前 言
为什么要写这本书
我接触大数据技术的时间算是比较早的，四五年前当大数据这个词火遍互联网的时候，我就已经在实验室里学习编程及算法的知识。那个时候我一心想要做学术，每天阅读大量的英文文献，主要兴趣更多的是在机器人和人工智能上。研究生毕业时我本来想实现早先的愿望，继续攻读博士学位，不过思来想去觉得不应该错过大数据这个机会，所以毅然决定投入大数据行业中。
在工作之初，市面上已经存在一些介绍大数据相关技术的权威著作，其中很多还是很底层的或特定领域的专著。但即使是我这种自诩为“学院派”的人看这些书，头脑也会经常开小差。而大数据相关的技术又特别庞杂，包括计算框架、网络爬虫、机器学习算法、编程语言、数据库、文本分析、数据流水线的架构，甚至还包括前端可视化等众多方面，只有对它们都有涉猎，才能更好地胜任相关的工作。所以我读过很多的相关图书，这确实为我以后的工作打下了坚实的基础，不过随着工作内容的增加，以及新同事的到来，更多的问题相继涌现。首当其冲的就是，并不是每个人都有足够的基础来阅读这些专业著作，而且每个人的情况各不相同，有的是编程基础差，有的是数学基础差，有的是英语基础差，这也导致我的这套学习方法难以推广开来。所以我想写一本关于大数据技术的手册，其目的并不是为读者讲明白所有技术背后的原理，而是告诉读者某项技术可以用于哪些工作中，哪些工作需要哪些工具。
读完这本手册，可以帮助读者建立一个相对完整的大数据生态的概念，其中所讲的每一个工具都值得读者进行更深入的研究（你也可以像我一样，对其中的两三项进行非常深入的研究），也许在研究过程中，你会成为该领域的专家。如果现在正在看这本书的你是一位技术决策者，那么我希望本书的介绍能帮助你下定决心使用其中的某项技术，比如写作全书的Python语言就是一门非常好的数据处理语言，它能快速编码，且具有强大的字符串处理能力，拥有大量成熟的大数据类库，这些都使Python成为数据科学领域无可争议的No. 1语言；或许你的团队可以仅用Python编写大规模分布式爬虫程序（虽然本书介绍的是单机的简化版）就能大幅度地提升工作的效率。Scrapy可能是爬虫领域最有名的框架了，你也可以像我一样实现属于你自己的版本。当然这本书也是一本Python入门书，所以读者无须担心阅读门槛，你可以从零基础开始学习，并体验整个学习过程所带来的愉悦。
目 录
第0章 发现、出发
0.1 何谓数据科学
0.1.1 海量的数据与科学的方法
0.1.2 数据科学并不是新概念
0.1.3 数据科学是一个系统工程
0.2 如何成为数据科学家
0.3 为什么是Python
0.4 一个简单的例子
第1章 Python介绍
1.1 Python的版本之争
1.2 Python解释器
1.2.1 Mac OS X系统
1.2.2 Linux系统
1.2.3 Windows系统
1.3 第一段Python程序
1.4 使用Python shell调试程序
第2章 Python基础知识
2.1 应当掌握的基础知识
2.1.1 基础数据类型
2.1.2 变量和赋值
2.1.3 操作符及表达式
2.1.4 文本编辑器
2.2 字符串
2.3 获取键盘输入
2.4 流程控制
2.4.1 条件判断
2.4.2 循环
2.4.3 缩进、空白和注释