Python网络爬虫：Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理，以及存储爬取的数据。通过具体示例，帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法，提升数据采集效率。
数据治理之道：大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第27天】在数字化时代，数据治理对于确保数据资产的保值增值至关重要。本文探讨了大数据平台的搭建和数据质量管理的重要性及实践方法。大数据平台应包括数据存储、处理、分析和展示等功能，常用工具如Hadoop、Apache Spark和Flink。数据质量管理则涉及数据的准确性、一致性和完整性，通过建立数据质量评估和监控体系，确保数据分析结果的可靠性。企业应设立数据治理委员会，投资相关工具和技术，提升数据治理的效率和效果。
Python数据分析：Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域，Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧，帮助数据分析师快速处理复杂数据集，提高工作效率。
大咖说｜Data+AI：企业智能化转型的核心驱动力
在数字化浪潮的推动下，企业正面临前所未有的挑战与机遇。数据与人工智能的结合，形成了强大的Data+AI力量，尤其在近期人工智能迅速发展的背景下，这一力量正在加速重塑企业的运营模式、竞争策略和市场前景，成为适应变化、提升竞争力、推动创新的核心驱动力。本文将讨论企业采用Data+AI平台的必要性及其在企业智能化转型中的作用。
ClickHouse大规模数据导入优化：批处理与并行处理
【10月更文挑战第27天】在数据驱动的时代，高效的数据导入和处理能力是企业竞争力的重要组成部分。作为一位数据工程师，我在实际工作中经常遇到需要将大量数据导入ClickHouse的需求。ClickHouse是一款高性能的列式数据库系统，非常适合进行大规模数据的分析和查询。然而，如何优化ClickHouse的数据导入过程，提高导入的效率和速度，是我们面临的一个重要挑战。本文将从我个人的角度出发，详细介绍如何通过批处理、并行处理和数据预处理等技术优化ClickHouse的数据导入过程。
用Puppeteer点击与数据爬取：实现动态网页交互
本文介绍了如何使用Puppeteer和代理IP抓取51job招聘信息。Puppeteer作为强大的浏览器自动化工具，能模拟用户操作、加载动态数据，结合代理IP技术可以提高抓取成功率并避免IP封禁。文章详细阐述了招聘信息的价值和市场应用，以及大数据分析在招聘信息采集中的应用。通过具体实现步骤和示例代码，展示了如何设置代理、模拟用户操作、抓取和分析数据，为企业和求职者提供有价值的市场洞察。
用 Python 爬取淘宝商品价格信息时需要注意什么？
使用 Python 爬取淘宝商品价格信息时，需注意法律和道德规范，遵守法律法规和平台规定，避免非法用途。技术上，可选择 Selenium 和 Requests 库，处理反爬措施如 IP 限制、验证码识别和请求频率控制。解析页面数据时，确定数据位置并清洗格式。数据存储可选择 CSV、Excel、JSON 或数据库，定期更新并去重。还需进行错误处理和日志记录，确保爬虫稳定运行。
通过 AI 师傅（AI-Shifu.com）学通义灵码--小白篇
作为一名零编程经验的产品经理，我通过“AI-Shifu”和“通义灵码”体验了编程的乐趣。从安装Python库到完成文档加密与解密、网页爬虫等小实践，每个环节都充满了挑战和成就感。这些工具不仅降低了学习门槛，还激发了我的学习热情，让我对未来教育和产研合作充满期待。