《Python爬虫大数据采集与挖掘》教学大纲
《大数据分析与挖掘》-课程教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16054103课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：Big data analysis and mining课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：数理统计与概率论，算法设计，JA V A/Python程序设计二、课程简介大数据分析与挖掘是软件工程，计算机科学与技术，大数据管理专业必修课，它集理论，技术和应用性一身，不仅是当前计算机，软件工程领域最热门高级前沿应用技术，并且涉及跨学科领域知识和概率论，数学及算法理论知识，是计算机，软件工程的重要课程模块，同时是大数据管理专业的核心理论课程。
当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
数据分析与挖掘是当前最热的技术与职业方向，在未来几年都将获得飞速发展，前景非常广阔，是学生未来进入社会成才求职的重要核心技能，可以说学好大数据分析与挖掘原理，概念与技术，必将使得学生未来计算机专业发展和职业生涯获得高起点和巨大发展潜力与竞争力。
本课程从实战出发，学习大数据分析与挖掘理论算法与编程工具，围绕真实案例学习并掌握数据分析与挖掘的关键任务和方法。
包括主要的数据分析全流程任务：数据探索，数据预处理，数据可视化展示，数据建模，模型验证与评估，分析结果展示与应用；同时针对不同的数据分析阶段任务在讲解原理同时，介绍大量当前最新的学术界，业界研究方法，技术与模型。
课程在讲解数据分类，数据预测模型，及复杂数据分析场景时，引入了华为网络产品线产品数据部多个经典数据分析与挖掘案例，并且引入阿里数据中台架构，天池AI实训平台，及应用典型案例。
让学生学以致用，紧跟行业最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据分析与挖掘领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
Python网络爬虫与数据采集教学大纲
Python网络爬虫课程教学大纲课程代码：课程名称：Python网络爬虫／Web Crawler Programming with Python开课学期：学分/学时：3/32+16课程类型：必修/选修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《Python网络爬虫》是计算机科学、软件工程等专业中的一项面向实践的课程，与高级程序设计语言、计算机网络等课程相关。
本课程的目标在于使学生循序渐进地了解并掌握网络爬虫编写，在学习Python编程的基本方法与常见技巧的同时，对网络与Web相关知识也取得较好的理解。
本课程的安排为：介绍Python编程基础知识，之后引入Web与HTML等网络抓取基本概念，然后详细介绍使用Python处理各类问题的方法，包括网页解析、文件存储、数据库存储、文本分析等方面。
之后进入主体部分即各类爬虫程序的编写，包括静态网页抓取、动态网页抓取、处理AJAX页面等。
最后以几个较为综合的实践课题来让学生应用所学内容，完成如电商评论分析这样的有一定应用价值的爬虫程序。
本课程不仅要求学生掌握知识与理论，还要求学生动手实践，鼓励学生自主探索，培养对于技术以及应用场景的理解。
二、教学内容及教学基本要求1. Python语言及编程基础（4学时）了解Python语言的基本知识，学会Python的安装与开发环境配置，包括Windows与Ubuntu 等不同系统平台上的安装与配置；了解PyCharm与Jupyter Notebook等重要开发工具的使用；掌握Python的基本语法，理解Python中的数据类型、逻辑语句、函数与类（面向对象编程）；学会进阶学习Python的方法；2. HTTP与Web（4学时）了解互联网与HTTP协议；掌握HTML语言的基本知识；了解网络访问过程中的信息处理过程；掌握分析网站的基本方法；学会使用浏览器的开发者工具来分析网站；3. 爬虫程序入门（2学时）了解爬虫程序的基本概念；掌握爬虫程序的基本方法；4. 数据采集方法（4学时）了解包括正则表达式、BeautifulSoup、XPath等在内的网页解析工具；掌握遍历网站页面与使用网站所提供的API来获取数据的方法；5. 文件与数据存储（4学时）掌握使用Python进行文件读写的方法；掌握Python中字符串的处理；了解Python中对图片的各类操作；掌握CSV文件的读写；掌握MySQL、SQLite3等不同数据库的使用。
爬虫技术 教学大纲
爬虫技术教学大纲一、前言1.1 引言1.2 目的和意义1.3 教学目标二、基础知识2.1 什么是爬虫技术2.2 爬虫技术的发展历史2.3 爬虫技术的作用和应用领域2.4 爬虫技术的原理和基本流程2.5 爬虫技术的技术架构和工作原理三、爬虫技术的基本原理3.1 HTTP协议基础知识3.2 HTML基础知识3.3 数据抓取和解析3.4 数据存储和管理四、爬虫技术的应用实践4.1 网页抓取技术4.2 数据解析技术4.3 数据存储和管理4.4 反爬虫技术五、爬虫技术的进阶应用5.1 动态网页爬取技术5.2 验证码识别技术5.3 分布式爬虫技术5.4 高效爬取策略和优化5.5 数据分析和挖掘六、爬虫技术与法律道德6.1 爬虫技术的合法性6.2 爬虫技术的道德约束6.3 数据采集的合规性和隐私保护七、爬虫技术的未来发展7.1 智能爬虫技术7.2 人工智能与爬虫技术的结合7.3 爬虫技术在大数据和人工智能时代的发展趋势八、教学方法和手段8.1 理论教学8.2 实验技能培训8.3 项目实战演练8.4 知识检测与评估九、教学内容的设计与编排9.1 网络爬虫技术基础知识讲解9.2 爬虫技术的实际应用案例分享9.3 爬虫技术的操作训练与实践指导9.4 项目设计与实践十、教学资源与参考书目10.1 爬虫技术的教学资源介绍10.2 爬虫技术相关的参考书目推荐10.3 在线学习资源推荐十一、教学评价和效果11.1 教学评价指标11.2 教学效果的评估方法11.3 教学改进与提升结语：爬虫技术的教学大纲是由基础知识、技术原理、应用实践和未来发展等模块组成，旨在帮助学员全面了解爬虫技术的基本概念、操作技巧和应用前景，进而将所学知识应用于实际项目中，提升学习者的技能和能力。
《Python大数据分析与挖掘基础》教学大纲
《python大数据分析与挖掘基础》课程教学大纲课程代码：学分：4学时：64（其中：讲课学时：42 实践或实验学时：22）先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、Python程序设计基础适用专业：信息与计算科学建议教材：黄恒秋主编.Python大数据分析与挖掘实战（微课版）[M]. 北京：人民邮电出版社.2020.开课系部：数学与计算机科学学院一、课程的性质与任务课程性质：专业方向选修课。
课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。
通过学习本课程，使得学生能够掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能，能够针对基本的数据挖掘问题与样例数据，调用Python中的第三方扩展包Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn及关联规则算法代码，进行处理、计算与分析，初步掌握深度学习框架TensorFlow2.0安装及多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络基本原理及应用举例程序实现，从而为其他的专业领域课程或者复杂应用问题提供基础支撑。
二、课程的基本内容及要求本课程教学时数为64学时，4学分；实验22学时，1.375学分。
第一章Python基础1.课程教学内容：（1）Python及其发行版Anaconda的安装与启动、Spyder开发工具的使用和Python 新库的安装方法；（2）Python基本语法和数据结构。
2.课程的重点、难点：（1）重点：Python基本语法和数据结构的灵活运用；（2）难点：Python数据结构的灵活运用。
3.课程教学要求：（1）了解Python的安装及界面基本使用技能；（2）理解Python基本数据结构及方法的使用；（3）掌握Python基本数据结构的使用技能及循环、条件语句的应用。
第二章科学计算包Numpy1.课程教学内容：（1）导入并使用Numpy创建数组；（2）数组的运算、切片、连接及存取、排序与搜索；数组相关属性与方法；（3）矩阵及线性代数运算。
python数据分析与挖掘 教学大纲
《数据分析与挖掘》课程名称：数据分析与挖掘建议课时数： 80（其中实践课时数：40 ）适用专业：大数据技术与应用一、前言（一）课程的定位1．课程性质：本课程是大数据技术与应用的一门专业核心课程，属于专业必修课程。
2．课程功能：本课程通过对数据中所蕴含的价值进行挖掘，保证生产正常运行，提升经营水平和生产运作效率，具体来说，培养学生数据导入、数据清洗、数据整理、数据分析和数据可视化等方面的能力。
3．相关课程: 本课程是《数据采集和存储》课程的为后置课程，同时也是大数据实训课程的前置课程。
（二）设计思路该课程是依据“大数据技术与应用专业工作任务与职业能力分析表”中数据的过程控制与工作项目设置的。
其总体设计思路是，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，转变为以工作任务为中心组织课程内容，并让学生在完成具体项目的过程中学会完成相应工作任务，并构建相关理论知识，发展职业能力。
以就业为导向以能力为本位，对数据导入、数据处理、数据分析、数据可视化等方面进行任务与职业能力分析，通过案例教学、讨论教学、模拟仿真等多种教学方法和手段，培养学生具备基本的职业能力。
项目设计以餐饮数据项目的数据为线索，以数据流的运行为主线，设计数据导入、数据去空去重、数据合并、时间序列处理、常用指标分析、交叉表分析、相关分析项目案例，通过项目分解和任内练习，学生能理解数据分析中各类数据格式的作用，理解数据清洗的含义，理解适用于数据分析各种图形的画法。
该门课程的总学时为80课时，5个学分。
二、课程目标（一）知识目标●掌握各类数据文件的格式特点；●掌握各类数据格式的意义和特点；●理解数据去空去重的含义及处理方法；●理解时间序列处理方法；●理解数据的各种统计指标的作用；●理解适用于数据的相关性及其使用方法。
●理解各种图形的画法。
（二）技能目标●能够利用pandas导入数据、筛选数据；●能够利用pandas对数据进行预处理，比如去除空值和重复值、时间序列处理；●能够利用统计指标对预处理后的数据进行简单分析；●能够运用一些合适的图形挖掘出数据的规律。
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲.doc
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：课程学时： 48课程学分：3开课单位：计算机科学与技术学院授课对象：计算机科学与技术专业，计算机大类专业开课学期：先修课程：二、课程目标数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，涵盖了数据库、机器学习、统计学、模式识别、人工智能以及高性能计算等技术。
开设本课程的目的，是使学生全面而深入地掌握数据挖掘的基本概念和原理，掌握常用的数据挖掘算法，了解数据挖掘的最新发展、前沿的数据挖掘研究领域、以及数据挖掘技术在不同学科中的应用。
课程具体目标如下：课程目标1：能够设计并实现大数据平台下的数据挖掘系统。
了解由工程问题，到建模、再到数据挖掘算法设计的问题求解思维模式。
具有将数据挖掘算法应用于具体工程的能力；课程目标2：掌握大数据预处理、关联规则、分类以及聚类技术，并能够在主流大数据平台上实现；课程目标3：具备较强的学习最新数据挖掘领域研究成果的能力；能够分析和评价现有研究成果的问题与不足，并能够提出自己独立见解的能力；课程目标4：能够撰写系统设计方案和阶段性技术报告，能够组织和协调项目组的工作，与成员进行交流与沟通。
三、课程目标与毕业要求对应关系四、课程目标与课程内容对应关系实验大纲：五、课程教学方法本课程教学将结合大班讲授、小班项目研讨、项目开发以及交流与答辩的形式。
大班讲授主要培养学生对各种核心技术的掌握。
小班项目研讨用来训练学生们沟通与交流的能力，同时提高对系统进行评价的能力。
通过指导学生实现课堂上讲授的算法，学会比较各个算法的性能差异，激发学生的研究和创新兴趣。
六、课程考核方法七、主要教材与参考书（黑体、小四、加粗、行距20磅）1.《大数据分析与挖掘》纲撰写人：石胜飞。
《Python网络爬虫技术》教学大纲
《Python网络爬虫技术》教学大纲课程名称：Python网络爬虫技术课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论24学时，实验40学时）总学分：4.0学分一、课程的性质数字经济时代，数字资源已经成为互联网竞争和经营的生产要素和核心竞争力，而如何获取数据资源并基于此产出有价值的数据，已成为重要的资源配置。
数据企业能够收集、获取的数据越多，越可能在行业竞争中具有优势地位。
行业的发展带动岗位的需求，越来越多的爬虫工程师岗位涌现，工作中对爬虫技术的需求也越来越多。
网络爬虫技术是数据分析、数据挖掘、人工智能等技术的数据基础，是从互联网上批量获取数据的重要技术之一，特开设Python网络爬虫技术课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，掌握使用Python基本语法完成爬虫任务编写，使用ReqUeStS库向指定网址发送请求，XPath或BeaUtifU1SoUP库对静态网页进行解析，Se1eniUm库爬取动态页面；使用JSON文件、MySQ1数据库、MOngODB数据库对爬取下来的数据进行存储；使用表单登录方法、COOkie登录方法实现模拟登录；使用HTTPAnaIyZer和Fidd1er工具抓包，并分析终端协议；使用SCraPy框架进行网页内容爬取，理论结合实践，每个章节中都配有多个案例，为学生将来从事数据采集、数据爬取的工作、研究奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成=平时作业（10%）+课堂参与（20%）+期末考核（70%）,期末考试建议采用开卷形式，试题应包括发送HrrP请求、解析静态网页内容、解析动态网页内容、数据存储为JSoN文件、数据存储到MySQ1数据库、数据存储到MongoDB 数据库、使用表单和Cookie模拟登录、使用HTTPAna1yzer获取PC端数据、使用Fidd1er获取APP端数据、Scrapy框架使用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、编程题等方式。
《Python数据分析与挖掘基础》教学大纲
《python数据分析与挖掘基础》课程教学大纲课程代码：学分：4学时：64（其中：讲课学时：42 实践或实验学时：22）先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、Python程序设计基础适用专业：信息与计算科学建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院一、课程的性质与任务课程性质：专业方向选修课。
课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。
通过学习本课程，使得学生能够掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能，能够针对基本的数据挖掘问题与样例数据，调用Python中的第三方扩展包Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn及关联规则算法代码，进行处理、计算与分析，从而为其他的专业领域课程或者复杂应用问题提供基础支撑。
二、课程的基本内容及要求本课程教学时数为64学时，4学分；实验22学时，1.375学分。
第一章Python基础1.课程教学内容：（1）Python及其发行版Anaconda的安装与启动、Spyder开发工具的使用和Python 新库的安装方法；（2）Python基本语法和数据结构。
2.课程的重点、难点：（1）重点：Python基本语法和数据结构的灵活运用；（2）难点：Python数据结构的灵活运用。
3.课程教学要求：（1）了解Python的安装及界面基本使用技能；（2）理解Python基本数据结构及方法的使用；（3）掌握Python基本数据结构的使用技能及循环、条件语句的应用。
第二章科学计算包Numpy1.课程教学内容：（1）导入并使用Numpy创建数组；（2）数组的运算、切片、连接及存取、排序与搜索；数组相关属性与方法；（3）矩阵及线性代数运算。
2.课程的重点、难点：（1）重点：数组的切片、连接、改变形态。
《大数据分析与挖掘》-实验教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程实验教学大纲一、课程基本信息课程代码：16054103课程名称：大数据分析与挖掘英文名称: Big data analysis and mining实验总学时：16适用专业：软件工程、计算机科学与技术课程类别：专业选修课先修课程：数理统计与概率论，算法设计，JAVA/Python程序设计二、实验教学的总体目的和要求实验教学目的：向学生教授经过实践检验的真理才是正确的，所有理论知识都应该经过实践检验，计算机科学这样，大数据分析与挖掘这门前沿信息技术尤其如此。
本课程实验是为了使学生在课程学习的同时，通过实验教学验证课堂教学的理论，理解和掌握大数据分析与挖掘中最基本、最广泛应用的概念、原理、理论和算法以及基本技术和方法，更好地掌握《大数据分析与挖掘》课程教学大纲要求的内容。
实验要求：1.对学生的要求：实验前要充分做好准备工作：•复习和掌握与本实验有关的知识内容；•预习、思考实验内容；•对实验内容进行分析和设计。
实验过程中，实验者必须服从指导教师和实验室工作人员的安排，遵守纪律与实验制度，爱护设备及卫生。
在指定的实验时间内，必须到实验室内做实验。
对于上机过程中出现的问题，尽量先独立思考和解决；对于难以解决的问题可以和同学交流或询问老师；对于同一个实验题目，可以考虑多种方法来实现，然后比较并选择出一种较为有效的方法来实现。
对于设计型和验证型实验，实验时一人一组，独立上机。
2、对实验条件的要求：普通 PC 机房。
三、实验教学内容实验项目一实验名称：数据分析与挖掘平台的搭建实验内容：在 Windows（Linux,Mac）操作系统中安装 Python。
可以使用官方下载 Python 的安装包安装，也可以使用 Anaconda 安装，还可以安装 Pycharm。
安装完之后，进行入门操作，熟悉 Python 的使用。
实验性质：设计型实验学时：2实验目的与要求：必修实验条件：实验机房，阿里天池AI实训平台，数据分析平台。
数据采集与网络爬虫课程设计课程教学大纲
《数据采集与网络爬虫课程设计》课程教学大纲一、课程基本信息
二、课程目标及对毕业要求指标点的支撑
三、教学内容及进度安排
四、课程考核
该课程采用案例设计的形式考核，具体要求如下：（1）最多5人组成一队。
（2）最终以研究报告的形式提交，一般应包含程序页、数据页、数据分析处理和附录等内容。
注：各类考核评价的具体评分标准见《附录：各类考核评分标准表》
（说明：1.评价依据主要有：平时表现、作业、案例分析、实验/实习/调研报告、上机、考试等，应根据该课程实际设置的考核方式填写，不够可以加列；2.各考核方式逐一填写评分标准表）
五、教材及参考资料
[1]江吉彬，张良均等.Python网络爬虫技术[M],北京：人民邮电出版社，2019,
9787111505064.
[2]范传辉.Python爬虫开发与项目实战[M],北京：机械工业出版社,2017,978发11563877.
[3]胡松涛.Python网络爬虫实战[M],北京：清华大学出版社,2016,9787302457879.
⑷韦玮.精通Python网络爬虫：核心技术、框架与项目实战[M],北京：机械工业出版
社,2017,9787111562085.
六、教学条件
需要使用学生大数据实验室，电脑安装了Windows7>Office2010>Anoconda3/Python3.6、Pycharm 等正版软件进行实战训练。
附录：各类考核评分标准表。
Python爬虫案例教与学教学大纲
Python爬虫案例教与学教学大纲一、课程概述1. 目标：通过本课程的学习，学生能够掌握使用Python编写爬虫程序，爬取网站上的数据，并对数据进行处理和分析的基本技能。
2. 适用对象：本课程适用于对Python有一定基础的学生，希望进一步了解爬虫技术的原理和应用的学习者。
3.预期效果：学生通过本课程的学习，能够独立编写简单的爬虫程序，实现网页数据的抓取、数据的处理与存储，并具备扩展应用的能力。
二、教学内容及教学方法1.基础知识讲解（30%）a.爬虫技术概述：爬虫的定义、应用场景、工作原理等。
b. Python爬虫相关库介绍：requests、BeautifulSoup、Scrapy等。
c.网页的基本结构：HTML、CSS等。
d.数据处理与存储：JSON、CSV等格式的处理方法。
e. 数据库的使用：MySQL、MongoDB等。
f.反爬虫及应对方法。
2.实例分析与实践（40%）a.实例分析：通过实际案例分析，介绍爬虫的实际应用场景，针对性地讲解解决方案。
b.实践环节：每个实例案例都会有相应的代码实践环节，通过实际演练巩固所学知识。
3.项目实战（30%）a.分组训练：将学生分组进行项目分析，由每个小组选择一个具体的网站作为爬取对象，设计并实现相应的爬虫程序。
b.项目讨论：每个小组汇报并讨论项目的实施情况，分享经验和问题解决方法。
三、教学重点和难点1.教学重点：a.爬虫技术的原理和应用。
b. Python爬虫相关库的使用方法。
c.数据处理与存储的技巧。
d.项目实战能力的培养。
2.教学难点：a.爬虫的反爬虫应对方法。
b.复杂网站的数据解析与抓取。
c.大规模数据的处理与存储。
四、考核与评价1.考核方式：结合平时作业和期末项目实战成果进行评价。
2.评价标准：根据学生的实际能力和成果进行综合评价，包括代码的质量和实践项目的完成情况。
五、参考教材六、教学资源1.电脑及网络设备。
2. Python爬虫相关库的安装和使用教程。
Python数据分析与挖掘实战教学大纲教案
常用的分类与预测算法
如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量 机等。
分类与预测模型的应用案例
如信用评分、医疗诊断、股票价格预测等。
聚类分析与应用
聚类分析的基本概念
将数据划分为不同的组或簇，使 得同一组内的数据相似度高，不
同组间的数据相似度低。
常用的聚类算法
如K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
用户画像构建
基于用户行为数据，提取用户特征，构建 用户画像，为后续的数据分析和挖掘提供 基础。
案例分析
数据准备与处理
模型构建与评估
收集金融交易数据，并进行数据清洗、特征 提取等操作，为模型构建提供数据基础。
运用机器学习算法，构建金融风控模型，并 对模型进行评估和优化，提高模型的准确性 和稳定性。
特征工程与模型优化
聚类分析的评价指标
轮廓系数、Calinski-Harabasz 指数、Davies-Bouldin指数等。
聚类分析的应用案例
如客户细分、图像分割、社交网 络分析等。
06 项目实战与案例 分析
项目实战：电商用户行为分析系统设计与实现
数据收集与预处理
通过爬虫技术收集电商网站用户行为数据， 并进行清洗、转换和规范化等预处理操作。
模型应用与部署
通过特征选择、特征变换等方法，提高模型 性能；同时，运用集成学习等技术，对模型 进行进一步优化。
将训练好的模型应用于实际金融交易中，实 现自动化风险识别和预警；同时，定期更新 模型以适应不断变化的风险环境。
案例分析
数据收集与处理
收集用户历史行为数据和物品信息 数据，并进行数据清洗和预处理等
案例分析
图像数据准备与处理
Python爬虫与数据抓取教程
Python爬虫与数据抓取教程第一章：Python爬虫基础Python爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上收集数据。
在开始学习Python爬虫之前，我们需要安装Python开发环境，并了解一些基本的Python编程知识。
1.1 Python开发环境安装要使用Python进行爬虫，我们首先要安装Python开发环境。
在官方网站下载安装包，选择对应的操作系统和版本进行安装。
然后，在命令行中输入"python"命令，若出现Python的版本信息，则说明安装成功。
1.2 Python基本语法了解Python的基本语法对于编写爬虫代码至关重要。
Python具有简洁明了的语法，易于学习和使用。
掌握变量、数据类型、条件语句和循环语句等基本概念是基础。
第二章：网络爬虫概述网络爬虫是一种自动化程序，模拟人类访问网页并从中抓取数据。
它通过发送HTTP请求获取网页内容，然后解析网页，提取需要的数据。
2.1 HTTP协议和请求方法了解HTTP协议和请求方法对于构建一个有效的爬虫非常重要。
了解GET和POST请求的区别、请求头和请求体的作用，以及状态码的含义是必备知识。
2.2 网页解析库介绍在Python中，有许多强大的网页解析库可以帮助我们解析网页。
这些库包括BeautifulSoup、lxml、XPath等，它们提供了不同的解析方式和功能，可以根据需要选择合适的库进行使用。
第三章：数据抓取实战通过前面章节的学习，我们已经有了足够的知识来进行数据抓取实战。
在这一章中，我们将学习如何使用Python爬虫进行数据抓取，并展示几个常见的实际应用场景。
3.1 静态网页抓取静态网页是指页面内容不会随时间、用户或其他因素的改变而改变的网页。
在抓取静态网页时，我们只需要简单地发送HTTP请求，获取页面内容即可。
通过解析网页，我们可以提取需要的数据。
3.2 动态网页抓取与静态网页不同，动态网页的内容会随时间、用户或其他因素的改变而改变。
Python爬虫大数据采集与挖掘-1概述
• 爬虫技术的应用可以分为两大类
– 采集型爬虫 – 监测型爬虫
17
• 采集型爬虫的典型使用场景
– 互联网搜索引擎 – 互联网舆情监测 – 社交媒体评论信息监测 – 学术论文采集 – 离线浏览
18
• 监测型爬虫的典型使用场景
– 应用安全监测
• 网页挂马 • SQL注入 •…
– 内容安全监测
• 敏感信息 • 泄密信息
– 文本信息处理与挖掘技术（3课时）
– 互联网大数据获取技术的应用（2课时）
– 实验：综合应用（2课时）
2
提纲
• 互联网大数据与采集 • Python大数据技术的重要性 • 爬虫技术研究及应用现状 • 爬虫技术的应用场景 • 爬虫大数据采集的技术体系 • 法律与技术边界 • 大数据采集技术展望
3
• 常见互联网大数据来源
33
提纲
• 互联网大数据与采集 • Python大数据技术的重要性 • 爬虫技术研究及应用现状 • 爬虫技术的应用场景 • 爬虫大数据采集的技术体系 • 法律与技术边界 • 大数据采集技术展望
34
• HTTP协议的升级 • IPv6的广泛应用 • HTML语言的发展 • 新型网站架构的出现 • Web应用的推动 • 行业规范的推动
31
• 数据量与数据的使用
– 数据使用边界是指抓取的数据是否用于商业用 途、是否涉及版权限定。
– 是否对个人隐私数据进行了存储，并基于累积 数据进行挖掘。
32
• 互联网公开资源爬取并不违法，网络爬虫 作为互联网大数据采集的技术手段，本身 具有中立性。而抓取没有权限、没有授权 的数据，对服务器正常运行产生影响，以 及抓取后的数据用于商业用途、未经授权 公开展示，应该是突破了爬虫大数据采集 的边界。
学习Python进行网络爬虫和数据挖掘
学习Python进行网络爬虫和数据挖掘在当今高度网络化的时代，信息爆炸的背景下，学习Python进行网络爬虫和数据挖掘变得日益重要。
Python作为一种简洁而强大的编程语言，具有广泛的应用性和高度的可扩展性，为网络爬虫和数据挖掘提供了一种快速高效的解决方案。
本文将一步步介绍学习Python进行网络爬虫和数据挖掘的过程。
第一章：Python基础知识与环境搭建在学习Python进行网络爬虫和数据挖掘之前，我们首先需要掌握Python的基础知识与环境搭建。
这包括Python语言的基本语法、数据类型、条件和循环语句等基本概念，以及Python开发环境的安装和配置。
第二章：网络爬虫基础网络爬虫是一种自动化获取互联网数据的工具，对于数据挖掘十分重要。
本章将介绍网络爬虫的基本原理和常用的库，例如urllib、requests和BeautifulSoup等，以及使用这些库进行网页内容的获取和解析。
第三章：高级网络爬虫技术在网络爬虫的过程中，我们经常会遇到一些网站限制和反爬虫策略。
本章将介绍如何应对这些问题，例如使用代理IP、模拟登录和验证码识别等技术，以及如何构建一个高效的多线程/异步网络爬虫。
第四章：数据挖掘基础数据挖掘是从大规模数据中提取模式和关联性的过程。
在这一章节，我们将讨论数据挖掘的基本概念和主要任务，例如分类、聚类和关联规则挖掘等。
同时，我们还会介绍一些用于数据挖掘的常用Python库，例如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
第五章：文本数据挖掘文本数据挖掘是数据挖掘的一个重要领域，其主要目标是从大量的文本数据中提取出有用的信息。
本章将介绍如何使用Python 进行文本数据的清洗、预处理和特征提取，以及如何应对文本数据挖掘中的常见问题，例如情感分析和文本分类等。
第六章：图像数据挖掘随着图像数据的爆炸式增长，图像数据挖掘变得越来越重要。
本章将介绍如何使用Python进行图像数据的处理和特征提取，以及如何应用图像数据挖掘技术解决实际问题，例如图像分类和目标检测等。
爬虫教学大纲
爬虫教学大纲爬虫教学大纲一、引言爬虫技术是一种通过自动化程序从互联网上获取信息的技术。
在信息爆炸的时代，爬虫技术的应用范围越来越广泛，从商业数据采集到学术研究，都离不开这项技术的支持。
本文将介绍爬虫教学的大纲，帮助初学者了解爬虫的基本概念和技术。
二、爬虫基础知识1. 什么是爬虫- 爬虫的定义和作用- 爬虫的分类和应用场景2. HTTP协议基础- HTTP请求和响应的基本结构- 常见的HTTP请求方法和状态码3. HTML基础- HTML标签和元素的基本概念- 常见的HTML标签和属性三、爬虫工具和框架1. Requests库- Requests库的基本用法- 发送HTTP请求和处理响应2. Beautiful Soup库- Beautiful Soup库的基本用法- 解析HTML文档和提取数据3. Scrapy框架- Scrapy框架的基本概念和架构- 使用Scrapy进行网站数据爬取四、数据处理和存储1. 数据清洗和处理- 去除HTML标签和特殊字符- 数据格式转换和清洗技巧2. 数据存储- 文本文件存储- 数据库存储（MySQL、MongoDB等）五、反爬虫与爬虫伦理1. 反爬虫机制- 常见的反爬虫手段- 如何应对反爬虫机制2. 爬虫伦理- 合法爬虫和非法爬虫的区别- 爬虫的道德和法律问题六、进阶技巧和应用1. 动态网页爬取- Ajax请求的处理- 使用Selenium库进行动态网页爬取2. 分布式爬虫- 分布式爬虫的概念和优势- 使用Scrapy-Redis实现分布式爬虫3. 爬虫的应用案例- 电商数据采集- 舆情监控和数据分析七、总结本文介绍了爬虫教学的大纲，从爬虫基础知识到进阶技巧和应用，帮助初学者了解爬虫的基本概念和技术。
爬虫技术的应用前景广阔，但同时也需要遵守爬虫伦理和法律规定，保证合法合规的使用。
希望本文对读者有所帮助，为他们在爬虫领域的学习和实践提供指导。
Python大数据分析与挖掘案例实战教学大纲
《python大数据分析与挖掘案例实战》课程教学大纲课程代码：学分：6学时：96（其中：讲课学时：71 实践或实验学时：25 ）先修课程：数学分析,高代数,概率统计,金融基本知识,Python程序设计基本,Python大数据分析与挖掘基本适用专业：信息与计算科学建议教材：Python大数据分析与挖掘开课系部：数学与计算机科学学院一,课程地性质与任务课程性质：专业方向选修课。
课程任务：大数据时代,数据成为决策最为重要地参考之一,数据分析行业迈入了一个全新地阶段。
通过学习本课程,使得学生在掌握Python科学计算,数据处理,数据可视化,挖掘建模,机器学习与深度学习基本技能基本上,进一步地扩展应用到金融,地理信息,交通,文本,图像,GUI应用开发实际问题或具体领域。
本课程为Python在大数据常见领域地具体应用,也是Python在职业技能地重要组成部分,从而使得学生具备一定地行业应用背景和就业技能。
二,课程地基本内容和要求本课程教学时数为96学时,6学分;实验25学时,1.56学分。
第7章基于财务与交易数据地量化投资分析1.课程教学内容：（1）上市公司综合评价,优质股票选择,量化投资基本概念;（2）基于总体规模与效率指标地主成分分析综合评价方法;（3）股票技术指标分析和程序计算（4）数据预处理和训练,测试样本划分,逻辑回归模型应用（5）量化投资策略设计实现和结果分析。
2.课程地重点,难点：（1）重点：业务数据理解,指标数据地选择,预处理,程序实现;（2）难点：业务数据理解,模型地理解,场景应用。
3.课程教学要求：（1）了解上市公司综合评价地基本概念和模型,股票技术分析指标概念和计算方法;（2）理解业务数据,指标数据选取,预处理,量化投资设计地基本原理,原则和流程;（3）掌握指标数据选取,预处理,程序实现,量化投资策略设计实现地全部流程。
第8章众包任务定价优化方案1.课程教学内容：（1）经纬度坐标数据可视化基本概念和计算实现方法;（2）指标地设计原理与计算公式;（3）数据获取和指标计算;（4）主成分分析,神经网络,支持向量机模型地具体应用场景和程序实现;（5）方案评价指标设计和实现。
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院系:日期:2019年10月10日
课程代码
课程名称
Python爬虫大数据采集与挖掘
学 分 数
2
周学时2Βιβλιοθήκη 授课语言中文课程性质
√核心课程√通识教育选修□大类基础√专业必修√专业选修□其他
教学目的
本课程主要针对大数据技术与应用、数据科学、计算机与电子信息等专业2年级以上本科生，主要讲解互联网大数据采集技术及各种典型爬虫的技术，并结合相关的开源包使用Python进行实现，以加深学生对所学内容的理解。通过本课程教学，使学生对互联网大数据采集技术有一个全面的了解，掌握基本的信息内容采集、提取和分析方法，并且具备一定的针对具体信息采集需求的实际运用和解决能力。
基本要求:
要求理解互联网大数据采集的技术体系、主要技术；掌握各种典型爬虫的技术原理、技术框架、实现方法、主要开源包的使用；理解对爬虫采集到的Web页面数据的处理方法、文本处理与相关的挖掘方法，并会使用Python进行技术实现。
授课方式:
本课程以讲课为主，在本课程的教学过程中将运用课堂讲解、课堂讨论等形式为学生提供互动式交流，同时根据教学进度设置若干配套实验。
课内外讨论或练习、实践、体验等环节设计：
课外需认真完成布置的作业，理解和巩固所学的内容。
考核和评价方式（提供学生课程最终成绩的分数组成，体现形成性的评价过程）:
考核包括平时成绩（考勤、项目、实验）以及期末考试，分别占课程总成绩中35%和65%。期末的考核形式为闭卷考试。
基本内容简介
互联网大数据采集技术与实现概况；Web服务器的应用架构以及HTTP、Robots、HTML、页面编码等相关协议和规范；普通网络爬虫技术、动态页面采集方法、主题爬虫技术、Deep Web爬虫、微博信息采集、Web信息提取以及反爬虫技术等；用于爬虫应用中的典型大数据处理与挖掘技术；以及综合运用各种爬虫及处理技术进行新闻阅读器的分析设计；理解爬虫用于SQL注入安全检测的方法。