吐血整理！绝不能错过的24个Python库

发布时间：2019-08-02 05:19:17 所属栏目：优化来源：读芯术

导读：副标题#e# Python有以下三个特点：易用性和灵活性全行业高接受度：Python无疑是业界最流行的数据科学语言用于数据科学的Python库的数量优势事实上，由于Python库种类很多，要跟上其发展速度非常困难。因此，本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的

副标题[/!--empirenews.page--]

Python有以下三个特点：

易用性和灵活性
全行业高接受度：Python无疑是业界最流行的数据科学语言
用于数据科学的Python库的数量优势

事实上，由于Python库种类很多，要跟上其发展速度非常困难。因此，本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库。

文中提及了用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库。这是一个相当全面的列表，有助于你使用Python开启数据科学之旅。

Python

用于数据收集的Python库

你是否曾遇到过这样的情况：缺少解决问题的数据?这是数据科学中一个永恒的问题。这也是为什么学习提取和收集数据对数据科学家来说是一项非常重要的技能。数据提取和收集开辟了前所未有的道路。

以下是三个用于提取和收集数据的Python库：

1. Beautiful Soup

传送门：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

收集数据的最佳方式之一就是抓取网站(当然是以合乎道德和法律的手段!)徒手做这件事需要耗费大量的劳动和时间。Beautiful Soup无疑是一大救星。

Beautiful Soup是一个HTML和XML解析器，可为被解析的页面创建解析树，从而用于从web页面中提取数据。从网页中提取数据的过程称为网页抓取。

使用以下代码可安装BeautifulSoup：

pip install beautifulsoup4

下面是一个可实现从HTML中提取所有锚标记的Beautiful Soup简单代码：

#!/usr/bin/python3 
# Anchor extraction from html document 
from bs4 import BeautifulSoup 
from urllib.request import urlopen 
 
with urlopen('LINK') as response: 
    soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser') 
    for anchor in soup.find_all('a'): 
        print(anchor.get('href', '/'))

建议阅读下面的文章，学习如何在Python中使用Beautiful Soup：

《新手指南：在Python中使用BeautifulSoup进行网页抓取》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/10/beginner-guide-web-scraping-beautiful-soup-python/

2. Scrapy

传送门：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html

Scrapy是另一个可有效用于网页抓取的Python库。它是一个开源的协作框架，用于从网站中提取所需数据。使用起来快捷简单。

下面是用于安装Scrapy的代码：

pip install scrapy

吐血整理！绝不能错过的24个Python库

Scrapy是一个用于大规模网页抓取的框架。可提供所有需要的工具有效地从网站中抓取数据，且依需要处理数据，并以使用者偏好的结构和格式存储数据。

下面是一个实现Scrapy的简单代码：

import scrapy 
 
class Spider(scrapy.Spider): 
    name = 'NAME' 
    start_urls = ['LINK'] 
 
    def parse(self, response): 
        for title in response.css('.post-header>h2'): 
            yield {'title': title.css('a ::text').get()} 
 
        for next_page in response.css('a.next-posts-link'): 
            yield response.follow(next_page, self.parse

下面是一个学习Scrapy并在Python中实现Scrapy的绝佳教程：

《使用Scrapy在Python中进行网页抓取(含多个示例)》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/07/web-scraping-in-python-using-scrapy/

3. Selenium

传送门：https://www.seleniumhq.org/

Selenium是一个倍受欢迎的自动化浏览器工具。在业界常用于测试，但对于网页抓取也非常方便。Selenium在IT领域非常流行。

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