《使用 Python 和 JavaScript 进行数据可视化：抓取、清理、探索和转换数据(Data Visualization with Python and JavaScript: Scrape, Clean, Explore, and Transform Your Data)》

如何将原始、未处理或格式不正确的数据转换为动态的交互式 Web 可视化效果？在这本实用的书籍中，作者Kyran Dale向数据科学家和分析师以及Python和JavaScript开发人员展示了如何为这项工作创建理想的工具链。通过提供引人入胜的示例并强调来之不易的最佳实践，本指南教您如何利用同类最佳的 Python 和 JavaScript 库的强大功能。Python 提供了可访问、强大且成熟的库，用于抓取、清理和处理数据。虽然JavaScript在编程Web可视化方面是最好的语言，但它的数据处理能力无法与Python相提并论。这两种语言共同构成了创建现代 Web 可视化工具链的完美补充。这本书让你入门。

通过本书您将学习如何： 

• 使用抓取工具或 Web API 以编程方式获取所需的数据： 请求， 刮擦， 美丽的汤 
• 在 NumPy 生态系统中使用 Python 的重量级数据处理库清理和处理数据： Jupyter notebooks with pandas+Matplotlib+Seaborn 将数据传送到带有静态文件的浏览器，或使用轻量级 Python 服务器 Flask， 和 RESTful API 掌握足够的Web开发技能（HTML，CSS，JS），以便在Web上获取可视化数据 
• 使用您挖掘和优化的数据通过Plotly，D3，Leaflet和其他库创建Web图表和可视化效果