- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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A.5 Node.js 与 Python
Node.js 是一个 Web 平台,而 Python 是一种语言。有许多用 Python 编写的框架与 Node. js 类似,像 Flask 和 Django,但 Node.js 是用 JavaScript 语言编写的。Node.js 主要用的是 JavaScript,所以你可以用 JavaScript 作为后端语言。如果你后端用的是 Flask 或 Django,你可能需要学习 JavaScript 来处理前端需求。但本书大部分内容针对的都是后端过程和大型数据处理过程。Python 更方便、更容易学习,还有现成的数据处理库。正因为这一点,我们选择用 Python。
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