本书为人工智能相关数据采集、处理和分析的入门教材，以任务驱动为主线，按照数据采集系统的开发流程详细介绍了数据采集、数据处理、数据分析等方面的开发技术，包含Python数据操作、NumPy和Pandas数据处理与分析、Requests网页访问、XPath和re内容解析、Scrapy网页数据采集、Matplotlib可视化数据分析等。 本书将理论与实践相结合，通过实际的操作案例，由浅入深地对数据采集实现所需的理论知识与方法进行了讲解，语言精练，通俗易懂，内容系统全面，可帮助开发人员快速实现海量数据的采集、处理与分析。 本书为人工智能数据采集的实现提供技术指导，既可作为高等院校计算机类专业的教学用书，也可作为相关技术人员的参考用书。

学习单元一 Python数据操作
项目概述
思维导图
思政聚焦
学习任务
任务1 数据采集基础
【任务描述】
【知识准备】
一、数据采集简介
二、数据采集分类
任务2 数据处理基础
【任务描述】
【知识准备】
一、数据处理简介
二、数据处理方法
任务3 数据分析基础
【任务描述】
【知识准备】
一、数据分析简介
二、数据分析指标
三、数据分析分类
小结
总体评价
课后习题
学习单元二　NumPy和Pandas数据处理与分析
项目概述
思维导图
思政聚焦
学习任务
任务1 NumPy数据处理和分析
【任务描述】
【知识准备】
一、NumPy简介及安装
二、ndarray对象
三、NumPy数组创建
四、NumPy数组操作
五、位运算函数
六、数学函数
七、统计函数
【任务实施】
任务2 Pandas数据处理和分析
【任务描述】
【知识准备】
一、Pandas 简介及安装
二、Pandas基础
三、Pandas数据管理
四、Pandas数据聚合
【任务实施】
小结
总体评价
课后习题
学习单元三 Requests网页访问
项目概述
思维导图
思政聚焦
学习任务
任务1　Requests数据采集
【任务描述】
【知识准备】
一、网络请求
二、爬虫基础
三、Requests简介及安装
四、Requests的基础使用
五、Requests的高级使用
【任务实施】
任务2　Beautiful Soup文本解析
【任务描述】
【知识准备】
一、Beautiful Soup环境安装
二、Beautiful Soup使用
【任务实施】
小结
总体评价
课后习题
学习单元四 XPath和re内容解析
项目概述
思维导图
思政聚焦
学习任务
任务1　re解析
【任务描述】
【知识准备】
一、正则表达式概述
二、正则表达式的定义
三、正则表达式的使用
【任务实施】
任务2　XPath解析
【任务描述】
【知识准备】
一、XPath简介
二、定位
三、数据提取
【任务实施】
小结
总体评价
课后习题
学习单元五 Scrapy网页数据采集
项目概述
思维导图
思政聚焦
学习任务
任务1 项目创建
【任务描述】
【知识准备】
一、Scrapy简介
二、Scrapy安装
三、Scrapy操作指令
【任务实施】
任务2 字段定义及参数设置
【任务描述】
【知识准备】
一、字段定义
二、项目设置
三、通用参数
【任务实施】
任务3 文本解析
【任务描述】
【知识准备】
一、XPath选择器
二、CSS选择器
【任务实施】
任务4　内容存储
【任务描述】
【知识准备】
一、内容存储准备
二、内容存储
【任务实施】
小结
总体评价
课后习题
学习单元六 Matplotlib可视化数据分析
项目概述
思维导图
思政聚焦
学习任务
任务1 Matplotlib的“Hello World”
【任务描述】
【知识准备】
一、Matplotlib简介
二、Matplotlib核心属性概念
三、Matplotlib绘图模块pyplot
【任务实施】
任务2 北上广深天气分析
【任务描述】
【知识准备】
一、Matplotlib绘图接口
二、Matplotlib绘图方法
三、创建子图
四、图形配置
【任务实施】
小结
总体评价
课后习题
参考文献