Endle 评语：不推荐
这本书的标题非常的令人激动，看到开头的序言更是令人热血沸腾：清洗数据，就像厨师要保证工作区清洁一样重要。不过，从第二章开始，期待一点点被失望取代。比如，第二章提到的编码知识虽然重要，但是在 Dive Into Python 3 - String 中，有着更为详细的论述。接下来列举的实例，也有些乏味。抓取电子邮件一章中讲到的技巧，我在实现 GGMM Generates Minutes Mail 的时候，对照 Python 手册，基本都能摸索出来。不谦虚地说，我觉得不比书中实例做得差。最期待的 PDF 部分，也只是浅浅地介绍了一下 Python 里 pdfMiner 库的使用，并且告诉你，如果没搞定，买一个 Adobe Acrobat，然后把数据复制出来，人工使用 Excel 一类的软件调整格式。书中范例是，从一个约150页的文档中摘取一个表格。如果需求是摘取每个表格呢？很遗憾，对于更有难度、也更有趣味的这部分内容，书中只字未提。
读完了整本书，我想不到，这本书的受众是谁。如果读者不会编程，那会看的一头雾水，我会推荐一本 Python 教程而不是《干净的数据》；如果有了一定编程基础，那用 Google， Stack Overflow 搜寻答案的效率，比阅读本书不知道高到哪里去了。
概括一下，《干净的数据》不是一本烂书，而是一本没什么收益的书。把读这本书的时间花在任何一本优秀的编程书上，都能获得远高于《干净的数据》所带来的收益，与乐趣。
这本书很薄。如果你依旧愿意尝试的话，可以点击购买链接。
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