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数据抓取与处理的实践指南

TOC\o1-2\h\u28241第一章数据抓取基础 2

222451.1数据抓取概述 3

219521.2常见数据抓取工具介绍 3

219801.2.1Python爬虫库 3

113171.2.2Node.js爬虫库 3

325271.2.3Java爬虫库 4

140781.2.4其他编程语言的爬虫库 4

10029第二章网络爬虫原理与技术 4

210822.1网络爬虫的基本原理 4

211442.2网络爬虫的关键技术 5

117082.3网络爬虫的优化策略 5

9513第三章数据解析与提取 5

38423.1数据解析概述 5

248413.2常见数据解析技术 6

318543.2.1正则表达式 6

300183.2.2XML解析 6

274983.2.3JSON解析 6

250843.2.4HTML解析 6

169823.3数据提取方法与实践 6

101163.3.1文本数据提取 6

117713.3.2XML数据提取 6

241943.3.3JSON数据提取 7

39243.3.4网页数据提取 7

19226第四章数据存储与管理 7

114604.1数据存储概述 7

24994.2数据存储技术选型 7

271354.3数据库管理与应用 8

11284第五章数据清洗与预处理 8

92565.1数据清洗概述 8

33005.2常见数据清洗方法 9

317325.2.1数据去重 9

77835.2.2数据缺失处理 9

260685.2.3数据错误处理 9

189905.3数据预处理技巧 9

226395.3.1数据标准化 9

312855.3.2数据归一化 9

296855.3.3数据降维 9

234045.3.4数据转换 9

43765.3.5数据集成 10

11599第六章数据分析与应用 10

237196.1数据分析概述 10

203726.2常见数据分析方法 10

33596.2.1描述性分析 10

15296.2.2摸索性分析 10

270566.2.3关联分析 10

275626.2.4聚类分析 10

221546.2.5预测分析 10

68936.3数据可视化与报告 11

308306.3.1数据可视化 11

294106.3.2报告撰写 11

20942第七章数据安全与隐私保护 11

298587.1数据安全概述 11

35987.2数据加密与解密 12

148537.3数据隐私保护策略 12

5021第八章数据抓取与处理的法律法规 13

235018.1我国数据抓取与处理的法律法规 13

317438.1.1法律规定 13

25818.1.2行政法规和部门规章 13

186888.2国际数据抓取与处理的法律法规 13

289698.2.1欧盟法律法规 13

104068.2.2美国法律法规 14

56848.3法律风险防范与合规实践 14

260218.3.1法律风险防范 14

292998.3.2合规实践 14

20564第九章数据抓取与处理案例解析 14

22429.1金融行业数据抓取与处理案例 14

31949.1.1案例背景 14

206659.1.2数据抓取 14

211099.1.3数据处理 15

275909.2电商行业数据抓取与处理案例 15

262359.2.1案例背景 15

317019.2.2数据抓取 15

243309.2.3数据处理 15

288159.3教育行业数据抓取与处理案例 15

234959.3.1案例背景 15

18459.3.2数据抓取 15

62339.3.3数据处理 16

23195第十章数据抓取与处理的发展趋势 16

2533810.1数据抓取技术的发展趋势 16

303710.2数据处理技术的发展趋势 16

3197010.3未来数据抓取与处理的挑战与机遇 17

第一章数据抓取基础

1.1数据抓取概述

数据抓取，又称网络爬虫，是指通过编写程序，自动化地从互联网上获取目标数据的操作。在当今信