Python網絡數據采集 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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☆☆☆☆☆

[美] 米切爾（Ryan Mitchell） 著，陶俊傑，陳小莉 譯

圖書標籤:

• Python
• 網絡爬蟲
• 數據采集
• Requests
• BeautifulSoup
• Scrapy
• 數據分析
• Web Scraping
• HTTP
• 數據挖掘

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115416292

版次：1

商品編碼：11896401

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：200

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　網絡上的數據量越來越大，單靠瀏覽網頁獲取信息越來越睏難，如何有效地提取並利用信息已成為一個巨大的挑戰。本書采用簡潔強大的Python語言，全麵介紹網絡數據采集技術，教你從不同形式的網絡資源中自由地獲取數據。你將學會如何使用Python腳本和網絡API一次性采集並處理成韆上萬個網頁上的數據。
　　本書適閤熟悉Python的程序員、安全專業人士、網絡管理員閱讀。書中不僅介紹瞭網絡數據采集的基本原理，還深入探討瞭更高級的主題，比如分析原始數據、用網絡爬蟲測試網站等。此外，書中還提供瞭詳細的代碼示例，以幫助你更好地理解書中的內容。
　　通過閱讀本書，你將能夠：
　　解析復雜的HTML頁麵　　遍曆多個網頁和網站　　瞭解API的基本概念和工作原理　　學習存儲數據的方法　　下載、讀取並抽取網絡文檔中的數據　　使用工具和方法清洗格式異常的數據　　讀取並處理自然語言　　越過錶單和登錄窗口采集數據　　學習采集JavaScript的方法　　學習圖像處理和文字識彆方法

內容簡介

　　本書采用簡潔強大的Python語言，介紹瞭網絡數據采集，並為采集新式網絡中的各種數據類型提供瞭全麵的指導。第1部分重點介紹網絡數據采集的基本原理：如何用Python從網絡服務器請求信息，如何對服務器的響應進行基本處理，以及如何以自動化手段與網站進行交互。第二部分介紹如何用網絡爬蟲測試網站，自動化處理，以及如何通過更多的方式接入網絡。

作者簡介

　　Ryan Mitchell，數據科學傢、軟件工程師，目前在波士頓LinkeDrive公司負責開發公司的API和數據分析工具。此前，曾在Abine公司構建網絡爬蟲和網絡機器人。她經常做網絡數據采集項目的谘詢工作，主要麵嚮金融和零售業。另著有Instant Web Scraping with Java。

目錄

譯者序 ix
前言 xi
第一部分　創建爬蟲
第1章　初見網絡爬蟲 2
1．1　網絡連接 2
1．2　BeautifulSoup簡介 4
1．2．1　安裝BeautifulSoup 5
1．2．2　運行BeautifulSoup 7
1．2．3　可靠的網絡連接 8
第2章　復雜HTML解析 11
2．1　不是一直都要用錘子 11
2．2　再端一碗BeautifulSoup 12
2．2．1　BeautifulSoup的find()和findAll() 13
2．2．2　其他BeautifulSoup對象 15
2．2．3　導航樹 16
2．3　正則錶達式 19
2．4　正則錶達式和BeautifulSoup 23
2．5　獲取屬性 24
2．6　Lambda錶達式 24
2．7　超越BeautifulSoup 25
第3 章　開始采集 26
3．1　遍曆單個域名 26
3．2　采集整個網站 30
3．3　通過互聯網采集 34
3．4　用Scrapy 采集 38
第4 章　使用API 42
4．1　API 概述 43
4．2　API 通用規則 43
4．2．1　方法 44
4．2．2　驗證 44
4．3　服務器響應 45
4．4　Echo Nest 46
4．5　Twitter API 48
4．5．1　開始 48
4．5．2　幾個示例 50
4．6　Google API 52
4．6．1　開始 52
4．6．2　幾個示例 53
4．7　解析JSON 數據 55
4．8　迴到主題 56
4．9　再說一點API 60
第5 章　存儲數據 61
5．1　媒體文件 61
5．2　把數據存儲到CSV 64
5．3　MySQL 65
5．3．1　安裝MySQL 66
5．3．2　基本命令 68
5．3．3　與Python 整閤 71
5．3．4　數據庫技術與最佳實踐 74
5．3．5　MySQL 裏的“六度空間遊戲” 75
5．4　Email 77
第6 章　讀取文檔 80
6．1　文檔編碼 80
6．2　純文本 81
6．3　CSV 85
6．4　PDF 87
6．5　微軟Word 和．docx 88
第二部分　高級數據采集
第7 章　數據清洗 94
7．1　編寫代碼清洗數據 94
7．2　數據存儲後再清洗 98
第8 章　自然語言處理 103
8．1　概括數據 104
8．2　馬爾可夫模型 106
8．3　自然語言工具包 112
8．3．1　安裝與設置 112
8．3．2　用NLTK 做統計分析 113
8．3．3　用NLTK 做詞性分析 115
8．4　其他資源 119
第9 章　穿越網頁錶單與登錄窗口進行采集 120
9．1　Python Requests 庫 120
9．2　提交一個基本錶單 121
9．3　單選按鈕、復選框和其他輸入 123
9．4　提交文件和圖像 124
9．5　處理登錄和cookie 125
9．6　其他錶單問題 127
第10 章　采集JavaScript 128
10．1　JavaScript 簡介 128
10．2　Ajax 和動態HTML 131
10．3　處理重定嚮 137
第11 章　圖像識彆與文字處理 139
11．1　OCR 庫概述 140
11．1．1　Pillow 140
11．1．2　Tesseract 140
11．1．3　NumPy 141
11．2　處理格式規範的文字 142
11．3　讀取驗證碼與訓練Tesseract 146
11．4　獲取驗證碼提交答案 151
第12 章　避開采集陷阱 154
12．1　道德規範 154
12．2　讓網絡機器人看起來像人類用戶 155
12．2．1　修改請求頭 155
12．2．2　處理cookie 157
12．2．3　時間就是一切 159
12．3　常見錶單安全措施 159
12．3．1　隱含輸入字段值 159
12．3．2　避免蜜罐 160
12．4　問題檢查錶 162
第13 章　用爬蟲測試網站 164
13．1　測試簡介 164
13．2　Python 單元測試 165
13．3　Selenium 單元測試 168
13．4　Python 單元測試與Selenium 單元測試的選擇 172
第14 章　遠程采集 174
14．1　為什麼要用遠程服務器 174
14．1．1　避免IP 地址被封殺 174
14．1．2　移植性與擴展性 175
14．2　Tor 代理服務器 176
14．3　遠程主機 177
14．3．1　從網站主機運行 178
14．3．2　從雲主機運行 178
14．4　其他資源 179
14．5　勇往直前 180
附錄A　Python 簡介 181
附錄B　互聯網簡介 184
附錄C　網絡數據采集的法律與道德約束 188
作者簡介 200
封麵介紹 200

前言/序言

《Python網絡數據采集》 內容簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、創新應用的寶貴財富。然而，這些數據並非唾手可得，它們分散在海量的網頁、API、社交媒體和數據庫中。如何有效地從中提取所需信息，並將其轉化為有價值的洞察，是現代數據工作者麵臨的核心挑戰。《Python網絡數據采集》正是為瞭應對這一挑戰而誕生的。 本書是一本全麵、深入且實用的技術指南，旨在教授讀者如何運用Python語言及其豐富的生態係統，高效、可靠地從互聯網上采集數據。我們不僅會介紹核心的爬蟲技術和工具，更會引導讀者理解數據采集背後的原理、策略和倫理，幫助他們構建健壯、可維護且符閤規範的數據采集係統。 核心內容概覽： 本書的編寫思路循序漸進，從基礎概念到高級技巧，層層遞進，確保讀者能夠逐步掌握網絡數據采集的精髓。 第一部分：網絡爬蟲基礎與Python入門 在深入數據采集之前，我們首先需要搭建堅實的基礎。本部分將為讀者介紹網絡爬蟲的基本概念，包括網頁是如何構建的、HTTP協議的工作原理，以及爬蟲在信息時代的重要意義。同時，對於Python語言的初學者，我們將提供一個精煉且實用的Python入門教程，重點關注數據采集所需的關鍵語法、數據結構和常用庫。你將學習到如何處理字符串、列錶、字典，如何編寫函數，以及Python麵嚮對象編程的基本思想，為後續的爬蟲開發打下堅實的基礎。 第二部分：掌握核心數據采集工具 Python擁有極其豐富的庫來支持網絡數據采集。本部分將詳細介紹最常用、最強大的工具： Requests庫： 作為HTTP請求的瑞士軍刀，Requests庫讓發送HTTP請求變得異常簡單。我們將學習如何使用它來獲取網頁內容，處理GET和POST請求，管理cookies和session，處理HTTPS證書，以及如何優雅地應對各種網絡錯誤。 Beautiful Soup庫： 網頁的結構往往是HTML和XML。Beautiful Soup庫是解析這些標記語言的利器，它能夠將復雜的HTML/XML文檔轉化為易於操作的Python對象。你將學會如何通過標簽名、屬性、CSS選擇器等多種方式定位和提取數據，無論是錶格、列錶、鏈接還是文本內容。 lxml庫： 對於追求極緻性能和更強大解析能力的場景，lxml庫是一個不二之選。它集成瞭libxml2和libxslt庫，提供瞭比Beautiful Soup更快的解析速度和更豐富的XPath查詢功能。我們將學習如何使用XPath來精確地定位和提取數據，這在處理結構復雜或動態加載的網頁時尤為重要。 第三部分：構建高效的爬蟲程序 掌握瞭基礎工具後，我們將進階到構建更復雜的爬蟲程序。 網頁抓取策略： 不同的網站有不同的結構和動態性。我們將探討各種抓取策略，包括靜態網頁的直接抓取，以及如何應對JavaScript動態加載的內容。 動態網頁內容采集： 許多現代網站使用JavaScript來動態生成內容，直接使用Requests庫無法獲取。本部分將深入介紹如何使用Selenium等瀏覽器自動化工具，模擬用戶在瀏覽器中的操作（如點擊、滾動、填寫錶單），從而抓取動態加載的內容。你將學習如何控製瀏覽器，查找元素，執行JavaScript，並獲取渲染後的頁麵內容。 API數據采集： 很多數據提供商會通過API（應用程序接口）來發布數據。與直接抓取網頁相比，API采集通常更穩定、高效且結構化。我們將學習如何理解API文檔，如何構造API請求，處理JSON格式的響應，以及如何認證和授權。 處理反爬蟲機製： 網站為瞭保護自身數據，會部署各種反爬蟲策略，如IP封鎖、用戶代理檢測、驗證碼、JavaScript挑戰等。本書將係統地講解這些反爬蟲機製，並提供相應的應對方法，例如： IP代理池： 使用第三方代理服務器來隱藏真實IP，避免被封鎖。 User-Agent僞裝： 模擬不同的瀏覽器和操作係統，讓爬蟲看起來更像正常用戶。 延時和隨機化： 在請求之間設置閤理的延時，模擬人類瀏覽行為。 處理驗證碼： 介紹一些常見的驗證碼識彆技術和第三方服務。 JavaScript挑戰的應對： 結閤Selenium或更高級的技術來解決JavaScript加密和混淆。 第四部分：數據存儲與管理 采集到的原始數據需要被有效地存儲和管理，以便後續分析和利用。本部分將覆蓋多種數據存儲方案： 文件存儲： 將數據保存為CSV、JSON、XML等格式的文件，便於與其他工具進行交互。 數據庫存儲： 介紹如何將數據存入關係型數據庫（如SQLite, MySQL, PostgreSQL）和非關係型數據庫（如MongoDB），並提供相應的Python操作示例。 數據清洗與預處理： 原始數據往往是混亂的。我們將探討數據清洗的基本技術，包括處理缺失值、重復值、異常值，數據類型轉換，以及字符串處理等，確保數據的質量。 第五部分：高級采集技術與實踐 在掌握瞭核心技能之後，我們將探索更高級的主題，以應對更復雜的場景。 分布式爬蟲： 對於需要抓取海量數據的場景，單機爬蟲的效率將受到限製。本部分將介紹分布式爬蟲的基本原理，以及如何使用Scrapy-Redis等框架來實現分布式抓取，提高采集效率。 Scrapy框架： Scrapy是一個強大而靈活的Python爬蟲框架，它提供瞭構建大型、高性能爬蟲應用所需的一切。我們將深入學習Scrapy的架構，包括Spiders, Items, Pipelines, Selectors, Middlewares等核心組件，並指導讀者如何使用Scrapy來開發復雜的爬蟲項目。 爬蟲的部署與維護： 如何讓你的爬蟲穩定運行？本部分將討論爬蟲的部署策略，例如使用Docker容器化，以及如何進行爬蟲的監控、日誌記錄和錯誤處理，確保爬蟲係統的健壯性。 網絡爬蟲的法律與倫理： 隨著網絡數據采集的廣泛應用，相關的法律和倫理問題也日益凸顯。本書將深入探討爬蟲開發的閤規性問題，包括robots.txt協議、網站服務條款、隱私保護、數據使用規範等，強調負責任地進行數據采集的重要性，避免侵犯他人權益。 學習本書，你將獲得： 紮實的Python編程基礎： 能夠熟練運用Python進行數據處理和網絡編程。 掌握主流的網絡數據采集工具： 能夠靈活運用Requests, Beautiful Soup, lxml, Selenium等庫。 解決動態網頁抓取難題： 能夠應對JavaScript渲染的網頁內容。 理解和應對反爬蟲機製： 能夠開發齣更具魯棒性的爬蟲程序。 熟悉API數據采集方法： 能夠高效地通過API獲取結構化數據。 掌握數據存儲與管理技巧： 能夠安全、有效地存儲和管理采集到的數據。 構建大型、高性能爬蟲項目： 能夠使用Scrapy框架開發復雜的爬蟲應用。 瞭解爬蟲部署與維護： 能夠將爬蟲部署到生産環境並進行維護。 樹立負責任的網絡數據采集意識： 能夠遵守法律法規和倫理規範。 無論你是初入數據科學領域的學生，還是希望提升數據獲取能力的開發者，亦或是對網絡數據充滿好奇的研究者，《Python網絡數據采集》都將是你不可或缺的工具書和實踐指南。本書旨在幫助你將互聯網上海量的信息轉化為你可以掌控、分析和利用的寶貴資源，從而在日益依賴數據的世界中占據先機。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的像給我打開瞭一個全新的世界！我之前對網絡數據采集的瞭解僅限於一些零散的教程，總覺得無從下手，概念也很模糊。但讀瞭《Python網絡數據采集》之後，我發現原來這麼復雜的過程可以被拆解得如此清晰易懂。書裏不僅介紹瞭各種常用的爬蟲技術，比如如何利用requests庫去請求網頁，如何用BeautifulSoup解析HTML，還深入講解瞭更高級的技巧，像是處理JavaScript渲染的頁麵，使用Selenium模擬瀏覽器行為，以及如何繞過一些簡單的反爬蟲機製。最讓我驚喜的是，它還提到瞭數據存儲的不同方式，比如存入CSV文件、JSON文件，甚至數據庫。這些內容對我來說都是非常實用的，讓我感覺自己終於有能力去構建一個屬於自己的數據采集工具瞭。而且，作者的語言風格非常平實，沒有那種高高在上的感覺，更像是老朋友在手把手教你，遇到的問題和解決方案都寫得非常詳盡，有時候還會給齣一些踩坑的經驗，這對於初學者來說簡直是寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我印象深刻。我原以為它隻會講解一些基礎的爬蟲框架，但實際上，它觸及瞭許多更高級的議題。比如，書中對HTTP協議的講解非常到位，讓我理解瞭請求頭、響應頭、Cookie、Session這些概念的重要性，這對於分析網頁結構和模擬用戶行為非常有幫助。另外，關於API接口的使用和分析，也花瞭相當大的篇幅，這對我來說是另一個重要的學習點，因為很多網站的數據都通過API來提供，學會瞭這部分，等於掌握瞭更高效的數據獲取途徑。作者還討論瞭分布式爬蟲的概念，雖然可能不是這本書的重點，但有提及和初步介紹，這讓我對爬蟲的進一步發展有瞭更宏觀的認識。而且，書中還穿插瞭一些關於數據清洗和預處理的建議，雖然不是核心內容，但卻非常貼心，讓我在采集數據後不至於手足無措。總的來說，這本書不僅僅是關於“如何爬”，更包含瞭“為什麼這麼爬”以及“爬完之後怎麼處理”的思考。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據分析和機器學習很感興趣，但總覺得數據來源是個瓶頸。《Python網絡數據采集》這本書徹底打消瞭我的顧慮。它不僅僅是一本教你如何獲取數據的書，更像是為你開啓瞭獲取海量數據的鑰匙。我學到瞭如何從各種網站上提取有價值的信息，無論是商品評論、新聞文章、社交媒體帖子，還是其他結構化的數據，這本書都提供瞭相應的解決方案。更讓我興奮的是，書中還提到瞭如何將采集到的數據進行初步的清洗和整理，為後續的數據分析和建模打下基礎。例如，如何處理缺失值、如何進行文本分詞、如何提取關鍵信息等。這些內容雖然不是本書的重點，但無疑為我打開瞭數據分析領域的新篇章。我感覺自己不再是被動地等待數據，而是可以主動地去挖掘和獲取自己需要的數據，這對於我的學習和研究方嚮來說，意義非凡。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作邏輯非常清晰，層層遞進，非常適閤我這種有一定Python基礎但對網絡爬蟲不熟悉的讀者。它從最基本的網頁請求和HTML解析開始，逐漸引入更復雜的概念，比如AJAX請求的處理、動態網頁的抓取，以及如何處理驗證碼和登錄。讓我特彆驚喜的是，書中對一些“冷門”但非常實用的技術也有所涉及，比如使用Scrapy這個強大的爬蟲框架。Scrapy的強大之處在於它提供瞭一個完整的爬蟲框架，可以幫助我們更高效地構建和管理復雜的爬蟲項目。書中對Scrapy的講解非常詳細，從項目創建到爬蟲編寫，再到Pipeline和Middleware的定製，都講得非常透徹。我跟著書中的Scrapy教程，成功地搭建瞭一個簡單的爬蟲，這讓我對大規模數據采集有瞭更強的信心。這本書的結構設計，就像一個精心規劃的學習路徑，讓我每一步都能學有所得，並且能夠融會貫通。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得學習編程最怕的就是理論脫離實際，但《Python網絡數據采集》這本書完美地解決瞭這個問題。它不是那種隻講概念的書，而是每一個章節都伴隨著大量的代碼示例，而且這些代碼都是可以直接運行的，甚至書中還提供瞭配套的GitHub倉庫，方便我們下載和參考。更重要的是，這些示例都來自真實世界的網站，作者通過分析這些網站的結構和數據獲取方式，來演示如何應用Python技術。我跟著書中的例子，一步步地去實現，感覺就像在參與一個真實的爬蟲項目，非常有成就感。書中還強調瞭遵守robots.txt協議和API使用規範的重要性，這讓我意識到，做一個負責任的數據采集者是非常重要的。我學到瞭如何避免對目標網站造成不必要的負擔，以及如何閤法閤規地獲取數據。這種實踐與道德並重的教學方式，讓我對網絡數據采集有瞭更全麵和深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

很實用的一本書，一次性買瞭八本，督促自己一定認真看完，加油

評分☆☆☆☆☆

總的來說，有經驗的人到這本書裏尋找的是“設計規則”或設計模式的交流，可以減少很多設計上的彎路。

評分☆☆☆☆☆

作者簡介

評分☆☆☆☆☆

買瞭好多書，都不錯。評論太麻煩瞭，，為瞭京豆啊啊啊啊啊，隨變找瞭一些圖，好好學習天天嚮上啊啊啊啊。京東快遞真是快啊啊啊啊，啦啦啦啦啦，大傢新年快樂啊啊啊啊。。圖片不要當真啊啊啊啊。

評分☆☆☆☆☆

收到寶貝,不由得精神為之一振,自覺七經八脈為之一暢,我在商城打滾這麼多年，所謂閱人無數，收到寶貝我隻想說，京東，你實在是太好瞭。 你的高尚情操太讓人感動瞭。 本人對賣傢之仰慕如滔滔江水連綿不絕,海枯石爛,天崩地裂,永不變心。 收到貨後，我的心情竟是久久不能平靜。自古英雄齣少年,賣傢年紀輕輕,就有經天緯地之纔,定國安邦之智,而今,天佑我大中華,滄海桑田5000年,神州平地一聲雷,飛沙走石,大霧迷天,朦朧中,隻見頂天立地一金甲天神立於天地間，花見花開，人見人愛,這人英雄手持雙斧,二目如電,一斧下去,混沌初開,二斧下去,女媧造人,三斧下去,小生傾倒。得此大英雄,實乃國之幸也,民之福，人之初也,怎不叫人喜極而泣 .......看著寶貝，我竟産生齣一種無以名之的悲痛感——啊，這麼好的寶貝，如果將來我再也買不到瞭，那我該怎麼辦？直到我毫不猶豫地把這個寶貝收藏瞭，我內心的那種激動纔逐漸平靜下來。 可是我立刻想到，這麼好的寶貝，倘若彆人看不到，那麼不是浪費易迅的心血嗎？經過痛苦的思想鬥爭，我終於下定決心，犧牲小我，奉獻大我。我要以此好評奉獻給世人賞閱，我要給好評、給好評……評到所有人都看到為止

評分☆☆☆☆☆

Python網絡數據采集這本書比較薄啊，沒想到。英文版比較暢銷

評分☆☆☆☆☆

經典好書，這是最新的第三版。

評分☆☆☆☆☆

DuangDuang的傳統鉢仔糕加上不傳統的口味

評分☆☆☆☆☆

數據結構比較抽象，也比較難，掌握起來不容易，該書編寫的還行，慢慢來可以掌握