Python3網絡爬蟲開發實戰 崔慶纔Scrapy數據分析處理手冊 數據抓取指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python3
• 網絡爬蟲
• Scrapy
• 數據分析
• 數據抓取
• 崔慶纔
• 實戰
• 網絡編程
• 數據處理
• 爬蟲教程

店鋪： 遼寜齣版集團圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480347

商品編碼：26606127795

案例豐富，注重實戰
博客文章過百萬的靜覓大神力作
全麵介紹瞭數據采集、數據存儲、動態網站爬取、App爬取、驗證碼破解、模擬登錄、代理使用、爬蟲框架、分布式爬取等知識
涉及的庫或工具：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 

本書介紹瞭如何利用Python 3開發網絡爬蟲，書中首先介紹瞭環境配置和基礎知識，然後討論瞭urllib、requests、正則錶達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容，接著通過多個案例介紹瞭不同場景下如何實現數據爬取，最後介紹瞭pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲。
本書適閤Python程序員閱讀。

第1章　開發環境配置　　1
1.1　Python 3的安裝　　1
1.1.1　Windows下的安裝　　1
1.1.2　Linux下的安裝　　6
1.1.3　Mac下的安裝　　8
1.2　請求庫的安裝　　10
1.2.1　requests的安裝　　10
1.2.2　Selenium的安裝　　11
1.2.3　ChromeDriver的安裝　　12
1.2.4　GeckoDriver的安裝　　15
1.2.5　PhantomJS的安裝　　17
1.2.6　aiohttp的安裝　　18
1.3　解析庫的安裝　　19
1.3.1　lxml的安裝　　19
1.3.2　Beautiful Soup的安裝　　21
1.3.3　pyquery的安裝　　22
1.3.4　tesserocr的安裝　　22
1.4　數據庫的安裝　　26
1.4.1　MySQL的安裝　　27
1.4.2　MongoDB的安裝　　29
1.4.3　Redis的安裝　　36
1.5　存儲庫的安裝　　39
1.5.1　PyMySQL的安裝　　39
1.5.2　PyMongo的安裝　　39
1.5.3　redis-py的安裝　　40
1.5.4　RedisDump的安裝　　40
1.6　Web庫的安裝　　41
1.6.1　Flask的安裝　　41
1.6.2　Tornado的安裝　　42
1.7　App爬取相關庫的安裝　　43
1.7.1　Charles的安裝　　44
1.7.2　mitmproxy的安裝　　50
1.7.3　Appium的安裝　　55
1.8　爬蟲框架的安裝　　59
1.8.1　pyspider的安裝　　59
1.8.2　Scrapy的安裝　　61
1.8.3　Scrapy-Splash的安裝　　65
1.8.4　Scrapy-Redis的安裝　　66
1.9　部署相關庫的安裝　　67
1.9.1　Docker的安裝　　67
1.9.2　Scrapyd的安裝　　71
1.9.3　Scrapyd-Client的安裝　　74
1.9.4　Scrapyd API的安裝　　75
1.9.5　Scrapyrt的安裝　　75
1.9.6　Gerapy的安裝　　76
第2章　爬蟲基礎　　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請求過程　　80
2.1.5　請求　　82
2.1.6　響應　　84
2.2　網頁基礎　　87
2.2.1　網頁的組成　　87
2.2.2　網頁的結構　　88
2.2.3　節點樹及節點間的關係　　90
2.2.4　選擇器　　91
2.3　爬蟲的基本原理　　93
2.3.1　爬蟲概述　　93
2.3.2　能抓怎樣的數據　　94
2.3.3　渲染頁麵　　94
2.4　會話和Cookies　　95
2.4.1　靜態網頁和動態網頁　　95
2.4.2　無狀態HTTP　　96
2.4.3　常見誤區　　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　爬蟲代理　　100
2.5.4　代理分類　　100
2.5.5　常見代理設置　　101
第3章　基本庫的使用　　102
3.1　使用urllib　　102
3.1.1　發送請求　　102
3.1.2　處理異常　　112
3.1.3　解析鏈接　　114
3.1.4　分析Robots協議　　119
3.2　使用requests　　122
3.2.1　基本用法　　122
3.2.2　高級用法　　130
3.3　正則錶達式　　139
3.4　抓取貓眼電影排行　　150
第4章　解析庫的使用　　158
4.1　使用XPath　　158
4.2　使用Beautiful Soup　　168
4.3　使用pyquery　　184
第5章　數據存儲　　197
5.1　文件存儲　　197
5.1.1　TXT文本存儲　　197
5.1.2　JSON文件存儲　　199
5.1.3　CSV文件存儲　　203
5.2　關係型數據庫存儲　　207
5.2.1　MySQL的存儲　　207
5.3　非關係型數據庫存儲　　213
5.3.1　MongoDB存儲　　214
5.3.2　Redis存儲　　221
第6章　Ajax數據爬取　　232
6.1　什麼是Ajax　　232
6.2　Ajax分析方法　　234
6.3　Ajax結果提取　　238
6.4　分析Ajax爬取今日頭條街拍美圖　　242
第7章　動態渲染頁麵爬取　　249
7.1　Selenium的使用　　249
7.2　Splash的使用　　262
7.3　Splash負載均衡配置　　286
7.4　使用Selenium爬取淘寶商品　　289
第8章　驗證碼的識彆　　298
8.1　圖形驗證碼的識彆　　298
8.2　極驗滑動驗證碼的識彆　　301
8.3　點觸驗證碼的識彆　　311
8.4　微博宮格驗證碼的識彆　　318
第9章　代理的使用　　326
9.1　代理的設置　　326
9.2　代理池的維護　　333
9.3　付費代理的使用　　347
9.4　ADSL撥號代理　　351
9.5　使用代理爬取微信公眾號文章　　364
第10章　模擬登錄　　379
10.1　模擬登錄並爬取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電子書
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爬取京東商品　　437
第12章　pyspider框架的使用　　443
12.1　pyspider框架介紹　　443
12.2　pyspider的基本使用　　445
12.3　pyspider用法詳解　　459
第13章　Scrapy框架的使用　　468
13.1　Scrapy框架介紹　　468
13.2　Scrapy入門　　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對接Selenium　　506
13.9　Scrapy對接Splash　　511
13.10　Scrapy通用爬蟲　　516
13.11　Scrapyrt的使用　　533
13.12　Scrapy對接Docker　　536
13.13　Scrapy爬取新浪微博　　541
第14章　分布式爬蟲　　555
14.1　分布式爬蟲原理　　555
14.2　Scrapy-Redis源碼解析　　558
14.3　Scrapy分布式實現　　564
14.4　Bloom Filter的對接　　569
第15章　分布式爬蟲的部署　　577
15.1　Scrapyd分布式部署　　577
15.2　Scrapyd-Client的使用　　582
15.3　Scrapyd對接Docker　　583
15.4　Scrapyd批量部署　　586
15.5　Gerapy分布式管理　　590   

探尋數字世界：一款強大的數據挖掘與分析工具的應用指南 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、創新和進步的核心要素。然而，海量的數據並非唾手可得，我們常常需要從網絡世界的各個角落將其一一提取、梳理，並從中洞察價值。本書正是為應對這一挑戰而生，它將帶領您踏上一段深入探索和掌握數據挖掘與分析強大工具的旅程，讓您能夠高效、係統地從互聯網上抓取所需信息，並將其轉化為有意義的洞察。 第一部分：構建堅實的基礎——認識並駕馭強大的爬蟲框架 在開始實際的數據抓取工作之前，理解並掌握一個優秀的爬蟲框架至關重要。本書將重點介紹一款廣受好評、功能強大且社區活躍的Python爬蟲框架。我們將從最基礎的概念入手，逐步深入其核心機製。 框架的安裝與環境配置： 我們將詳細指導您如何在新環境中安裝該框架及其必要的依賴庫，確保您擁有一個穩定、可用的開發環境。從Python版本的選擇到虛擬環境的搭建，每一步都將清晰呈現，讓新手也能輕鬆上手。 核心組件解析： 瞭解框架的“心髒”——Request和Response。我們將深入剖析Request對象是如何構建的，包括URL的指定、請求方法的選擇（GET、POST等）、請求頭（Headers）的設置（如User-Agent、Cookie等）以及請求體（Body）的傳遞。同時，我們將詳細解讀Response對象的結構，如何提取響應的狀態碼、響應頭以及最重要的響應體。 項目結構的理解與搭建： 一個良好的項目結構是高效開發的基石。本書將演示如何使用框架提供的命令行工具快速生成一個標準的爬蟲項目，並逐一介紹項目中的關鍵文件和目錄（如settings.py, items.py, spiders/等）的作用，以及它們之間的協作關係。 Spider（爬蟲）的創建與編寫： Spider是爬蟲的核心邏輯所在。我們將演示如何創建一個自定義的Spider類，如何定義其起始URL（start_urls），以及如何實現parse方法來處理接收到的Response。我們將從最簡單的頁麵解析入手，逐步引入更復雜的場景。 選擇器（Selectors）的威力： 從HTML或XML文檔中提取數據，選擇器是必不可少的工具。本書將重點講解如何使用CSS選擇器和XPath選擇器，這兩種強大的定位技術能夠精準地定位到頁麵中的任意元素。我們將通過大量實例，演示如何根據元素的標簽名、屬性、層級關係等來編寫高效、準確的選擇器，並展示如何提取元素的文本內容、屬性值，甚至嵌套元素的結構。 Item（數據結構）的定義與使用： 為瞭結構化地存儲抓取到的數據，Item扮演著重要角色。我們將演示如何定義自己的Item類，以列錶（List）或字典（Dictionary）的形式來定義數據字段，並展示如何在Spider中實例化Item，填充抓取到的數據，以及後續如何對Item進行處理。 中間件（Middleware）的強大功能： 中間件是框架提供的一種靈活的擴展機製，它允許我們在請求發送前、響應接收後等階段插入自定義的處理邏輯。本書將深入介紹請求中間件和下載中間件。我們將演示如何編寫自定義的中間件來實現諸如User-Agent輪換、代理IP池的使用、請求限速、異常處理、Cookie管理等高級功能，從而提高爬蟲的健壯性和效率。 管道（Pipelines）的數據處理與存儲： 抓取到的數據最終需要被有效地存儲起來。管道就是負責處理Item的機製。我們將詳細講解如何編寫自定義的Item Pipeline，例如：數據清洗（去重、格式轉換、數據校驗）、數據存儲（寫入數據庫、CSV文件、JSON文件等）、數據導齣等。通過實際案例，您將學會如何將不同格式的數據無縫地存入SQL數據庫、NoSQL數據庫，或導齣為常用的數據文件格式。 第二部分：突破限製，應對復雜場景的數據抓取 互聯網並非靜態的網頁集閤，許多現代網站動態加載內容，甚至需要模擬用戶交互纔能獲取數據。本部分將聚焦於如何應對這些復雜場景。 處理動態加載內容（AJAX）： 許多網站使用JavaScript動態加載數據，傳統的HTTP請求無法直接獲取。我們將介紹如何通過分析瀏覽器開發者工具中的網絡請求（XHR/Fetch），找到數據源的API接口，並直接嚮這些API發送請求來抓取動態加載的數據。 模擬用戶交互——Selenium的應用： 對於那些JavaScript渲染極其復雜，或者需要模擬登錄、點擊、滑動等操作的網站，Selenium扮演著至關重要的角色。我們將演示如何使用Selenium來驅動瀏覽器，模擬真實用戶的行為，從而抓取到通過JavaScript渲染的內容，並獲取其DOM結構。 登錄與認證的處理： 許多網站需要登錄纔能訪問內容。我們將講解如何利用Cookie、Session或者模擬登錄錶單提交的方式，實現自動化登錄，並保持登錄狀態以抓取受保護的數據。 驗證碼的識彆與繞過策略： 驗證碼是網站常見的反爬蟲機製。本書將介紹一些常用的驗證碼識彆方法，包括使用第三方OCR服務，以及一些簡單的繞過策略。 分布式爬蟲與高並發： 當需要抓取海量數據時，單機爬蟲的效率將顯得捉襟見肘。我們將介紹分布式爬蟲的概念，以及如何利用框架提供的支持（例如，使用Redis作為分布式調度器），將爬蟲任務分解到多颱機器上並行執行，極大地提升抓取效率。 反爬蟲機製的應對策略： 互聯網上的反爬蟲技術層齣不窮。本書將深入探討各種常見的反爬蟲策略，如IP封鎖、User-Agent檢測、JS校驗、訪問頻率限製等，並提供相應的應對方案，包括使用代理IP池、輪換User-Agent、模擬瀏覽器行為、設置請求延時、處理JavaScript challenges等，幫助您的爬蟲更穩定地運行。 第三部分：數據分析與應用——讓抓取到的數據說話 抓取到原始數據隻是第一步，真正有價值的是從中提取洞察。本部分將聚焦於如何對抓取到的數據進行分析和應用。 數據清洗與預處理： 原始抓取的數據往往是雜亂的，包含大量噪聲。我們將演示如何使用Python的強大數據處理庫（如Pandas）來對抓取到的數據進行清洗，包括處理缺失值、異常值，進行數據類型轉換，去除重復項，以及統一數據格式。 數據可視化： 用圖錶來直觀地展示數據，是發現模式和趨勢的有效方式。本書將介紹如何使用Matplotlib、Seaborn等可視化庫，將抓取到的數據轉化為各種類型的圖錶，如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、餅圖等，幫助您更清晰地理解數據的分布和關係。 基礎數據分析： 我們將介紹一些基礎的數據分析方法，例如計算數據的統計量（均值、中位數、方差等），進行數據分組和聚閤，以及簡單的相關性分析。 案例研究與實踐： 為瞭鞏固所學知識，我們將提供多個真實世界的數據抓取和分析案例。例如，抓取電商網站的商品信息並進行價格趨勢分析，抓取社交媒體數據並分析用戶的情緒，抓取新聞網站數據並進行熱點話題追蹤等。通過這些案例，您將學會如何將理論知識融會貫通，解決實際問題。 數據存儲與管理： 抓取和處理後的數據需要妥善存儲。我們將講解如何將數據存儲到各種數據庫，如關係型數據庫（MySQL, PostgreSQL）和非關係型數據庫（MongoDB），以及如何使用文件格式（CSV, JSON, Parquet）進行高效存儲。 API的應用： 在某些情況下，數據源可能提供API接口，直接通過API獲取數據比爬取網頁更為高效和穩定。我們將介紹如何使用Python的requests庫與HTTP API進行交互，並解析JSON格式的API響應。 本書的特色與價值： 全麵深入： 本書涵蓋瞭從基礎爬蟲框架的使用到復雜反爬蟲機製的應對，再到數據分析與應用的整個流程，力求為讀者提供一個全麵、係統的學習路徑。 實戰導嚮： 大量的代碼示例和案例研究貫穿始終，讓您在實踐中學習，快速掌握核心技能。 工具精選： 聚焦於行業內公認的、高效、成熟的工具和庫，確保學習內容的實用性和前沿性。 易於理解： 語言通俗易懂，邏輯清晰，即使是初學者也能輕鬆跟進。 無論您是想從海量網絡信息中挖掘商業價值，還是希望自動化處理重復性的數據收集任務，亦或是對數據分析和可視化充滿興趣，本書都將是您不可或缺的助手。跟隨本書的指引，您將掌握駕馭數字世界的力量，讓數據成為您洞察未來的利器。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據驅動決策充滿熱情的初學者，我一直在尋找一本能夠真正幫助我掌握數據抓取和初步分析技能的書籍。市麵上充斥著各種關於數據科學的入門書籍，但很多都過於偏重理論，或者需要預備的知識背景很高。這本書，卻以一種異常務實和接地氣的方式，引領我走進瞭數據抓取的世界。它沒有一開始就拋齣復雜的概念，而是從最基礎的HTTP協議講起，然後逐步引入Python語言和相關的庫，最終將我帶入瞭Scrapy這個強大的爬蟲框架。我非常欣賞書中關於如何“看懂”網頁結構，以及如何利用選擇器精準定位信息的講解。作者用瞭很多生動的例子，讓我能夠理解不同網頁的特點，並學會如何根據網頁的結構來製定抓取策略。更重要的是，書中對於數據抓取過程中可能遇到的各種問題，例如網絡延遲、反爬蟲機製、以及數據清洗的常見挑戰，都給齣瞭非常實用且可操作的解決方案。這本書讓我覺得，學習網絡爬蟲不再是一件遙不可及的事情，而是可以通過係統學習和實踐，逐步掌握的一項重要技能。

評分☆☆☆☆☆

我一直對信息檢索和自動化數據獲取充滿興趣，但傳統的手動復製粘貼效率低下且容易齣錯。在嘗試瞭一些簡單的腳本語言後，我發現自己仍然需要一個強大而靈活的工具來應對復雜的網絡環境。這本書的齣現，徹底改變瞭我對網絡爬蟲技術的認知。它並非僅僅介紹瞭一個工具的使用方法，而是深入剖析瞭Scrapy框架的設計哲學和工作原理。作者通過對Scrapy核心組件的細緻講解，讓我理解瞭Item Pipeline、Spider、Downloader Middleware等模塊是如何協同工作的，以及如何通過擴展這些模塊來實現更復雜的功能，比如反爬蟲機製的應對、代理IP的使用、以及登錄驗證的處理。書中的每一個章節都充滿瞭作者的“乾貨”分享，他將自己在實際項目中遇到的各種坑和解決方案都毫無保留地呈獻齣來，這對於讀者來說，無疑是極大的財富。我尤其欣賞作者在講解過程中，對於各種場景下不同策略的選擇和權衡的分析，這讓我學會瞭如何根據具體情況來設計和優化爬蟲程序，而不是死闆地套用模闆。這本書讓我從一個“工具使用者”成長為一個“技術理解者”，受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，就像打開瞭一扇通往數據世界的大門，讓我看到瞭一個充滿無限可能的新天地。在閱讀之前，我對於如何從互聯網上獲取信息，特彆是那些看似雜亂無章的網頁內容，感到非常迷茫。市麵上有很多關於編程和數據的書籍，但很多要麼過於理論化，要麼直接給齣代碼示例卻缺乏深入的解釋，讓人難以真正理解背後的邏輯。而這本書，則以一種非常係統和循序漸進的方式，將網絡爬蟲的開發過程娓娓道來。從最基礎的HTTP協議原理，到Scrapy框架的安裝與配置，再到如何定位和提取網頁中的目標數據，每一個環節都講解得極其清晰。書中大量的實戰案例，更是讓我印象深刻。無論是抓取新聞網站的標題和鏈接，還是爬取電商平颱的商品信息，又或是從論壇中提取用戶評論，作者都提供瞭詳細的步驟和代碼，並且在講解過程中，反復強調瞭設計模式和代碼復用的重要性，這讓我不僅僅學會瞭“怎麼做”，更理解瞭“為什麼這麼做”。這對於我這樣希望深入理解技術本質的讀者來說，實在是太寶貴瞭。它幫助我建立瞭一種解決問題的思維方式，而不是簡單地復製粘貼代碼。

評分☆☆☆☆☆

在學習Python的過程中，我一直苦於找不到一個能夠將理論知識與實際應用完美結閤的書籍。很多教程都停留在語法層麵，或者給齣一些非常基礎的示例，很難讓我將所學應用到解決實際問題上。這本書，則像一座連接理論與實踐的橋梁，為我提供瞭極具價值的實戰指導。我特彆喜歡書中對於數據抓取各個環節的深入探討。從最初的網頁結構分析，到CSS選擇器和XPath錶達式的應用，再到如何處理JavaScript渲染的動態頁麵，作者都給齣瞭非常詳細的教程和實用的技巧。讓我印象深刻的是，書中對於如何處理不同類型的數據，以及如何將抓取到的數據結構化存儲，也進行瞭充分的講解，例如如何將數據保存為CSV、JSON格式，或者直接導入數據庫。這讓我意識到，數據抓取不僅僅是“下載”數據，更重要的是對數據的“結構化”處理，為後續的分析打下堅實的基礎。這本書的優點在於，它循序漸進，難度適中，並且始終圍繞著“解決實際問題”這個核心目標來展開，讓我在學習過程中能夠不斷看到自己的進步，從而保持學習的熱情。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿好奇但又缺乏實操經驗的職場新人，我一直渴望能找到一本既能講解數據處理方法，又能指導具體實踐的書籍。市麵上關於數據分析的書籍琳琅滿目，但很多都側重於理論模型的介紹，或者過於依賴特定的高級工具，對我這樣剛起步的讀者來說，門檻著實不低。直到我遇到瞭這本書，纔感覺找到瞭“救星”。它不僅僅是教我如何使用Python進行數據分析，更重要的是，它將數據抓取、清洗、分析和可視化這整個流程串聯瞭起來，形成瞭一個完整的“數據生命周期”的認知。書中的案例非常貼近實際工作場景，例如如何分析用戶行為數據來優化産品，如何通過抓取行業數據來製定市場策略等等。作者在講解數據清洗時，特彆強調瞭處理缺失值、異常值以及數據格式轉換的重要性，並且提供瞭多種實用的Python庫（如Pandas）的應用技巧。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭如何將分析結果以圖錶的形式呈現齣來，這對於嚮他人傳達分析洞察至關重要。這本書的價值在於，它幫助我擺脫瞭“看到數據就頭疼”的睏境，讓我對數據分析産生瞭前所未有的信心和興趣。

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書已收到，是正版，質量很好，物流速度也快。

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非常好，很清楚

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質量更好，沒有損壞。

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看瞭下目錄感覺還不錯，以後再追評

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挺實惠的，物超所值

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質量很好，非常滿意！

評分☆☆☆☆☆

書很好,非常感謝!

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