- 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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第 14 章 自动化和规模化
你已经从 API 和网站爬取了大量的数据,也已经清洗和组织了数据,并且运行了统计学分析,生成了可视化报告。现在是时候让 Python 大展身手,自动化你的数据处理了。在这一章中,我们会介绍如何自动化数据分析、收集和发布。我们会学习如何创建合适的日志和警报,这样可以充分地自动化脚本,得到成功、失败以及工作中碰到的任何问题的通知。
我们还会学习使用 Python 库规模化自动化程序,帮助执行多个任务,并且监控它们的成功和失败。我们会分析一些库和辅助工具,充分地在云端规模化数据。
Python 提供了大量的自动化和规模化选择。有一些简单直接的任务可以在几乎所有的机器上自动化执行,而不需要太多的设置,同时也有一些更大型、更复杂的方式来实现自动化。我们会涉及这两者的示例,同时也会讲解作为数据处理者如何规模化数据自动化。
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