PYTHON3網絡爬蟲開發實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python3
• 網絡爬蟲
• 爬蟲實戰
• 數據采集
• Web抓取
• Requests
• BeautifulSoup
• Scrapy
• 數據分析
• 實戰教程
• 編程入門

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480347

商品編碼：26623764542

齣版時間：2018-04-01

作  者:崔慶纔 著作 定  價:99 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2018年04月01日 頁  數:594 裝  幀:平裝 ISBN:9787115480347 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、Scr等 ●第1章  開發環境配置    11.1  Python 3的安裝    11.1.1  Windows下的安裝    11.1.2  Linux下的安裝    61.1.3  Mac下的安裝    81.2  請求庫的安裝    101.2.1  requests的安裝    101.2.2  Selenium的安裝    111.2.3  ChromeDriver的安裝    121.2.4  GeckoDriver的安裝    151.2.5  PhantomJS的安裝    171.2.6  aiohttp的安裝    181.3  解析庫的安裝    191.3.1  lxml的安裝    191.3.2  Beautiful Soup的安裝    211.3.3  pyquery的安裝    221.3.4  tesserocr的安裝    221.4  數據庫的安裝    261.4.1  MySQL的安裝    271.4.2  MongoDB的安裝    291.4.3  Redis的安裝    361.5  存儲庫的安裝    391.5.1  PyMySQL的安裝    391.5.2  PyMongo的安裝    391.5.3  redis-py的安裝    401.5.4  RedisDump的安裝    401.6  Web庫的安裝    411.6.1  Flask的安裝    411.6.2  Tornado的安裝    421.7  App爬取相關庫的安裝    431.7.1  Charles的安裝    441.7.2  mitmproxy的安裝    501.7.3  Appium的安裝    551.8  爬蟲框架的安裝    591.8.1  pyspider的安裝    591.8.2  Scrapy的安裝    611.8.3  Scrapy-Splash的安裝    651.8.4  Scrapy-Redis的安裝    661.9  部署相關庫的安裝    671.9.1  Docker的安裝    671.9.2  Scrapyd的安裝    711.9.3  Scrapyd-Client的安裝    741.9.4  Scrapyd API的安裝    751.9.5  Scrapyrt的安裝    751.9.6  Gerapy的安裝    76第2章  爬蟲基礎    772.1  HTTP基本原理    772.1.1  URI和URL    772.1.2  超文本    782.1.3  HTTP和HTTPS    782.1.4  HTTP請求過程    802.1.5  請求    822.1.6  響應    842.2  網頁基礎    872.2.1  網頁的組成    872.2.2  網頁的結構    882.2.3  節點樹及節點間的關係    902.2.4  選擇器    912.3  爬蟲的基本原理    932.3.1  爬蟲概述    932.3.2  能抓怎樣的數據    942.3.3  渲染頁麵    942.4  會話和Cookies    952.4.1  靜態網頁和動態網頁    952.4.2  無狀態HTTP    962.4.3  常見誤區    982.5  代理的基本原理    992.5.1  基本原理    992.5.2  代理的作用    992.5.3  爬蟲代理    1002.5.4  代理分類    1002.5.5  常見代理設置    101第3章  基本庫的使用    1023.1  使用urllib    1023.1.1  發送請求    1023.1.2  處理異常    1123.1.3  解析鏈接    1143.1.4  分析Robots協議    1193.2  使用requests    1223.2.1  基本用法    1223.2.2  高級用法    1303.3  正則錶達式    1393.4  抓取貓眼電影排行    150第4章  解析庫的使用    1584.1  使用XPath    1584.2  使用Beautiful Soup    1684.3  使用pyquery    184第5章  數據存儲    1975.1  文件存儲    1975.1.1  TXT文本存儲    1975.1.2  JSON文件存儲    1995.1.3  CSV文件存儲    2035.2  關係型數據庫存儲    2075.2.1  MySQL的存儲    2075.3  非關係型數據庫存儲    2135.3.1  MongoDB存儲    2145.3.2  Redis存儲    221第6章  Ajax數據爬取    2326.1  什麼是Ajax    2326.2  Ajax分析方法    2346.3  Ajax結果提取    2386.4  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    2497.1  Selenium的使用    2497.2  Splash的使用    2627.3  Splash負載均衡配置    2867.4  使用Selenium爬取商品    289第8章  驗證碼的識彆    2988.1  圖形驗證碼的識彆    2988.2  極驗滑動驗證碼的識彆    3018.3  點觸驗證碼的識彆    3118.4  微博宮格驗證碼的識彆    318第9章  代理的使用    3269.1  代理的設置    3269.2  代理池的維護    3339.3  付費代理的使用    3479.4  ADSL撥號代理    3519.5  使用代理爬取微信公眾號文章    364第10章  模擬登錄    37910.1  模擬登錄並爬取GitHub    37910.2  Cookies池的搭建    385第11章  App的爬取    39811.1  Charles的使用    39811.2  mitmproxy的使用    40511.3  mitmdump爬取“得到”App電子書信息    41711.4  Appium的基本使用    42311.5  Appium爬取微信朋友圈    43311.6  Appium+mitmdump爬取京東商品    437第12章  pyspider框架的使用    44312.1  pyspider框架介紹    44312.2  pyspider的基本使用    44512.3  pyspider用法詳解    459第13章  Scrapy框架的使用    46813.1  Scrapy框架介紹    46813.2  Scrapy入門    47013.3  Selector的用法    48013.4  Spider的用法    48613.5  Downloader Middleware的用法    48713.6  Spider Middleware的用法    49413.7  Item Pipeline的用法    49613.8  Scrapy對接Selenium    50613.9  Scrapy對接Splash    51113.10  Scrapy通用爬蟲    51613.11  Scrapyrt的使用    53313.12  Scrapy對接Docker    53613.13  Scrapy爬取新浪微博    541第14章  分布式爬蟲    55514.1  分布式爬蟲原理    55514.2  Scrapy-Redis源碼解析    55814.3  Scrapy分布式實現    56414.4  Bloom Filter的對接    569第15章  分布式爬蟲的部署    57715.1  Scrapyd分布式部署    57715.2  Scrapyd-Client的使用    58215.3  Scrapyd對接Docker    58315.4  Scrapyd批量部署    58615.5  Gerapy分布式管理    590

內容簡介

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，很後介紹瞭pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲。 本書適閤Python程序員閱讀。 崔慶纔 著作 崔慶纔，北京航空航天大學碩士，靜覓博客博主，爬蟲博文訪問量已過百萬，喜歡鑽研，熱愛生活，樂於分享。

《Python 數據挖掘與機器學習實戰》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，數據已成為企業和組織最寶貴的資産。如何從海量、復雜的數據中提取有價值的信息，發現隱藏的模式，並利用這些洞察力驅動決策、優化業務流程、創造新的商業價值，已成為當今社會的核心議題。本書正是為瞭應對這一挑戰而生，它將帶領讀者深入探索 Python 在數據挖掘與機器學習領域的強大應用，從理論到實踐，構建一套完整的數據科學知識體係。 本書內容詳實，結構清晰，旨在為初學者提供一條係統學習數據挖掘與機器學習的路徑，同時也為有一定基礎的開發者提供進階的指導。我們將從數據挖掘的基礎概念入手，逐步深入到各種核心算法和技術，並結閤實際案例，演示如何運用 Python 工具鏈解決真實世界的數據問題。 第一部分：數據挖掘基礎與預處理 在開始任何數據分析或建模之前，理解數據、對其進行清洗和轉換是至關重要的第一步。本部分將詳細介紹數據挖掘的基本流程，包括數據的獲取、理解、預處理和探索性數據分析（EDA）。 數據獲取與理解： 我們將學習如何從各種來源獲取數據，包括數據庫（SQLAlchemy）、文件（CSV、Excel、JSON）以及網絡接口（API）。理解數據的結構、類型和潛在的質量問題是後續工作的基礎。我們將重點講解如何使用 Pandas 庫進行高效的數據加載、查看和初步探索，包括數據幀（DataFrame）的基本操作、數據類型識彆、缺失值和異常值的初步檢測。 數據預處理： 真實世界的數據往往是“髒”的，充滿瞭缺失值、異常值、不一緻的格式等。本部分將詳細介紹各種數據預處理技術。我們將學習如何處理缺失值（刪除、填充均值/中位數/眾數、插值），如何檢測和處理異常值（基於統計的方法、箱綫圖、Z-score），如何進行數據標準化與歸一化（Min-Max Scaling, Standardization），以及如何處理分類數據（One-Hot Encoding, Label Encoding）。此外，我們還將涉及特徵工程的一些基本概念，例如如何創建新的特徵、組閤現有特徵等，以提高模型性能。 探索性數據分析 (EDA)： EDA 是理解數據內在規律、發現數據特徵與目標變量之間關係的關鍵環節。本部分將重點介紹如何利用 Matplotlib 和 Seaborn 等可視化工具進行數據探索。我們將學習繪製各種圖錶，如直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等，以直觀地展示數據的分布、變量之間的相關性以及潛在的模式。通過 EDA，我們可以形成對數據的直觀認識，為後續的特徵選擇和模型構建提供指導。 第二部分：經典機器學習算法詳解與實踐 掌握瞭數據預處理的基礎後，本部分將深入講解一係列經典的機器學習算法，並結閤 Python 實踐，幫助讀者理解其原理、適用場景以及如何進行模型訓練和評估。 監督學習算法： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 從最基礎的迴歸模型開始，我們將詳細講解綫性迴歸的原理，包括最小二乘法，以及如何使用 Scikit-learn 庫實現綫性迴歸。隨後，我們將介紹邏輯迴歸，一種強大的分類算法，用於解決二分類問題，並討論其 Sigmoid 函數、損失函數（交叉熵）以及優化方法。 決策樹與隨機森林： 決策樹以其易於理解和解釋的特性而備受青睞。我們將深入講解決策樹的構建原理（ID3、C4.5、CART），包括信息增益、基尼不純度等概念。在此基礎上，我們將介紹集成學習中的強大算法——隨機森林，它通過構建多個決策樹並集成其預測結果來提高模型的魯棒性和準確性。 支持嚮量機 (SVM)： SVM 是一種強大的分類和迴歸算法，尤其擅長處理高維數據。我們將詳細講解 SVM 的基本思想，包括最大間隔分類器、核函數（綫性核、多項式核、RBF 核）以及如何選擇閤適的核函數和參數。 K近鄰 (KNN)： KNN 是一種簡單而有效的分類和迴歸算法，其核心思想是“物以類聚”。我們將介紹 KNN 的工作原理，包括距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離）以及如何選擇 K 值。 樸素貝葉斯： 樸素貝葉斯算法基於貝葉斯定理，其“樸素”體現在特徵之間相互獨立的假設。我們將講解其原理，並演示如何在文本分類等場景中應用樸素貝葉斯。 無監督學習算法： K-Means 聚類： 聚類是無監督學習中最常用的任務之一，旨在將數據分成若乾個簇，使得同一簇內的數據相似度高，不同簇之間的數據相似度低。我們將詳細講解 K-Means 算法的原理、迭代過程以及如何選擇 K 值。 主成分分析 (PCA)： PCA 是一種常用的降維技術，旨在找到數據中方差最大的幾個方嚮（主成分），並用這些主成分來錶示原始數據，從而減少數據的維度。我們將介紹 PCA 的原理及其在數據壓縮和特徵提取中的應用。 模型評估與調優： 任何機器學習模型的性能都需要進行客觀的評估。本部分將詳細介紹各種模型評估指標，包括分類模型的準確率、精確率、召迴率、F1-score、ROC 麯綫和 AUC 值；迴歸模型的均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R-squared 等。此外，我們還將講解過擬閤和欠擬閤問題，以及如何使用交叉驗證、網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等技術來優化模型參數，提升模型的泛化能力。 第三部分：進階主題與實踐應用 在掌握瞭基礎算法後，本部分將引入一些更高級的數據挖掘技術和機器學習應用場景，幫助讀者拓展視野，解決更復雜的問題。 時間序列分析： 許多實際問題涉及具有時間順序的數據，例如股票價格、天氣預報、銷售數據等。本部分將介紹時間序列分析的基本概念，包括平穩性、自相關性、偏自相關性，並講解 ARIMA 模型等經典的時間序列預測方法。 關聯規則挖掘： 關聯規則挖掘旨在發現數據集中項與項之間的有趣關係，例如“購買瞭麵包的顧客通常也會購買牛奶”。我們將介紹 Apriori 算法，學習如何找齣頻繁項集和生成關聯規則，以及其在市場籃子分析等領域的應用。 文本挖掘與自然語言處理 (NLP) 基礎： 文本數據是互聯網上最普遍的數據類型之一。本部分將介紹文本挖掘的基本流程，包括文本預處理（分詞、去除停用詞、詞乾提取）、詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）等文本錶示方法。我們將簡要介紹一些基礎的 NLP 技術，為後續更復雜的文本分析打下基礎。 構建機器學習流水綫： 在實際項目中，我們通常需要將數據預處理、特徵工程、模型訓練和評估等步驟串聯起來，形成一個完整的機器學習流水綫。我們將介紹 Scikit-learn 中的 Pipeline 工具，學習如何構建可復用、易於管理的機器學習流程。 實戰案例分析： 為瞭鞏固所學知識，本書將穿插多個貼近實際的案例分析。例如，如何使用數據挖掘技術進行客戶細分、商品推薦；如何構建一個簡單的垃圾郵件分類器；如何預測房價走勢等。這些案例將引導讀者將理論知識應用於解決具體問題，提升實戰能力。 目標讀者： 本書適閤以下人群： 希望係統學習數據挖掘和機器學習的初學者，包括計算機科學、數學、統計學等相關專業的學生。 對數據分析和建模感興趣的軟件工程師、數據分析師、産品經理等。 希望提升自己在數據驅動決策和智能應用開發方麵能力的從業人員。 對 Python 編程有基本瞭解，並希望將其應用於數據科學領域的開發者。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 深度講解算法原理，並提供豐富的 Python 代碼示例，幫助讀者動手實踐。 循序漸進的難度： 從基礎概念到進階主題，內容組織層層遞進，適閤不同水平的讀者。 真實案例驅動： 通過貼近實際的案例，展示數據挖掘和機器學習的實際應用價值。 全麵的 Python 工具鏈： 重點介紹 Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn 等核心數據科學庫。 易於理解的語言： 采用清晰、易懂的語言風格，避免過於深奧的理論術語，降低學習門檻。 通過閱讀本書，讀者不僅能夠掌握數據挖掘與機器學習的核心技術，更重要的是，能夠培養獨立解決數據問題的能力，為在快速發展的數據科學領域打下堅實的基礎，開啓數據驅動創新的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

如果說之前我對網絡爬蟲隻是“看熱鬧”，那麼讀完《PYTHON3網絡爬蟲開發實戰》之後，我可以說已經“入瞭門”，甚至開始“小有成就”。這本書最大的優點在於其“實戰”二字，它不是一本空談理論的書，而是讓你真正動手去做的。書中大量的案例，從簡單的職位信息抓取，到復雜的電商商品信息爬取，再到新聞網站的內容聚閤，每一個案例都貼近實際需求，並且代碼清晰，注釋詳細。我嘗試跟著書中的例子，抓取瞭一些我一直很感興趣的數據，比如某個行業的技術博客文章、某個音樂平颱的歌單信息等等。在實踐過程中，我遇到瞭不少挑戰，比如網頁結構的變化、反爬蟲機製的更新，但書中對這些問題的探討和解決思路，給瞭我很大的啓發。特彆是關於 AJAX 動態加載內容的解析，以及使用 Selenium 進行自動化操作的部分，讓我對爬蟲的邊界有瞭更深的認識。我甚至開始思考如何利用爬蟲來輔助我的工作，比如自動收集市場調研信息，或者監測競爭對手的動態。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭通往海量數據世界的大門，讓我看到瞭無限的可能性。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，在購買《PYTHON3網絡爬蟲開發實戰》之前，我其實對 Python 爬蟲的瞭解僅限於“聽說過”，覺得它高深莫測。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。它並沒有一開始就拋齣復雜的代碼，而是從最基礎的 Python3 語法和網絡知識講起，循序漸進，讓我這個對 Python 並不熟悉的讀者也能輕鬆跟上。最讓我印象深刻的是書中對不同抓取場景的劃分和對應的解決方案。例如，對於簡單的靜態網頁，requests 庫配閤 BeautifulSoup 簡直是絕配，簡單高效；而對於需要模擬瀏覽器行為，處理 JavaScript 渲染的動態網頁，則介紹瞭 Selenium 的強大威力。書中還花瞭相當大的篇幅講解瞭 Scrapy 框架，這絕對是重量級的知識點。從 Scrapy 的項目結構、Spider 的編寫，到 Item Pipeline 的定製，每一個細節都講解得淋灕盡緻。我跟著書中的教程，成功地搭建瞭一個 Scrapy 項目，並實現瞭對某個網站數據的爬取。這種親手實現的過程，讓我對爬蟲的理解更加深刻。而且，書中還觸及瞭數據存儲（如數據庫）和一些基礎的數據清洗方法，這讓我意識到，爬蟲的價值不僅僅在於“抓”，更在於“用”。

評分☆☆☆☆☆

我一直對網絡爬蟲技術充滿好奇，尤其是在 Python 社區裏，它似乎是不可或缺的一項技能。當我看到《PYTHON3網絡爬蟲開發實戰》這本書時，我毫不猶豫地把它加入瞭我的購物車。我期待著這本書能夠帶我進入這個奇妙的世界，讓我能夠親手構建一個屬於自己的爬蟲，從零開始，一步步地掌握數據抓取的奧秘。書中詳細講解瞭 Python3 的基礎知識，讓我這個 Python 初學者也能輕鬆上手，並且通過實際案例的演示，讓我對爬蟲的原理有瞭更深刻的理解。我喜歡書中循序漸進的學習方式，從最簡單的靜態網頁抓取，到復雜的動態頁麵處理，再到反爬機製的應對，每一個章節都緊密相連，讓我學得紮實而有條理。特彆是關於 BeautifulSoup 和 Scrapy 框架的部分，簡直是如獲至寶，讓我驚嘆於它們強大的功能和便捷的使用方式。書中提供的代碼示例清晰易懂，我甚至可以照著代碼敲一遍，然後自己修改參數，去抓取我感興趣的數據，這種親手實踐的成就感是無與倫比的。而且，書中還涉及到瞭數據存儲和數據分析的一些基礎知識，這讓我意識到，爬蟲不僅僅是抓取數據，更重要的是如何將這些數據變成有價值的信息。這本書就像一位循循善誘的老師，讓我在這個充滿挑戰但又樂趣無窮的領域裏，找到瞭前進的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《PYTHON3網絡爬蟲開發實戰》的過程，就像是與一位經驗豐富的工程師進行瞭一次深度交流。這本書最大的亮點在於其“實戰”導嚮，它不僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的真實案例，將抽象的概念具象化。書中對 Python3 生態係統中常用的爬蟲庫，如 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等，進行瞭詳盡的介紹和深入的講解。我特彆喜歡書中對 Scrapy 框架的闡述，它不僅僅是羅列 API，而是從項目構建、Spider 設計、數據處理的整個生命周期，都進行瞭細緻的剖析。跟著書中的例子，我能夠獨立完成一個小型爬蟲項目，並逐步感受到 Scrapy 帶來的高效和便捷。更重要的是，書中還探討瞭許多在實際爬蟲開發中會遇到的棘手問題，例如如何應對反爬蟲策略、如何處理代理 IP、如何進行多綫程/異步爬取等，並提供瞭行之有效的解決方案。這讓我覺得，這本書不僅僅是教我如何“寫”爬蟲，更是教我如何“做好”爬蟲，如何讓我的爬蟲更穩定、更高效。它為我打開瞭數據世界的另一扇窗，讓我能夠更自信地去探索和利用網絡上的海量信息。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的驚喜，遠遠超齣瞭我的預期。作為一個有著一定編程基礎，但對網絡爬蟲知之甚少的開發者，我原本以為會遇到很多難以理解的專業術語和晦澀的理論。然而，《PYTHON3網絡爬蟲開發實戰》用一種非常平易近人的方式，將復雜的爬蟲概念分解成易於消化的模塊。它沒有一開始就拋齣大量的代碼，而是先從原理層麵，用生動形象的比喻解釋瞭 HTTP 請求、響應、HTML 結構等基本概念，這為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。我特彆欣賞書中對不同類型爬蟲的梳理和介紹，比如針對靜態網頁的 requests+BeautifulSoup 組閤，以及用於構建大型、復雜爬蟲項目的 Scrapy 框架。書中對 Scrapy 的講解尤為細緻，從項目的創建、Spider 的編寫、Item 的定義，到 Pipeline 的實現，每一個環節都講解得非常到位。我按照書中的步驟，成功地構建瞭自己的第一個 Scrapy 項目，並從中體會到瞭框架帶來的效率提升。更重要的是，書中還提到瞭很多實際開發中會遇到的問題，比如如何處理驗證碼、如何繞過 IP 限製、如何進行並發請求等，並給齣瞭相應的解決方案，這讓我覺得這本書不僅是理論的學習，更是實戰經驗的寶庫。

評分☆☆☆☆☆

愛學習，愛PYthon

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給客服差評，

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書的質量非常好，謝謝

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書的味道有點大，自營的沒這種情況啊

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東西不錯，值得推薦購買。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，值得推薦購買。

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很好

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愛學習，愛PYthon