本书的主旨是介绍如何结合Python3语言进行各类结构化和非结构化数据的采集、预处理和存储，涉及统计概率、数据格式与编码、网页开发、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共分为11章，包括数据科学概述、Python基础、统计与概率基础、文件读写与操作、数据可视化、网络数据爬取等多个主题。内容覆盖本地文件、网页数据、大数据访问等编程中的主要知识和技术，在重视理论基础的前提下，从实用性和丰富度出发，结合实例演示了数据采集、处理与存储的核心流程。本书适合高等院校计算机、数据科学与大数据技术、软件工程、统计等相关专业的师生以及Python语言初学者、网络爬虫技术爱好者、数据分析从业人士阅读。

数据可视化是艺术与技术的结合。它将各种数据用图形化的方式呈现出来，为用户展示已知数据之间的规律、趋势和相关关系，帮助用户认识数据，发现这些数据反映的实质。因此，数据可视化是数据探索性分析的重要组成部分，有助于用户发现数据之间的分布特征、相互关系和总体趋势，为进一步的数据处理和分析提供直观参考。
比如，使用pyecharts可以让***轻松地实现大数据的可视化。例如，用pyecharts的v 1.x版本绘制四个商家衬衫、羊毛衫、雪纺衫、裤子、高跟鞋、袜子的**的柱状图，相关代码及结果如下：
import random
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bar
x_vals = ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子']
bar = (
Bar()
.add_xaxis(x_vals)
.add_yaxis('商家A', [random.randint(10, 100) for_in range(6)])
.add_yaxis('商家B', [random.randint(10, 100) for_in range(6)])
.add_yaxis('商家C', [random.randint(10, 100) for_in range(6)])
.add_yaxis('商家D', [random.randint(10, 100) for_in range(6)])
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, font_size=14), markline_opts=opts. MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(y=40, name="达标线=40")]))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='柱状图示例-**', subtitle='四个商家'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='商品'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='单位:件')))
bar.render('柱状图.html')

**章 概 述 **节 数据科学概述 第二节 数据采集概述 第三节 数据存储概述 第四节 Python相关数据科学工具 思考与练习 延伸阅读材料 第二章 Python基础 **节 Python简介 第二节 Python基本语法与命令 第三节 运算符、表达式与内置对象 第四节 函数 第五节 异常及其处理 思考与练习 延伸阅读材料 第三章 numpy与pandas基础 **节 numpy基础 第二节 pandas基础 思考与练习 延伸阅读材料 第四章 数据可视化 **节 数据可视化概述 第二节 matplotlib绘图工具 第三节 其他数据可视化工具 思考与练习 延伸阅读材料 第五章 文件读写与操作 **节 文件读写基本操作 第二节 CSV文件读写 第三节 XML文件读写 第四节 JSON文件读写 第五节 HDF文件读写 第六节 Office文件读写 第七节 PDF文件读写 第八节 图像文件读写 思考与练习 延伸阅读材料 第六章 统计与概率基础 **节 统计基础 第二节 概率与分布 思考与练习 延伸阅读材料 第七章 数据清洗与预处理 **节 数据清洗 第二节 数据整合 第三节 数据变换 第四节 聚合与分组统计 第五节 数据归约 思考与练习 延伸阅读材料 第八章 网络数据采集 **节 爬虫的相关概念与知识 第二节 HTML与JavaScript基础 第三节 静态网页内容爬取与解析 第四节 动态网页内容爬取 第五节 爬虫框架Scrapy与应用 思考与练习 延伸阅读材料 第九章 关系型数据库连接与访问 **节 关系型数据库概述 第二节 SQLite数据库连接与访问 第三节 MySQL数据库连接与访问 思考与练习 延伸阅读材料 第十章 大数据存储与访问技术 **节 大数据技术 第二节 非关系型数据库简介 第三节 MongoDB数据库连接与访问 思考与练习 延伸阅读材料 第十一章 数据集成与ETL技术 **节 数据集成 第二节 ETL相关技术与工具 思考与练习 延伸阅读材料 参考文献