Python全栈数据工程师养成攻略(视频讲解版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:张宏伦

出品人:

页数:263

译者:

出版时间:2017-11

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9787115468697

丛书系列:

图书标签:

Python
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具体描述

本书首先介绍了数据工程和Python语法，随后讲解如何获取和存储数据，并实现简单的静态可视化。文本作为一种极其重要的数据类型，也单独列出一章进行讨论。之后读者将学习到关于Web建站的一些基础和进阶知识，并基于多种工具完成丰富的动态可视化。最后，这本书选取了机器学习和深度学习两大热门领域的核心内容，为读者进一步实现数据价值的深度分析和挖掘打下坚实基础。

作者简介

张宏伦，上海交通大学在读博士。

目录信息

第 1 章写在前面 1
1.1 数据工程和编程语言 1
1.1.1 如何玩转数据 1
1.1.2 关于编程语言 3
1.2 带好装备——Python 和 Sublime 4
1.2.1 Python 4
1.2.2 Sublime 5
1.2.3 运行 Python 代码的方法 6
1.2.4 Hello World 7
1.3 数据结构和常见类型 7
1.3.1 数据的结构 8
1.3.2 数据的类型 8
第 2 章学会 Python 10
2.1 Python 基础语法 10
2.1.1 Python 的特点 10
2.1.2 中文编码 10
2.1.3 变量 11
2.1.4 注释 14
2.1.5 保留名 14
2.1.6 行和缩进 15
2.1.7 运算符 15
2.1.8 条件 15
2.1.9 循环 16
2.1.10 时间 18
2.1.11 文件 19
2.1.12 异常 19
2.1.13 函数 20
2.1.14 补充内容 20
2.2 实战：西游记用字统计 21
2.2.1 数据 21
2.2.2 目标 21
2.2.3 步骤 21
2.2.4 总结 23
第 3 章获取数据 24
3.1 HTTP 请求和 Chrome 24
3.1.1 访问一个链接 24
3.1.2 Chrome 浏览器 25
3.1.3 HTTP 27
3.1.4 URL 类型 28
3.2 使用 Python 获取数据 29
3.2.1 urllib2 29
3.2.2 GET 请求 29
3.2.3 POST 请求 30
3.2.4 处理返回结果 30
3.3 实战：爬取豆瓣电影 31
3.3.1 确定目标 31
3.3.2 通用思路 32
3.3.3 寻找链接 32
3.3.4 代码实现 34
3.3.5 补充内容 38
第 4 章存储数据 40
4.1 使用 XAMP 搭建 Web 环境 40
4.1.1 Web 环境 40
4.1.2 偏好设置 41
4.1.3 Hello World 43
4.2 MySQL 使用方法 44
4.2.1 基本概念 44
4.2.2 命令行 44
4.2.3 Web 工具 44
4.2.4 本地软件 47
4.3 使用 Python 操作数据库 49
4.3.1 MySQLdb 49
4.3.2 建立连接 49
4.3.3 执行操作 50
4.3.4 关闭连接 52
4.3.5 扩展内容 52
第 5 章静态可视化 53
5.1 在 R 中进行可视化 53
5.1.1 下载和安装 53
5.1.2 R 语言基础 54
5.1.3 ggplot2 59
5.1.4 R 语言学习笔记 59
5.2 掌握 ggplot2 数据可视化 59
5.2.1 图形种类 59
5.2.2 基本语法 60
5.2.3 条形图 61
5.2.4 折线图 61
5.2.5 描述数据分布 62
5.2.6 分面 62
5.2.7 R 语言数据可视化 62
5.3 实战： Diamonds 数据集探索 63
5.3.1 查看数据 63
5.3.2 价格和克拉 64
5.3.3 价格分布 64
5.3.4 纯净度分布 65
5.3.5 价格概率分布 65
5.3.6 不同切工下的价格分布 65
5.3.7 坐标变换 66
5.3.8 标题和坐标轴标签 66
第 6 章自然语言理解 67
6.1 走近自然语言理解 67
6.1.1 概念 67
6.1.2 内容 67
6.1.3 应用 68
6.2 使用 jieba 分词处理中文 70
6.2.1 jieba 中文分词 70
6.2.2 中文分词 70
6.2.3 关键词提取 72
6.2.4 词性标注 73
6.3 词嵌入的概念和实现 73
6.3.1 语言的表示 73
6.3.2 训练词向量 75
6.3.3 代码实现 75
第 7 章 Web 基础 78
7.1 网页的骨骼： HTML 78
7.1.1 HTML 是什么 78
7.1.2 基本结构 78
7.1.3 常用标签 79
7.1.4 标签的属性 82
7.1.5 注释 83
7.1.6 表单 83
7.1.7 颜色 84
7.1.8 DOM 85
7.1.9 HTML5 86
7.1.10 补充内容 86
7.2 网页的血肉： CSS 86
7.2.1 CSS 是什么 87
7.2.2 基本结构 87
7.2.3 使用 CSS 87
7.2.4 常用选择器 89
7.2.5 常用样式 91
7.2.6 CSS3 94
7.2.7 CSS 实例 97
7.2.8 补充学习 98
7.3 网页的关节： JS 99
7.3.1 JS 是什么 99
7.3.2 使用 JS 99
7.3.3 JS 基础 100
7.3.4 补充学习 103
第 8 章 Web 进阶 104
8.1 比 JS 更方便的 JQuery 104
8.1.1 引入 JQuery 104
8.1.2 语法 105
8.1.3 选择器 106
8.1.4 事件 107
8.1.5 直接操作 108
8.1.6 AJAX 请求 112
8.1.7 补充学习 113
8.2 实战：你竟是这样的月饼 113
8.2.1 项目简介 113
8.2.2 首页实现 115
8.2.3 月饼页实现 128
8.2.4 项目总结 133
8.3 基于 ThinkPHP 的简易个人博客 134
8.3.1 ThinkPHP 是什么 134
8.3.2 个人博客 134
8.3.3 下载和初始化 134
8.3.4 MVC 135
8.3.5 数据库配置 136
8.3.6 控制器、函数和渲染模板 137
8.3.7 U 函数和页面跳转 139
8.3.8 表单实现和数据处理 141
8.3.9 读取数据并渲染 142
8.3.10 项目总结 145
8.4 基于 Flask 的简易个人博客 146
8.4.1 Flask 是什么 146
8.4.2 项目准备 147
8.4.3 渲染模板 149
8.4.4 操作数据库 150
8.4.5 完善其他页面 152
8.4.6 项目总结 155
第 9 章动态可视化 157
9.1 使用 ECharts 制作交互图形 157
9.1.1 ECharts 是什么 157
9.1.2 引入 Echarts 158
9.1.3 准备一个画板 158
9.1.4 绘制 ECharts 图形 158
9.1.5 使用其他主题 160
9.1.6 配置项手册 160
9.1.7 开始探索 164
9.2 实战：再谈豆瓣电影数据分析 164
9.2.1 项目成果 164
9.2.2 数据获取 164
9.2.3 数据清洗和存储 167
9.2.4 数据分析 168
9.2.5 数据可视化 168
9.2.6 项目总结 171
9.3 数据可视化之魅 D3 172
9.3.1 D3 是什么 172
9.3.2 D3 核心思想 172
9.3.3 一个简单的例子 173
9.3.4 深入理解 D3 177
9.3.5 开始探索 180
9.4 实战：星战电影知识图谱 181
9.4.1 项目成果 181
9.4.2 数据获取 182
9.4.3 数据分析 182
9.4.4 数据可视化 183
9.4.5 项目总结 184
9.5 艺术家爱用的 Processing 185
9.5.1 Processing 是什么 185
9.5.2 一个简单的例子 186
9.5.3 Processing 基础 186
9.5.4 更多内容 189
9.6 实战：上海地铁的一天 189
9.6.1 项目成果 189
9.6.2 项目数据 189
9.6.3 项目思路 190
9.6.4 项目实现 190
9.6.5 项目总结 197
第 10 章机器学习 198
10.1 明白一些基本概念 198
10.1.1 机器学习是什么 198
10.1.2 学习的种类 199
10.1.3 两大痛点 202
10.1.4 学习的流程 203
10.1.5 代码实现 205
10.2 常用经典模型及实现 206
10.2.1 线性回归 206
10.2.2 Logistic 回归 206
10.2.3 贝叶斯 207
10.2.4 K 近邻 207
10.2.5 决策树 207
10.2.6 支持向量机 209
10.2.7 K-Means 209
10.2.8 神经网络 210
10.2.9 代码实现 210
10.3 调参比赛大杀器 XGBoost 213
10.3.1 为什么要调参 214
10.3.2 XGBoost 是什么 214
10.3.3 XGBoost 安装 214
10.3.4 XGBoost 模型参数 215
10.3.5 XGBoost 调参实战 216
10.3.6 总结 227
10.4 实战：微额借款用户人品预测 227
10.4.1 项目背景 227
10.4.2 数据概况 228
10.4.3 缺失值处理 228
10.4.4 特征工程 229
10.4.5 特征选择 230
10.4.6 模型设计 231
10.4.7 项目总结 232
第 11 章深度学习 233
11.1 初探 Deep Learning 233
11.1.1 深度学习是什么 233
11.1.2 神经元模型 234
11.1.3 全连接层 235
11.1.4 代码实现 236
11.2 用于处理图像的 CNN 237
11.2.1 CNN 是什么 238
11.2.2 CNN 核心内容 239
11.2.3 CNN 使用方法 241
11.2.4 CNN 模型训练 242
11.2.5 代码实现 242
11.3 用于处理序列的 RNN 242
11.3.1 RNN 是什么 242
11.3.2 RNN 模型结构 243
11.3.3 LSTM 244
11.3.4 RNN 使用方法 246
11.3.5 代码实现 246
11.4 实战：多种手写数字识别模型 246
11.4.1 手写数字数据集 247
11.4.2 全连接层 248
11.4.3 CNN 实现 252
11.4.4 RNN 实现 253
11.4.5 实战总结 254
第 12 章数据的故事 256
12.1 如何讲一个好的故事 256
12.1.1 为什么要做 PPT 256
12.1.2 讲一个好的故事 256
12.1.3 用颜值加分 257
12.1.4 总结 258
12.2 实战：有内容有颜值的分享 258
12.2.1 SODA 258
12.2.2 公益云图 260
12.2.3 上海 BOT 262
12.2.4 总结 263
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本号称“全栈”的Python数据工程师养成攻略，我看了不少，感觉它在基础构建方面还是下足了功夫的。作者显然深知，要成为一个合格的数据工程师，光会写几行代码是远远不够的，对整个数据生命周期的理解至关重要。书中对Python语言特性的讲解非常细致，从基础语法到高级特性，比如装饰器、生成器，都有深入浅出的剖析，特别是如何利用这些特性来优化数据处理的性能，这部分内容对我启发很大。不仅仅是语言层面，它还花了大量篇幅介绍常用的数据结构与算法，虽然不是算法竞赛那种高深莫测，但对于处理大规模数据集时如何选择最高效的数据结构，提供了非常实用的指导。我记得有几章专门讲解了如何使用NumPy和Pandas进行高效的数据清洗和转换，那种向量化操作的威力，确实比传统的循环迭代要快上好几个数量级。对于一个想从零开始构建自己技术栈的读者来说，这本书的结构非常友好，它没有一开始就抛出复杂的框架，而是循序渐进地打牢基础，这对于稳固后续学习至关重要。它更像是一份详尽的施工蓝图，让你清楚地知道每一块砖应该怎么砌，为后续的“高楼大厦”打下了坚实的地基。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解风格非常贴近一个经验丰富的导师在手把手教你。我尤其喜欢它在处理“坑点”和“误区”时的坦诚。例如，在介绍并行计算时，它没有美化并发编程的难度，而是直接指出了线程安全、死锁等问题，并提供了Python中处理这些问题的最佳实践。这种“先刨坑再填土”的教学方式，让我少走了很多弯路。我记得有一章专门讲解了数据质量（Data Quality）的检查与治理，作者没有仅仅停留在写几个断言语句，而是构建了一个多层次的数据质量监控框架，从Schema验证到数据一致性检查，层层递进。这对于任何一个需要处理敏感或关键业务数据的团队来说，都是极其宝贵的经验。此外，书中穿插的许多代码片段都经过了精心设计，简洁、高效，且具备极强的可读性，这本身就是一种优秀实践的体现。它教会你如何写出“生产级”的代码，而不是仅仅能运行的代码。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书的价值在于它提供了一种结构化的思维框架，让你从一个单纯的“代码实现者”转变为一个能够设计和运维复杂数据系统的“架构师”。我发现自己对数据安全的关注度也提高了，书中关于数据脱敏、访问控制的基本原则介绍，虽然是入门级的，但却为我后续深入研究安全合规性打开了一扇窗。最让我感到满意的是，这本书的内容组织逻辑清晰，阅读体验流畅，即使遇到一些复杂的分布式系统概念，作者也能用生动的比喻将其拆解得非常容易理解。它不是那种堆砌术语的书籍，而是真正着眼于如何培养一个能够独立负责数据基础设施建设的人才。对于那些渴望系统性、实战性地掌握Python数据工程全貌的读者而言，这本书无疑是一份非常值得投资的学习资源，它提供的不仅仅是技术知识，更是一种解决实际问题的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职的开发者，我最看重的是知识的系统性和前瞻性，而这本书在这两方面都做得相当出色。在系统性上，它覆盖了数据工程的“前世今生”，从传统的关系型数据库优化，到新兴的NoSQL数据库（如MongoDB或Cassandra）的应用场景分析，都有涉及。让我印象深刻的是关于数据仓库设计的部分，它详细对比了Inmon和Kimball建模方法的适用性，并结合实际案例演示了维度建模的技巧。这对我梳理现有的数据模型混乱局面有很大的帮助。而在前瞻性方面，书中对云计算平台（AWS/Azure/GCP）上数据服务的集成也有所介绍，虽然篇幅有限，但点出了未来的发展趋势——云原生数据解决方案。它提醒我们，未来的数据工程师必须能够熟练驾驭云端资源。这种既能扎根传统，又能面向未来的视角，使得这本书的知识体系非常完整，避免了技术栈的快速过时，我认为它提供了一个长期的学习路线图，而非短期的速成秘籍。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在实际工程应用上的侧重点，它没有停留在理论的象牙塔里空谈，而是紧密结合了工业界的实际需求。比如，它深入探讨了数据管道（Data Pipeline）的构建，从数据采集、存储到处理、可视化的完整流程，都给出了具体的实现思路和工具选型建议。我之前在尝试搭建一个实时数据监控系统时就遇到了不少棘手的问题，这本书中关于消息队列（如Kafka）和流处理框架（如Spark Streaming的基础概念）的介绍，为我指明了方向。它没有直接让你去复制粘贴代码，而是让你理解为什么选择这些技术，它们的优势和局限性在哪里。这种“知其所以然”的讲解方式，远比单纯的API手册更有价值。更重要的是，它提到了DevOps在数据工程中的重要性，比如代码的版本控制、自动化测试以及持续集成/持续部署（CI/CD）的理念是如何应用到数据项目中的。这让我意识到，一个优秀的数据工程师，不仅要懂数据，还得懂工程化，这本书在这方面的引导性非常到位，真正体现了“全栈”的含义。

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其实非常不错，一本薄薄的书籍就包括了Python,R,前端，可视化，机器学习等多方面内容。想通过一本书掌握所有内容是不可能的，本书算起了个引导作用吧，让我们知道某些技术是用来干什么的，基本概念有哪些。

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模型离不开数据。在同一个训练集上训练不同的模型，在测试集上可以得到不同的性能；同一个模型，使用不同的训练集进行训练之后，在同一个测试集上的表现也会有所差异。即便是一个学习能力很强的模型，如果没有充足而且高质量的训练数据，模型的参数依然无法得到最优化的调整；即便是一份充足而且高质量的训练数据，如果模型的学习能力不够强，依然无法捕捉到输入特征和输出标签之间的关联。即便以上两项条件都满足，我们依然无法保证训练好的模型，在任何测试集上都能取得同样好的性能，因为测试集的组成和质量也是千差万别、参差不齐的。为了在具体的实际应用中取得尽可能好的结果，我们需要准备更好、更充足的训练数据，探索更好更强大的学习模型，并且在各种各样的测试集上评估模型的性能。

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