本书从管理和技术两个角度，以案例方式阐述了软件项目中与需求分析相关的各种问题，力图让读者能够对需求分析的框架体系和过程形成较为清晰的认识，在实践中准确了解客户的业务需求，正确调配各种资源，更加准确地把握项目的方向，保证整个项目的成功。 本书内容丰富翔实，实用性强，适合作为高等学校本科生和研究生的软件工程类教材，同时也可供软件企业对开发和项目管理人员进行培训使用。
本书从数据治理的起源和现状、数据治理的体系框架，以及不同学科对数据治理问题的认识进行探讨和思考。内容将分为两篇。 篇介绍数据危机的概念，数据治理的理论与实践现状，以及数据治理的基本思路和体系框架。第二篇分别从信息资源管理、法学、经济学、管理学和数据科学五个学科来讨论数据治理，采用不同的研究方法，从不同的视角来分析数据治理面临的挑战，并从不同角度提出数据治理的方案。党的十九届四中全会 将“数据”列为生产要素，充分凸显了数字经济时代数据对于经济活动和社会生活的巨大价值。开展数据治理的理论探索和实践创新，有利于全面释放数据价值助力数字经济发展，也有利于数字赋能 治理体系和治理能力现代化。
本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练 台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和 新。 本书适合Python 程序员阅读。
