Python3网络爬虫开发实战 崔庆才Scrapy数据分析处理手册 数据抓取指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 辽宁出版集团图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480347

商品编码：26606127795

案例丰富，注重实战
博客文章过百万的静觅大神力作
全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识
涉及的库或工具：urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等 

本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中首先介绍了环境配置和基础知识，然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。
本书适合Python程序员阅读。

第1章　开发环境配置　　1
1.1　Python 3的安装　　1
1.1.1　Windows下的安装　　1
1.1.2　Linux下的安装　　6
1.1.3　Mac下的安装　　8
1.2　请求库的安装　　10
1.2.1　requests的安装　　10
1.2.2　Selenium的安装　　11
1.2.3　ChromeDriver的安装　　12
1.2.4　GeckoDriver的安装　　15
1.2.5　PhantomJS的安装　　17
1.2.6　aiohttp的安装　　18
1.3　解析库的安装　　19
1.3.1　lxml的安装　　19
1.3.2　Beautiful Soup的安装　　21
1.3.3　pyquery的安装　　22
1.3.4　tesserocr的安装　　22
1.4　数据库的安装　　26
1.4.1　MySQL的安装　　27
1.4.2　MongoDB的安装　　29
1.4.3　Redis的安装　　36
1.5　存储库的安装　　39
1.5.1　PyMySQL的安装　　39
1.5.2　PyMongo的安装　　39
1.5.3　redis-py的安装　　40
1.5.4　RedisDump的安装　　40
1.6　Web库的安装　　41
1.6.1　Flask的安装　　41
1.6.2　Tornado的安装　　42
1.7　App爬取相关库的安装　　43
1.7.1　Charles的安装　　44
1.7.2　mitmproxy的安装　　50
1.7.3　Appium的安装　　55
1.8　爬虫框架的安装　　59
1.8.1　pyspider的安装　　59
1.8.2　Scrapy的安装　　61
1.8.3　Scrapy-Splash的安装　　65
1.8.4　Scrapy-Redis的安装　　66
1.9　部署相关库的安装　　67
1.9.1　Docker的安装　　67
1.9.2　Scrapyd的安装　　71
1.9.3　Scrapyd-Client的安装　　74
1.9.4　Scrapyd API的安装　　75
1.9.5　Scrapyrt的安装　　75
1.9.6　Gerapy的安装　　76
第2章　爬虫基础　　77
2.1　HTTP基本原理　　77
2.1.1　URI和URL　　77
2.1.2　超文本　　78
2.1.3　HTTP和HTTPS　　78
2.1.4　HTTP请求过程　　80
2.1.5　请求　　82
2.1.6　响应　　84
2.2　网页基础　　87
2.2.1　网页的组成　　87
2.2.2　网页的结构　　88
2.2.3　节点树及节点间的关系　　90
2.2.4　选择器　　91
2.3　爬虫的基本原理　　93
2.3.1　爬虫概述　　93
2.3.2　能抓怎样的数据　　94
2.3.3　渲染页面　　94
2.4　会话和Cookies　　95
2.4.1　静态网页和动态网页　　95
2.4.2　无状态HTTP　　96
2.4.3　常见误区　　98
2.5　代理的基本原理　　99
2.5.1　基本原理　　99
2.5.2　代理的作用　　99
2.5.3　爬虫代理　　100
2.5.4　代理分类　　100
2.5.5　常见代理设置　　101
第3章　基本库的使用　　102
3.1　使用urllib　　102
3.1.1　发送请求　　102
3.1.2　处理异常　　112
3.1.3　解析链接　　114
3.1.4　分析Robots协议　　119
3.2　使用requests　　122
3.2.1　基本用法　　122
3.2.2　高级用法　　130
3.3　正则表达式　　139
3.4　抓取猫眼电影排行　　150
第4章　解析库的使用　　158
4.1　使用XPath　　158
4.2　使用Beautiful Soup　　168
4.3　使用pyquery　　184
第5章　数据存储　　197
5.1　文件存储　　197
5.1.1　TXT文本存储　　197
5.1.2　JSON文件存储　　199
5.1.3　CSV文件存储　　203
5.2　关系型数据库存储　　207
5.2.1　MySQL的存储　　207
5.3　非关系型数据库存储　　213
5.3.1　MongoDB存储　　214
5.3.2　Redis存储　　221
第6章　Ajax数据爬取　　232
6.1　什么是Ajax　　232
6.2　Ajax分析方法　　234
6.3　Ajax结果提取　　238
6.4　分析Ajax爬取今日头条街拍美图　　242
第7章　动态渲染页面爬取　　249
7.1　Selenium的使用　　249
7.2　Splash的使用　　262
7.3　Splash负载均衡配置　　286
7.4　使用Selenium爬取淘宝商品　　289
第8章　验证码的识别　　298
8.1　图形验证码的识别　　298
8.2　极验滑动验证码的识别　　301
8.3　点触验证码的识别　　311
8.4　微博宫格验证码的识别　　318
第9章　代理的使用　　326
9.1　代理的设置　　326
9.2　代理池的维护　　333
9.3　付费代理的使用　　347
9.4　ADSL拨号代理　　351
9.5　使用代理爬取微信公众号文章　　364
第10章　模拟登录　　379
10.1　模拟登录并爬取GitHub　　379
10.2　Cookies池的搭建　　385
第11章　App的爬取　　398
11.1　Charles的使用　　398
11.2　mitmproxy的使用　　405
11.3　mitmdump爬取“得到”App电子书
信息　　417
11.4　Appium的基本使用　　423
11.5　Appium爬取微信朋友圈　　433
11.6　Appium+mitmdump爬取京东商品　　437
第12章　pyspider框架的使用　　443
12.1　pyspider框架介绍　　443
12.2　pyspider的基本使用　　445
12.3　pyspider用法详解　　459
第13章　Scrapy框架的使用　　468
13.1　Scrapy框架介绍　　468
13.2　Scrapy入门　　470
13.3　Selector的用法　　480
13.4　Spider的用法　　486
13.5　Downloader Middleware的用法　　487
13.6　Spider Middleware的用法　　494
13.7　Item Pipeline的用法　　496
13.8　Scrapy对接Selenium　　506
13.9　Scrapy对接Splash　　511
13.10　Scrapy通用爬虫　　516
13.11　Scrapyrt的使用　　533
13.12　Scrapy对接Docker　　536
13.13　Scrapy爬取新浪微博　　541
第14章　分布式爬虫　　555
14.1　分布式爬虫原理　　555
14.2　Scrapy-Redis源码解析　　558
14.3　Scrapy分布式实现　　564
14.4　Bloom Filter的对接　　569
第15章　分布式爬虫的部署　　577
15.1　Scrapyd分布式部署　　577
15.2　Scrapyd-Client的使用　　582
15.3　Scrapyd对接Docker　　583
15.4　Scrapyd批量部署　　586
15.5　Gerapy分布式管理　　590   

探寻数字世界：一款强大的数据挖掘与分析工具的应用指南 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和进步的核心要素。然而，海量的数据并非唾手可得，我们常常需要从网络世界的各个角落将其一一提取、梳理，并从中洞察价值。本书正是为应对这一挑战而生，它将带领您踏上一段深入探索和掌握数据挖掘与分析强大工具的旅程，让您能够高效、系统地从互联网上抓取所需信息，并将其转化为有意义的洞察。 第一部分：构建坚实的基础——认识并驾驭强大的爬虫框架 在开始实际的数据抓取工作之前，理解并掌握一个优秀的爬虫框架至关重要。本书将重点介绍一款广受好评、功能强大且社区活跃的Python爬虫框架。我们将从最基础的概念入手，逐步深入其核心机制。 框架的安装与环境配置： 我们将详细指导您如何在新环境中安装该框架及其必要的依赖库，确保您拥有一个稳定、可用的开发环境。从Python版本的选择到虚拟环境的搭建，每一步都将清晰呈现，让新手也能轻松上手。 核心组件解析： 了解框架的“心脏”——Request和Response。我们将深入剖析Request对象是如何构建的，包括URL的指定、请求方法的选择（GET、POST等）、请求头（Headers）的设置（如User-Agent、Cookie等）以及请求体（Body）的传递。同时，我们将详细解读Response对象的结构，如何提取响应的状态码、响应头以及最重要的响应体。 项目结构的理解与搭建： 一个良好的项目结构是高效开发的基石。本书将演示如何使用框架提供的命令行工具快速生成一个标准的爬虫项目，并逐一介绍项目中的关键文件和目录（如settings.py, items.py, spiders/等）的作用，以及它们之间的协作关系。 Spider（爬虫）的创建与编写： Spider是爬虫的核心逻辑所在。我们将演示如何创建一个自定义的Spider类，如何定义其起始URL（start_urls），以及如何实现parse方法来处理接收到的Response。我们将从最简单的页面解析入手，逐步引入更复杂的场景。 选择器（Selectors）的威力： 从HTML或XML文档中提取数据，选择器是必不可少的工具。本书将重点讲解如何使用CSS选择器和XPath选择器，这两种强大的定位技术能够精准地定位到页面中的任意元素。我们将通过大量实例，演示如何根据元素的标签名、属性、层级关系等来编写高效、准确的选择器，并展示如何提取元素的文本内容、属性值，甚至嵌套元素的结构。 Item（数据结构）的定义与使用： 为了结构化地存储抓取到的数据，Item扮演着重要角色。我们将演示如何定义自己的Item类，以列表（List）或字典（Dictionary）的形式来定义数据字段，并展示如何在Spider中实例化Item，填充抓取到的数据，以及后续如何对Item进行处理。 中间件（Middleware）的强大功能： 中间件是框架提供的一种灵活的扩展机制，它允许我们在请求发送前、响应接收后等阶段插入自定义的处理逻辑。本书将深入介绍请求中间件和下载中间件。我们将演示如何编写自定义的中间件来实现诸如User-Agent轮换、代理IP池的使用、请求限速、异常处理、Cookie管理等高级功能，从而提高爬虫的健壮性和效率。 管道（Pipelines）的数据处理与存储： 抓取到的数据最终需要被有效地存储起来。管道就是负责处理Item的机制。我们将详细讲解如何编写自定义的Item Pipeline，例如：数据清洗（去重、格式转换、数据校验）、数据存储（写入数据库、CSV文件、JSON文件等）、数据导出等。通过实际案例，您将学会如何将不同格式的数据无缝地存入SQL数据库、NoSQL数据库，或导出为常用的数据文件格式。 第二部分：突破限制，应对复杂场景的数据抓取 互联网并非静态的网页集合，许多现代网站动态加载内容，甚至需要模拟用户交互才能获取数据。本部分将聚焦于如何应对这些复杂场景。 处理动态加载内容（AJAX）： 许多网站使用JavaScript动态加载数据，传统的HTTP请求无法直接获取。我们将介绍如何通过分析浏览器开发者工具中的网络请求（XHR/Fetch），找到数据源的API接口，并直接向这些API发送请求来抓取动态加载的数据。 模拟用户交互——Selenium的应用： 对于那些JavaScript渲染极其复杂，或者需要模拟登录、点击、滑动等操作的网站，Selenium扮演着至关重要的角色。我们将演示如何使用Selenium来驱动浏览器，模拟真实用户的行为，从而抓取到通过JavaScript渲染的内容，并获取其DOM结构。 登录与认证的处理： 许多网站需要登录才能访问内容。我们将讲解如何利用Cookie、Session或者模拟登录表单提交的方式，实现自动化登录，并保持登录状态以抓取受保护的数据。 验证码的识别与绕过策略： 验证码是网站常见的反爬虫机制。本书将介绍一些常用的验证码识别方法，包括使用第三方OCR服务，以及一些简单的绕过策略。 分布式爬虫与高并发： 当需要抓取海量数据时，单机爬虫的效率将显得捉襟见肘。我们将介绍分布式爬虫的概念，以及如何利用框架提供的支持（例如，使用Redis作为分布式调度器），将爬虫任务分解到多台机器上并行执行，极大地提升抓取效率。 反爬虫机制的应对策略： 互联网上的反爬虫技术层出不穷。本书将深入探讨各种常见的反爬虫策略，如IP封锁、User-Agent检测、JS校验、访问频率限制等，并提供相应的应对方案，包括使用代理IP池、轮换User-Agent、模拟浏览器行为、设置请求延时、处理JavaScript challenges等，帮助您的爬虫更稳定地运行。 第三部分：数据分析与应用——让抓取到的数据说话 抓取到原始数据只是第一步，真正有价值的是从中提取洞察。本部分将聚焦于如何对抓取到的数据进行分析和应用。 数据清洗与预处理： 原始抓取的数据往往是杂乱的，包含大量噪声。我们将演示如何使用Python的强大数据处理库（如Pandas）来对抓取到的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值，进行数据类型转换，去除重复项，以及统一数据格式。 数据可视化： 用图表来直观地展示数据，是发现模式和趋势的有效方式。本书将介绍如何使用Matplotlib、Seaborn等可视化库，将抓取到的数据转化为各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图等，帮助您更清晰地理解数据的分布和关系。 基础数据分析： 我们将介绍一些基础的数据分析方法，例如计算数据的统计量（均值、中位数、方差等），进行数据分组和聚合，以及简单的相关性分析。 案例研究与实践： 为了巩固所学知识，我们将提供多个真实世界的数据抓取和分析案例。例如，抓取电商网站的商品信息并进行价格趋势分析，抓取社交媒体数据并分析用户的情绪，抓取新闻网站数据并进行热点话题追踪等。通过这些案例，您将学会如何将理论知识融会贯通，解决实际问题。 数据存储与管理： 抓取和处理后的数据需要妥善存储。我们将讲解如何将数据存储到各种数据库，如关系型数据库（MySQL, PostgreSQL）和非关系型数据库（MongoDB），以及如何使用文件格式（CSV, JSON, Parquet）进行高效存储。 API的应用： 在某些情况下，数据源可能提供API接口，直接通过API获取数据比爬取网页更为高效和稳定。我们将介绍如何使用Python的requests库与HTTP API进行交互，并解析JSON格式的API响应。 本书的特色与价值： 全面深入： 本书涵盖了从基础爬虫框架的使用到复杂反爬虫机制的应对，再到数据分析与应用的整个流程，力求为读者提供一个全面、系统的学习路径。 实战导向： 大量的代码示例和案例研究贯穿始终，让您在实践中学习，快速掌握核心技能。 工具精选： 聚焦于行业内公认的、高效、成熟的工具和库，确保学习内容的实用性和前沿性。 易于理解： 语言通俗易懂，逻辑清晰，即使是初学者也能轻松跟进。 无论您是想从海量网络信息中挖掘商业价值，还是希望自动化处理重复性的数据收集任务，亦或是对数据分析和可视化充满兴趣，本书都将是您不可或缺的助手。跟随本书的指引，您将掌握驾驭数字世界的力量，让数据成为您洞察未来的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，就像打开了一扇通往数据世界的大门，让我看到了一个充满无限可能的新天地。在阅读之前，我对于如何从互联网上获取信息，特别是那些看似杂乱无章的网页内容，感到非常迷茫。市面上有很多关于编程和数据的书籍，但很多要么过于理论化，要么直接给出代码示例却缺乏深入的解释，让人难以真正理解背后的逻辑。而这本书，则以一种非常系统和循序渐进的方式，将网络爬虫的开发过程娓娓道来。从最基础的HTTP协议原理，到Scrapy框架的安装与配置，再到如何定位和提取网页中的目标数据，每一个环节都讲解得极其清晰。书中大量的实战案例，更是让我印象深刻。无论是抓取新闻网站的标题和链接，还是爬取电商平台的商品信息，又或是从论坛中提取用户评论，作者都提供了详细的步骤和代码，并且在讲解过程中，反复强调了设计模式和代码复用的重要性，这让我不仅仅学会了“怎么做”，更理解了“为什么这么做”。这对于我这样希望深入理解技术本质的读者来说，实在是太宝贵了。它帮助我建立了一种解决问题的思维方式，而不是简单地复制粘贴代码。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满好奇但又缺乏实操经验的职场新人，我一直渴望能找到一本既能讲解数据处理方法，又能指导具体实践的书籍。市面上关于数据分析的书籍琳琅满目，但很多都侧重于理论模型的介绍，或者过于依赖特定的高级工具，对我这样刚起步的读者来说，门槛着实不低。直到我遇到了这本书，才感觉找到了“救星”。它不仅仅是教我如何使用Python进行数据分析，更重要的是，它将数据抓取、清洗、分析和可视化这整个流程串联了起来，形成了一个完整的“数据生命周期”的认知。书中的案例非常贴近实际工作场景，例如如何分析用户行为数据来优化产品，如何通过抓取行业数据来制定市场策略等等。作者在讲解数据清洗时，特别强调了处理缺失值、异常值以及数据格式转换的重要性，并且提供了多种实用的Python库（如Pandas）的应用技巧。更让我惊喜的是，书中还涉及了如何将分析结果以图表的形式呈现出来，这对于向他人传达分析洞察至关重要。这本书的价值在于，它帮助我摆脱了“看到数据就头疼”的困境，让我对数据分析产生了前所未有的信心和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

在学习Python的过程中，我一直苦于找不到一个能够将理论知识与实际应用完美结合的书籍。很多教程都停留在语法层面，或者给出一些非常基础的示例，很难让我将所学应用到解决实际问题上。这本书，则像一座连接理论与实践的桥梁，为我提供了极具价值的实战指导。我特别喜欢书中对于数据抓取各个环节的深入探讨。从最初的网页结构分析，到CSS选择器和XPath表达式的应用，再到如何处理JavaScript渲染的动态页面，作者都给出了非常详细的教程和实用的技巧。让我印象深刻的是，书中对于如何处理不同类型的数据，以及如何将抓取到的数据结构化存储，也进行了充分的讲解，例如如何将数据保存为CSV、JSON格式，或者直接导入数据库。这让我意识到，数据抓取不仅仅是“下载”数据，更重要的是对数据的“结构化”处理，为后续的分析打下坚实的基础。这本书的优点在于，它循序渐进，难度适中，并且始终围绕着“解决实际问题”这个核心目标来展开，让我在学习过程中能够不断看到自己的进步，从而保持学习的热情。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信息检索和自动化数据获取充满兴趣，但传统的手动复制粘贴效率低下且容易出错。在尝试了一些简单的脚本语言后，我发现自己仍然需要一个强大而灵活的工具来应对复杂的网络环境。这本书的出现，彻底改变了我对网络爬虫技术的认知。它并非仅仅介绍了一个工具的使用方法，而是深入剖析了Scrapy框架的设计哲学和工作原理。作者通过对Scrapy核心组件的细致讲解，让我理解了Item Pipeline、Spider、Downloader Middleware等模块是如何协同工作的，以及如何通过扩展这些模块来实现更复杂的功能，比如反爬虫机制的应对、代理IP的使用、以及登录验证的处理。书中的每一个章节都充满了作者的“干货”分享，他将自己在实际项目中遇到的各种坑和解决方案都毫无保留地呈献出来，这对于读者来说，无疑是极大的财富。我尤其欣赏作者在讲解过程中，对于各种场景下不同策略的选择和权衡的分析，这让我学会了如何根据具体情况来设计和优化爬虫程序，而不是死板地套用模板。这本书让我从一个“工具使用者”成长为一个“技术理解者”，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据驱动决策充满热情的初学者，我一直在寻找一本能够真正帮助我掌握数据抓取和初步分析技能的书籍。市面上充斥着各种关于数据科学的入门书籍，但很多都过于偏重理论，或者需要预备的知识背景很高。这本书，却以一种异常务实和接地气的方式，引领我走进了数据抓取的世界。它没有一开始就抛出复杂的概念，而是从最基础的HTTP协议讲起，然后逐步引入Python语言和相关的库，最终将我带入了Scrapy这个强大的爬虫框架。我非常欣赏书中关于如何“看懂”网页结构，以及如何利用选择器精准定位信息的讲解。作者用了很多生动的例子，让我能够理解不同网页的特点，并学会如何根据网页的结构来制定抓取策略。更重要的是，书中对于数据抓取过程中可能遇到的各种问题，例如网络延迟、反爬虫机制、以及数据清洗的常见挑战，都给出了非常实用且可操作的解决方案。这本书让我觉得，学习网络爬虫不再是一件遥不可及的事情，而是可以通过系统学习和实践，逐步掌握的一项重要技能。

评分☆☆☆☆☆

质量更好，没有损坏。

评分☆☆☆☆☆

书是一直以来想要的，外观良好，书的质量没有受影响。

评分☆☆☆☆☆

作为一个搞底层技术的人，还是要学习下新的东西。

评分☆☆☆☆☆

超厚一本，而且价格比其他店便宜很多~而且上图灵查了一下，是正版。

评分☆☆☆☆☆

3天收到。是不错。今年4月份印制的。很新鲜。技术也新鲜

评分☆☆☆☆☆

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质量很好，非常满意！

评分☆☆☆☆☆

书是一直以来想要的，外观良好，书的质量没有受影响。