今天跟大家聊聊我捣鼓的“stefan”这个小项目，一开始只是觉得这个名字挺顺口的，就拿来当项目名了。也没啥特别的原因，大家别想太多哈。
起步：环境配置
我得说，这项目我是打算用Python来写的，因为最近Python比较顺手。第一件事儿就是把环境搭我用的是Anaconda，这玩意儿确实方便，直接建个新的environment，把需要的package都装进去，省得污染全局环境。
- 装Anaconda
- 建environment：`conda create -n stefan python=3.8`
- 激活environment：`conda activate stefan`
- pip install 一堆依赖，比如requests, beautifulsoup4啥的。
爬虫：数据获取
“stefan”这个项目，核心是个爬虫。我想要爬取一些特定网站的数据，然后做一些简单的分析。所以接下来就是写爬虫代码了。
- 确定目标网站： 先找几个目标网站，分析一下它们的网页结构。
- 写爬虫逻辑： 用requests库发送HTTP请求，拿到网页的HTML代码。
- 解析HTML： 用BeautifulSoup4解析HTML，提取出需要的数据。 这部分比较费劲，因为不同的网站的HTML结构都不一样，得耐心分析。
- 存储数据： 把提取出来的数据存到CSV文件里，方便后续处理。
数据清洗与分析：Pandas上场
爬下来的数据肯定不会是干干净净的，所以得做一些清洗。
- 用Pandas读取CSV文件。
- 处理缺失值：fillna(), dropna() 都是好东西。
- 处理重复值：duplicated(), drop_duplicates()，干掉重复的数据。
- 数据类型转换：把字符串转换成数字，日期等等。
数据清洗完之后，就可以做一些简单的分析了。比如算算平均值，看看数据的分布啥的。Pandas提供了很多方便的函数，用起来很爽。
可视化：Matplotlib和Seaborn
光有数据分析还不够，得把结果可视化出来，才能更直观地看出来。
- Matplotlib：画一些简单的图，比如折线图，柱状图啥的。
- Seaborn：画一些更高级的图，比如热力图，散点图矩阵啥的。
踩坑与收获
整个“stefan”项目，没啥特别复杂的。但过程中还是踩了不少坑。比如：
- 反爬虫： 有些网站会反爬虫，得设置User-Agent，加一些延时，甚至用代理IP。
- 数据编码： 有时候网页的编码不对，导致爬下来的数据是乱码。
- HTML结构变化： 网站的HTML结构可能会变，导致爬虫失效，得重新分析。
不过解决这些问题也让我学到了很多东西。这回实践还是很有收获的。以后有机会，再跟大家分享其他的项目。
下一步计划
我打算把“stefan”项目做一些改进：
- 数据持久化： 把数据存到数据库里，而不是CSV文件。
- 自动化： 写一个定时任务，让爬虫自动运行。
- 部署： 把项目部署到云服务器上，让其他人也能用。
希望这些改进能让“stefan”更有用！
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