行網頁資料擷取與轉換，介紹與實作Python存取網站方式（靜態爬蟲、動態爬蟲）的各種工具，包括urllib與re、requests、BeautifulSoup、Selenium；接著介紹資料分析能力，運用Python的內置模組與強大的NumPy、Pandas第三方函式庫進行各種資料分析；最後介紹將結果展現的資料視覺化能力，運用Matplotlib呈現各精美圖形。

　　本書在選擇應用領域和案例時，著重在那些易於理解、不需要掌握演算法和程式設計就能解決的問題上，因此，本書不會深入講解演算法，而是著重於如何利用運算思維理解和解決問題，展現運算思維在問題求解、系統構造、理解人類行為等方面發揮的重要作用。

　　本書適用於大學一年級新生或對成為未來人才有興趣的讀者，不要求有電腦程式設計經驗，並且也不是以程式設計為主要內容，而是要求學生/讀者專注於理解求解問題的方法和技能。最前面的Anaconda工具與Python語言基礎知識的介紹是幫助讀者閱讀和理解書中給出的Python程式，並能在理解的基礎上，對這些程式進行小修改就能實現自己的問題求解方法。