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[美] 米切尔（RyanMitchell）著陶俊杰 著

图书标签:

• Python
• 网络爬虫
• 数据采集
• Requests
• BeautifulSoup
• Scrapy
• 数据分析
• Web Scraping
• HTTP
• 数据挖掘

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115416292

商品编码：10297799911

出版时间：2016-03-01

作  者:(美)米切尔(Ryan Mitchell) 著；陶俊杰,陈小莉 译 定  价:59 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2016年03月01日 页  数:200 装  帧:平装 ISBN:9787115416292

网络上的数据量越来越大，单靠浏览网页获取信息越来越困难，如何有效地提取并利用信息已成为一个巨大的挑战。本书采用简洁强大的Python语言，全面介绍网络数据采集技术，教你从不同形式的网络资源中自由地获取数据。你将学会如何使用Python脚本和网络API一次性采集并处理成千上万个网页上的数据。本书适合熟悉Python的程序员、安全专业人士、网络管理员阅读。书中不仅介绍了网络数据采集的基本原理，还深入探讨了更不错的主题，比如分析原始数据、用网络爬虫测试网站等。此外，书中还提供了详细的代码示例，以等

●译者序   ix
●前言   xi
●部分  创建爬虫
●第1章  初见网络爬虫   2
●1.1  网络连接   2
●1.2  BeautifulSoup简介   4
●1.2.1  安装BeautifulSoup   5
●1.2.2  运行BeautifulSoup   7
●1.2.3  可靠的网络连接   8
●第2章  复杂HTML解析   11
●2.1  不是一直都要用锤子   11
●2.2  再端一碗BeautifulSoup   12
●2.2.1  BeautifulSoup的find()和findAll()   13
●2.2.2  其他BeautifulSoup对象   15
●2.2.3  导航树   16
●2.3  正则表达式   19
●2.4  正则表达式和BeautifulSoup   23
●2.5  获取属性   24
●2.6  Lambda表达式   24
●2.7  超YUEBeautifulSoup   25
●部分目录

内容简介

本书采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。靠前部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。 (美)米切尔(Ryan Mitchell) 著；陶俊杰,陈小莉 译 Ryan Mitchell，数据科学家、软件工程师，目前在波士顿LinkeDrive公司负责开发公司的API和数据分析工具。此前，曾在Abine公司构建网络爬虫和网络机器人。她经常做网络数据采集项目的咨询工作，主要面向金融和零售业。另著有Instant Web Scraping with Java。

《Python网络数据采集》 内容简介 在这本深入浅出的著作中，我们将踏上一段激动人心的探索之旅，学习如何运用Python强大的数据处理能力，从浩瀚的互联网信息海洋中精准、高效地捕获所需数据。本书并非仅仅罗列技术细节，而是旨在构建一套完整的、可实践的网络数据采集理论框架与实战技巧，帮助读者理解网络爬虫的原理、掌握核心工具、规避潜在风险，最终成为一名合格的网络数据采集专家。 第一部分：数据采集的基础理论与准备 在正式开始编码之前，理解数据采集的核心理念至关重要。本部分将从宏观角度审视网络数据采集的意义与价值，探讨其在当今信息时代的应用场景，例如市场调研、舆情分析、学术研究、新闻聚合、内容推荐等。我们将深入剖析网页的构成，了解HTML、CSS和JavaScript在网页渲染中的作用，这将为后续的解析工作奠定坚实的基础。 在此基础上，本书将系统性地介绍网络请求的原理，包括HTTP/HTTPS协议的请求方法（GET、POST等）、响应状态码、请求头与请求体。理解这些底层机制，能帮助读者在面对复杂的网络环境时，做出更明智的选择，例如如何模拟浏览器行为、如何处理 cookies、如何设置代理等。 接着，我们将引入Python中用于网络数据采集的核心库。读者将学习如何使用 `requests` 库，这是Python中最流行、最易用的HTTP库之一，能够轻松地发送HTTP请求并处理响应。我们将通过一系列详实的示例，演示如何使用 `requests` 获取网页内容、下载文件、处理JSON数据等。 此外，对于需要JavaScript动态渲染的网页，传统 `requests` 库的能力将受到限制。因此，本书将引入更强大的工具——`Selenium`。读者将学习如何使用 `Selenium` 驱动浏览器（如Chrome、Firefox），模拟用户交互，执行JavaScript代码，获取动态加载的内容。我们将深入讲解 `WebDriver` 的使用、元素定位技巧、页面等待策略以及如何处理弹窗、下拉框等交互元素。 第二部分：精通数据解析技术 获取到网页的原始HTML内容只是第一步，真正的挑战在于如何从中提取出有价值的信息。本部分将聚焦于高效、灵活的数据解析技术。 我们将首先介绍 `Beautiful Soup`，这是Python中最受欢迎的HTML/XML解析库。本书将带领读者掌握 `Beautiful Soup` 的强大功能，包括如何通过标签名、属性、CSS选择器等多种方式定位和提取数据。我们将演示如何处理嵌套标签、提取文本内容、获取属性值，以及如何进行数据的清洗和初步的结构化。 对于结构更复杂、数据格式更灵活的JSON数据，本书将详细介绍Python内置的 `json` 库。读者将学习如何解析JSON字符串、加载JSON文件、以及如何通过键值对访问和提取JSON对象中的数据。 当面对结构化程度不高，但又需要快速提取规律性数据的场景时，正则表达式（Regex）将成为我们不可或缺的利器。本书将提供一份详尽的正则表达式入门教程，涵盖常用的匹配模式、量词、分组、断言等，并结合实际爬虫场景，演示如何利用正则表达式从文本中提取特定模式的数据，如邮箱地址、URL、电话号码等。 第三部分：构建高效可靠的网络爬虫 掌握了基础工具和解析方法后，本书将带领读者进入爬虫开发的进阶阶段，学习如何构建更健壮、更高效、更具扩展性的爬虫项目。 我们将深入探讨爬虫的架构设计。对于需要爬取大量页面、处理复杂逻辑的场景，从头开始编写可能会变得冗余和难以维护。因此，本书将介绍如何利用 `Scrapy` 框架。`Scrapy` 是一个功能强大、高度可扩展的Python爬虫框架，它内置了对异步请求、中间件、数据管道、调度器等一系列爬虫开发所需的核心组件。读者将学习如何定义Spider、编写Item、配置Settings、以及如何使用Selectors进行数据提取。 异步编程是提升爬虫效率的关键。本书将介绍Python的 `asyncio` 库，以及如何结合 `aiohttp` 等库实现异步HTTP请求，从而在等待I/O操作的同时，处理其他任务，显著提高爬取速度。我们将分析异步爬虫的应用场景，并提供相应的代码示例。 在实际的网络数据采集过程中，我们不可避免会遇到一些挑战，例如网站的反爬机制。本书将系统性地讲解常见的反爬策略，包括User-Agent检测、IP地址限制（封禁）、验证码、JavaScript加密、以及动态内容的加载。我们将提供针对性的应对策略，例如设置随机User-Agent、使用代理IP池、模拟登录、解析AJAX请求，以及利用 `Selenium` 绕过JavaScript验证。 第四部分：数据存储与应用 采集到的原始数据需要进行有效的存储和管理，才能发挥其最大的价值。本部分将探讨多种数据存储方案，并介绍如何将采集到的数据转化为可操作的洞察。 对于结构化的数据，关系型数据库是理想的选择。本书将介绍如何使用Python的 `sqlite3` 库，无需单独安装数据库服务器，即可在本地创建和管理SQLite数据库，方便地存储和查询数据。此外，我们还将简要介绍如何使用 `SQLAlchemy` 等ORM（对象关系映射）工具，与MySQL、PostgreSQL等更强大的关系型数据库进行交互。 对于非结构化或半结构化数据，NoSQL数据库提供了更灵活的存储方式。本书将介绍如何使用 `pymongo` 库与MongoDB进行交互，演示如何存储和查询文档型数据。 除了数据库存储，将数据保存为CSV、JSON等常见文件格式也是常用的方法。本书将提供详细的代码示例，演示如何使用Python的 `csv` 和 `json` 库，将采集到的数据导出为易于处理和分析的文件。 最后，本书将简要探讨数据采集的应用。采集到的数据并非终点，而是分析与决策的起点。我们将展望如何将采集到的数据进行清洗、转换、可视化，并为更高级的数据分析和机器学习任务打下基础。 总结 《Python网络数据采集》致力于成为读者在网络数据采集领域的得力助手。本书内容详实、条理清晰，从理论到实践，从基础到进阶，为读者提供了一套系统性的学习路径。通过本书的学习，您将能够自信地应对各种网络数据采集的挑战，将互联网上的海量信息转化为有价值的洞察，为您的项目、研究或业务带来新的机遇。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，本书都将是您提升网络数据采集技能的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

作为一本技术书籍，《Python网络数据采集》在结构设计上可以说非常巧妙。它并非一开始就进入繁杂的编程细节，而是循序渐进地引导读者。从Python基础的快速回顾，到网络通信原理的简要介绍，再到核心的爬虫库（Requests, BeautifulSoup, Scrapy）的深入讲解，每一步都衔接得非常自然。我个人最看重的是书中的“代码质量”。作者提供的示例代码不仅功能实现清晰，而且在命名、注释、逻辑结构等方面都体现了良好的编程实践，这对我养成良好的编码习惯起到了非常积极的示范作用。而且，书中还会时不时地穿插一些“陷阱提示”和“进阶探讨”，这些小细节让阅读过程充满了惊喜，也避免了枯燥。比如，在介绍如何解析XML数据时，作者就顺带提到了XML和JSON的区别以及它们在网络数据交换中的应用，这种“举一反三”的讲解方式，让我在学习新知识的同时，也能温故而知新，巩固已有的知识。总而言之，这是一本值得反复阅读和实践的优秀技术读物。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python网络数据采集》真的给了我意想不到的惊喜！作为一名对数据充满好奇但又对编程感到一丝畏惧的普通读者，我一直以为要从网络上抓取数据是一件极其复杂且遥不可及的事情。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。它以一种非常易懂、循序渐进的方式，将我带入了Python数据采集的奇妙世界。从最基础的Python语法和环境搭建开始，作者就没有丝毫保留地分享了各种实用的技巧和方法。我最喜欢的部分是关于Requests库和BeautifulSoup库的讲解，作者通过一个个生动的案例，比如爬取天气预报、新闻标题，让我清晰地看到了这些工具如何轻而易举地获取我想要的信息。特别是BeautifulSoup，它将复杂的HTML文档结构变得如此直观，让我能轻松定位到数据的位置，简直就像给数据找到了一个精准的“定位器”。而且，书中的代码示例都非常完整，可以直接运行，这对于初学者来说简直是福音，大大减少了试错的时间，让我能更快地感受到学习的乐趣和成就感。我甚至已经开始尝试将学到的知识应用到我自己的工作中，去收集一些行业数据，真是太有价值了！

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏《Python网络数据采集》在讲解过程中所展现出的“实战导向”的风格。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是将每一个知识点都融入到具体的、贴近生活的爬取场景中。比如，在讲解如何处理AJAX动态加载内容时，书中并没有直接丢出一个复杂的概念，而是通过爬取一个实时更新的论坛帖子列表，逐步展示如何使用WebDriver（Selenium）来模拟浏览器行为，让数据“动态”地呈现在眼前。这个过程让我切身体会到了传统静态网页爬取和动态网页爬取之间的区别，以及如何运用不同的工具来应对不同的挑战。而且，作者在处理异常情况方面也做得非常到位。在爬取过程中，网络延迟、页面结构变化、甚至是对方服务器的拒绝访问，都是常见的问题，书中为我们提供了各种行之有效的解决方案，比如设置延时、使用异常处理机制，这些都极大地提高了爬取脚本的健壮性和稳定性。这本书就像一位经验丰富的老司机，不仅教你开车，还会告诉你路上的各种“坑”该如何躲避。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻阅《Python网络数据采集》之前，我对“爬虫”这个词的印象还停留在那些神秘的技术高手才能玩转的领域。但这本书让我看到了一个完全不同的视角。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，并且深入浅出地解释了背后的原理。例如，关于HTTP请求的不同方法（GET、POST）以及它们的使用场景，书里都有非常详细的解释，让我不再是盲目地调用API，而是能理解数据传输的逻辑。我还对书中关于如何处理反爬虫机制的部分印象深刻。虽然我还没有遇到太复杂的反爬，但了解了User-Agent、Cookie、代理IP等概念，以及如何利用它们来规避一些基本的限制，这让我对数据采集的安全性有了一个初步的认识，也知道未来在实际操作中需要注意哪些问题。此外，书中对Scrapy框架的介绍虽然相对简洁，但也足以让我窥见一个更强大、更专业的爬虫框架的全貌，为我后续深入学习打下了良好的基础。总的来说，这本书让我觉得数据采集不再是高高在上的技术，而是普通人也能掌握的实用技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我看来，不仅仅在于它教授了Python网络数据采集的技术，更在于它激发了我对数据本身的好奇心和探索欲。在阅读过程中，我发现自己开始主动去思考：“哪些数据是我感兴趣的？我该如何通过网络获取它们？”书中对一些进阶主题的介绍，比如如何利用API进行数据采集、如何进行大规模数据存储等，虽然我目前还未深入实践，但它们如同为我打开了一扇扇通往更广阔数据世界的大门，让我看到了未来的可能性。我尤其喜欢书末尾关于数据可视化的一些建议，虽然不是本书的重点，但作者将其与数据采集联系起来，让我意识到采集数据的最终目的是为了分析和呈现。这种“从采集到应用”的思路，让我觉得整本书的脉络非常清晰，并且具有很强的指导意义。我曾尝试过一些零散的在线教程，但总是感觉碎片化，而《Python网络数据采集》则提供了一个系统性的学习路径，让我能够建立起一个完整的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

书收到了，印刷挺清楚，物流一如既往的快，满意

评分☆☆☆☆☆

不错哦。

评分☆☆☆☆☆

非常棒的书籍，很实用。。。。

评分☆☆☆☆☆

书不错，就是太贵了，这么薄薄的一本，要这个价格

评分☆☆☆☆☆

书籍挺好的，作为基础看很不错

评分☆☆☆☆☆

很好的书 没有折角 还有过塑

评分☆☆☆☆☆

内容太过粗浅，没什么价值

评分☆☆☆☆☆

书很新很不错

评分☆☆☆☆☆

书不错，就是太贵了，这么薄薄的一本，要这个价格