Python数据安全实践教程

第 1 章 Pyhton 数据处理与数据安全概述 1 本章简介 1 学习目标 1 素养目标 1 1.1 数据的概念 2 1.1.1 数据的定义及特性 2 1.1.2 数据的类别 2 1.1.3 数据的生命周期 2 1.1.4 数据的价值与风险 3 1.2 数据处理 3 1.2.1 数据采集 3 1.2.2 数据预处理 4 1.2.3 数据分析 5 1.2.4 数据关联 6 1.2.5 数据质量 6 1.2.6 数据反垄断 7 1.3 数据安全基础 8 1.3.1 数据安全 8 1.3.2 常见的数据安全威胁和风险 9 1.3.3 数据安全的基本原则 10 1.4 Python 在数据安全中的应用 11 1.4.1 数据加密 11 1.4.2 数据匿名化和去标识化 12 1.4.3 安全数据传输 13 1.4.4 数据备份和恢复 14 1.4.5 数据访问控制 15 1.5 Python 编程语言 16 1.6 Python 环境的安装和配置 16 1.6.1 Python 开发环境 16 1.6.2 Python 程序开发 20 1.7 Python 的基础知识 27 1.7.1 变量和数据类型 27 1.7.2 流程控制 28 1.7.3 函数 29 1.7.4 类与对象 29 实践任务：Python 基础语法应用实践 30 任务 1 判断奇偶数 30 任务 2 判断密码强度 30 实践评价 32 本章总结 32 本章练习 32 第 2 章 数据的爬取与保护 33 本章简介 33 学习目标 33 素养目标 33 2.1 数据采集概述 34 2.1.1 数据采集的定义和意义 34 2.1.2 数据采集的应用领域和挑战 35 2.1.3 数据采集的工具和技术 36 2.2 数据爬虫技术 36 2.2.1 网络爬虫概述 36 2.2.2 聚焦爬虫的工作原理 37 2.2.3 爬取网页的框架流程与技术 37 2.2.4 抓取网页数据 38 2.2.5 解析网页数据 44 2.3 数据采集的安全问题 54 2.3.1 数据的隐私保护 54 2.3.2 数据的合法性和道德问题 54 2.3.3 数据采集过程中的技术风险 54 2.4 反爬虫技术与应对策略 55 2.4.1 常见的反爬虫技术 55 2.4.2 应对策略与实现 56 2.4.3 Python 实践：应对反爬虫技术