收集数据 Python爬虫程序可用于收集数据，这是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单、快速。数据储存 Python爬虫可以将从各个网站收集的数据存入原始页面数据库。
支持复制和故障恢复。使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。支持RUBY，PYTHON，JAVA，C，PHP，C#等多种语言。文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。可通过网络访问。
爬虫技术基础Python的Requests库是HTTP请求的利器，支持多种方法获取网页信息；Beautiful Soup则用于解析网页结构，方便信息提取，如爬取汽车之家新能源汽车的基本信息。 数据处理与Numpy/pandasNumpy提供高效数组操作，pandas则专长于数据分析，如计算价格的平均值、最高值和最低值。
数据处理和存储：对提取的数据进行处理和存储，可以将数据保存到数据库或文件中。使用Python编写网络爬虫程序可以灵活地根据需求进行定制和扩展。同时，Python具有简洁易读的语法和丰富的第三方库支持，使得编写网络爬虫程序更加方便和高效。
python爬虫将读取的数据导出excel文件并整理整齐的方法如下。输入import-xlsxwriter。输入excel的for循环。excel收入的文件为格式化数据，在爬取数据后需要提前清洗数据。注意，excel是从1开始的列。
python常用的数据类型有整数（int）、浮点数（float）、复数（complex）、字符串类型（str）、列表类型（list）、元组类型（tuple）、字典类型（dict）、集合类型（set）、布尔类型（bool）。整数（int）：表示整数值，例如：-3等。
Python支持的数据类型主要包括数字型、字符串、列表、元组、字典和集合。详细 数字型：Python支持四种不同的数字类型，包括整型（int）、浮点型（float）、复数（complex）和布尔型（bool）。整型用于存储正或负整数，如100，-8080等。浮点型用于存储带有小数点的数字，如120，0.0，-29等。
Python支持的数据类型主要包括数字（Numbers）、字符串（String）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）。 数字（Numbers）：Python支持四种不同的数字类型，包括整型（int）、浮点型（float）、复数型（complex）以及布尔型（bool）。整型用于存储正或负整数，如100，-786等。
在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：整数Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在Python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。
数据类型是每种编程语言必备的属性，只有给数据赋予明确的数据类型，计算机才能对数据进行处理运算，因此，使用正确的数据类型是十分有必要的，以下是Python编程常用的数据类型：数字型 Python数字类型主要包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型），但是在Python3中就不再有long类型了。
在杨旭文事件中，女主角是已故的任娇。2017年，任娇在酒店内全裸跳楼，据记者透露，她最后的行踪是去找杨旭文，这引发了外界对两人之间可能存在矛盾的猜测，而杨旭文方坚称自己与此无关，但舆论并未因此平息。至今，公众仍不清楚杨旭文与任娇的确切关系。他们可能是新近相识，也可能是秘密交往已久。
总的来说，杨旭文与任娇事件的全貌并非简单的黑与白，它涉及到情感、法律和道德的交织。在评判任何人的行为时，我们需要保持客观和理性，同时，也为逝者和所有涉及的个体保留一份尊重和理解。
杨旭文工作室也澄清了与杨旭文无关，并表示将追究造谣者的责任。警方调查结果显示，任娇的去世是由于酒后失足造成的。任娇生前的演艺生涯丰富多彩。2013年，她在洲际小姐深圳赛区总决赛中获得亚军，并在2014年的电影《织讨包帮测段钟馗伏魔：雪妖魔灵》中以青蛇角色崭露头角。
不是。杨旭文和任娇并非情侣关系，但两人有过肌肤之亲，并且私下与女方父母达成了和解。任娇生前签约金巧巧开设的经纪公司，杨旭文为华谊兄弟旗下艺人。2017年10月16日清晨，任娇被发现裸体陈尸苏州某酒店楼下草丛，当晚与其同居一室的男艺人杨旭文被警方带走调查。
杨旭文和任娇的事件主要指的是任娇坠楼身亡后，杨旭文因涉案被警方调查的事情。首先，关于任娇的坠楼事件。任娇是一位年轻有为的演员，她的突然离世引起了广泛关注。据报道，任娇在某酒店楼下被发现身亡，当时的她赤身裸体，死状惨烈。
replace函数 这个函数主要用于将指定位置的字符，替换为给定的字符串；这个函数还接受正则表达式，将指定位置的字符，替换为给定的字符串。
数据清洗：收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题，需要进行清洗。这一步通常包括删除重复行、填充缺失值、处理异常值等。可以使用Python的pandas库进行数据清洗。 数据预处理：数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤，以便于后续的数据分析。
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
在预处理过程中，通常需要将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式，例如将结构化数据从数据库、电子表格或文本文件中转换到Python数据结构（如列表和字典）中。规范化数据 规范化数据是一种数据预处理过程，它将数据缩放或归一化为一致的度量单位或范围。
https：//pan.baidu.com/s/1S3zEZT-0Tmzf3BHnNuvetQ 提取码：1234 电子工业出版社出版的书籍 《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习理论和概念的读者阅读。
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。
大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。
