从 Web 开发到数据科学：全栈基础技术总结
在当今的技术领域，Web 开发与数据科学的结合日益紧密。无论是构建交互式网页，还是从网络中爬取数据并进行分析可视化，掌握相关基础技术都是关键。本文基于系列 PPT 内容，系统总结从 Web 前端开发、网络爬虫到数据库、数据科学工具的核心知识，助力快速入门全栈技术体系。
一、Web 前端开发基础
Web 前端是用户直接交互的界面，核心由 HTML、CSS、JavaScript 三大技术构成，三者分别负责页面结构、样式美化和交互逻辑。
1. HTML：页面的骨架
HTML（超文本标记语言）是描述网页的标记语言，非编程语言，主要通过标签定义页面结构。
核心概念：
- 超文本：支持图片、音频等多媒体，以及超级链接（
<a>标签）。 - 标签：分为双标签（如
<html></html>）和单标签（如<br/>），标签可嵌套形成层级结构。
- 超文本：支持图片、音频等多媒体，以及超级链接（
常用标签：
- 标题：
<h1>-<h6>（一级到六级标题，字体大小递减）。 - 段落与换行：
<p>（段落）、<br/>（换行）。 - 链接：
<a href="url">文本</a>（跳转至指定 URL）。 - 图片：
<img src="路径" alt="替代文本">（显示图片，alt在图片加载失败时显示）。 - 列表：有序列表
<ol><li></li></ol>、无序列表<ul><li></li></ul>。 - 表单：用于收集用户输入，核心标签为
<form>，包含输入框（<input>）、下拉菜单（<select>）等。
- 标题：
2. CSS：页面的美化
CSS（层叠样式表）用于控制 HTML 元素的外观和布局，实现 “样式与结构分离”。
引入方式：
- 内联式：在标签的
style属性中定义（如<p style="color: red;">文本</p>）。 - 嵌入式：在
<head>中用<style>标签定义（作用于当前页面）。 - 外联式：单独创建
.css文件，通过<link rel="stylesheet" href="路径">引入（可复用，推荐）。
- 内联式：在标签的
选择器：定位需要美化的元素
- 标签选择器：直接使用标签名（如
p { color: blue; }）。 - 类选择器：用
.class名（如.highlight { background: yellow; }）。 - ID 选择器：用
#id名（如#title { font-size: 20px; }，ID 唯一）。
- 标签选择器：直接使用标签名（如
核心样式：
- 字体：
font-family（字体）、font-size（大小）、color（颜色）。 - 布局：
width/height（宽高）、margin（外边距）、padding（内边距）、border（边框）。 - 盒子模型：HTML 元素默认视为 “盒子”，由内容（content）、内边距、边框、外边距组成，是布局的核心。
- 字体：
3. JavaScript：页面的交互
JavaScript 是运行在浏览器中的脚本语言，负责实现页面动态效果和交互逻辑。
特点：弱类型（变量类型由赋值决定）、解释执行、基于对象、跨平台。
引入方式：
- 行内式：在标签事件属性中定义（如
<button onclick="alert('Hello')">点击</button>）。 - 嵌入式：在
<script>标签中编写（作用于当前页面）。 - 外联式：通过
<script src="路径"></script>引入外部.js文件。
- 行内式：在标签事件属性中定义（如
核心语法：
- 变量：用
var声明（如var x = 10; x = "hello";）。 - 函数：
function 函数名(参数) { 逻辑 }（如function add(a,b) { return a+b; }）。 - 流程控制：
if-else、switch（选择结构）；for、while（循环结构）。 - 事件：如
onclick（点击）、onmouseover（鼠标悬停），用于响应用户操作。
- 变量：用
二、网络爬虫：数据获取的利器
网络爬虫是按规则自动抓取网页信息的程序，广泛用于数据采集、搜索引擎等场景。
1. 爬虫基础
- 概念：又称网页蜘蛛，通过 URL 遍历网页，提取目标数据（如文本、图片、链接等）。
- 分类：
- 通用爬虫：爬取整个网络（如搜索引擎）。
- 聚焦爬虫：只爬取与特定主题相关的页面。
- 增量爬虫：仅爬取更新或新增的页面。
- 流程：发起请求→获取响应→解析数据→存储数据。
2. 核心技术与工具
HTTP 协议：爬虫的基础，通过
GET/POST等方法与服务器交互。GET：参数拼接在 URL 后（如https://xxx?key=value），适合简单数据请求。POST：参数在请求体中，适合传输敏感数据（如登录信息）。
Requests 库：Python 中常用的 HTTP 请求库，简化爬虫开发。
解析工具：
- XPath：通过路径表达式定位 XML/HTML 元素（如
//div[@class="content"]/p/text()提取指定 div 下的文本）。 - BeautifulSoup：解析 HTML/XML，提供简单的 API 提取数据（如
soup.find("div", class_="content").text）。
- XPath：通过路径表达式定位 XML/HTML 元素（如
模拟登录：通过 Cookies 或 Session 保持登录状态，处理需要权限的页面。
3. 案例：爬取网页数据
以爬取大学排名为例，流程如下：
- 用
requests获取网页 HTML； - 用 XPath 解析出学校名称、总分等数据；
- 用
csv库将数据保存到文件。
三、MySQL：数据存储的核心
MySQL 是开源的关系型数据库管理系统，用于高效存储和管理结构化数据。
1. 基础概念
- 数据库：存储数据的仓库，由多个表组成。
- 表：由行（记录）和列（字段）组成，如 “学生表” 包含 “学号、姓名、年龄” 等字段。
- SQL：操作数据库的语言，包括数据定义（DDL）、数据操纵（DML）、查询（DQL）等。
2. 核心操作
DDL（数据定义）：创建 / 修改 / 删除数据库和表。
四、数据科学工具：从处理到可视化
数据科学工具用于对数据进行清洗、分析和可视化，常用库包括 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn。
1. NumPy：数值计算基础
NumPy 提供高效的多维数组（ndarray）和数学函数，是数据科学的基础库。
- 核心功能：
- 数组创建：
np.array([1,2,3])（一维）、np.zeros((2,3))（全 0 二维数组）。 - 数组操作：重塑（
reshape）、切片（arr[1:3, :2]）、广播（不同形状数组运算）。 - 数学函数：求和（
np.sum）、均值（np.mean）、矩阵运算等。
- 数组创建：
2. Pandas：数据分析利器
Pandas 基于 NumPy，提供Series（一维）和DataFrame（二维）数据结构，适合处理表格数据。
- 核心功能：
- 数据读取：
pd.read_csv("data.csv")（读取 CSV 文件）、pd.read_excel("data.xlsx")（读取 Excel）。 - 数据清洗：处理缺失值（
dropna删除缺失行、fillna填充缺失值）、去重（drop_duplicates）。 - 数据分析：分组（
groupby）、聚合（sum/mean）、合并（merge）等。 五、综合应用：技术链串联
从 Web 到数据科学的典型流程：
- 用爬虫（Requests+XPath）从网页抓取数据；
- 用Pandas清洗、处理数据；
- 用Matplotlib/Seaborn可视化分析结果；
- 用MySQL存储结构化数据；
- 用Web 技术（HTML+CSS+JS）展示分析结果。
总结
本文涵盖 Web 前端、爬虫、数据库、数据科学工具的核心知识，是入门全栈技术的基础。实际应用中，需结合具体场景灵活组合这些技术：如需构建数据展示平台，可通过爬虫获取数据，经 Pandas 分析后，用 MySQL 存储，最后用 Web 技术呈现；如需做数据分析，可直接用 Pandas 处理本地数据，再用可视化工具生成图表。
掌握这些技术，能为后续深入学习人工智能、大数据等领域打下坚实基础。
- 数据读取：