預售 圖靈教育 Python 3網絡爬蟲開發實戰 Scrapy數據分析處理手冊 數據抓取 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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崔慶纔 著

圖書標籤:

• Python
• 爬蟲
• Scrapy
• 數據分析
• 網絡爬蟲
• 數據抓取
• 圖靈教育
• 實戰
• 編程
• 教程

店鋪： 人民郵電齣版社官方旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480347

商品編碼：27133961162

目錄

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

*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 *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爬取現在頭條街拍美圖 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

*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

*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

*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

*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

*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

*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

 

 

內容介紹

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，*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。

作者介紹

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。

現代數據探索之旅：一本關於網絡爬蟲與數據分析的實用指南 在信息爆炸的時代，數據的價值日益凸顯。從海量的網絡信息中提取有用的數據，並將其轉化為洞察，是現代社會各行各業不可或缺的能力。本書將帶領讀者踏上一段精彩紛呈的數據探索之旅，深入學習如何利用強大的網絡爬蟲技術，高效地從互聯網上抓取海量數據，並掌握一係列先進的數據分析與處理方法，最終將原始數據轉化為具有商業價值或學術意義的見解。 第一部分：網絡爬蟲的基石——原理與實踐 本部分將從網絡爬蟲的基本原理齣發，循序漸進地引導讀者掌握構建高效、穩定的爬蟲程序。我們將首先介紹網絡爬蟲的核心概念，包括HTTP協議、HTML結構、URL解析等，幫助讀者理解數據在互聯網上傳輸和組織的方式。 HTTP協議的深度解析： 深入剖析HTTP請求與響應的各個組成部分，包括請求方法（GET, POST等）、請求頭、響應碼、響應體等，理解瀏覽器與服務器之間如何進行通信。我們將通過實際案例演示如何模擬瀏覽器發送HTTP請求，並解析服務器返迴的數據。 HTML與DOM： 學習HTML標簽的語義化理解，以及文檔對象模型（DOM）如何將HTML文檔轉化為可編程的結構。讀者將學會如何使用選擇器（如CSS選擇器、XPath）精確地定位和提取網頁中的目標信息，這是爬蟲開發中的關鍵技能。 URL的奧秘： 瞭解URL的構成，學習如何構建、解析和處理URL，包括相對路徑與絕對路徑的轉換，以及URL編碼與解碼。我們將探討如何通過巧妙的URL設計來遍曆網站的各個頁麵，發現隱藏的數據。 抓取策略與進階技巧： 除瞭基礎的靜態頁麵抓取，我們還將介紹動態網頁的處理技術，包括JavaScript渲染、Ajax請求的分析與模擬。讀者將學習如何應對驗證碼、IP封鎖、User-Agent僞裝等常見的反爬蟲機製，並掌握多綫程、異步編程等技術，顯著提升爬蟲的抓取效率。 法律與道德的邊界： 在享受網絡數據便利的同時，我們必須尊重網站的使用協議和法律法規。本書將詳細闡述網絡爬蟲的法律邊界、道德規範以及最佳實踐，引導讀者構建負責任的爬蟲項目，避免潛在的法律風險。 第二部分：數據采集的利器——Scrapy框架精通 Scrapy是一個強大、靈活且高效的Python爬蟲框架，它極大地簡化瞭網絡爬蟲的開發過程，並提供瞭豐富的功能來應對復雜的抓取任務。本部分將以Scrapy為核心，帶領讀者深入掌握其架構、工作流程和核心組件。 Scrapy項目架構概覽： 詳細解析Scrapy項目的結構，包括項目配置文件（`settings.py`）、爬蟲文件（`spiders/`）、中間件（`middlewares.py`）、管道（`pipelines.py`）等。理解各個組件的職責和協同工作方式是高效使用Scrapy的基礎。 Spider的編寫與擴展： 學習如何定義和編寫自己的Spider，包括如何設置起始URL、解析網頁內容、提取數據以及生成新的請求。我們將通過多個實際案例，展示如何針對不同類型的網站構建功能強大的Spider，例如電商網站、新聞門戶、論壇等。 Request與Response的交互： 深入理解Scrapy的Request與Response對象，學習如何處理Request的屬性（如headers, cookies, meta）以及Response的解析方法（如css(), xpath(), json()）。我們將探討如何利用Response的強大功能來提取結構化數據。 Item與Pipeline： 學習如何定義Item來規範化抓取數據的結構，並利用Pipeline將提取的數據進行清洗、驗證、去重，最終存儲到數據庫、CSV文件或其他數據源中。我們將重點講解如何實現自定義的Pipeline，以滿足個性化的數據存儲和處理需求。 Middleware的應用： 掌握Scrapy的Downloader Middleware和Spider Middleware，理解它們如何在請求和響應的生命周期中進行攔截和處理。我們將講解如何利用Middleware實現請求調度、代理IP池管理、User-Agent切換、Cookies管理等高級功能。 Scrapy的部署與擴展： 學習如何將Scrapy項目部署到服務器上，實現長時間穩定運行。還將介紹Scrapy的插件係統和與其他工具（如Redis、Celery）的集成，為構建大規模、分布式的爬蟲係統打下基礎。 第三部分：數據的價值挖掘——分析與處理的藝術 僅僅抓取數據是遠遠不夠的，如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，是數據分析的核心。本部分將聚焦於數據分析與處理的技術，幫助讀者將抓取到的原始數據轉化為可用於決策的洞察。 數據清洗與預處理： 真實世界的數據往往是雜亂無章的。我們將學習如何處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據類型轉換、文本數據標準化、日期時間處理等，確保數據的質量和一緻性。 數據結構化與轉換： 學習如何將非結構化或半結構化的數據（如HTML、XML、JSON）轉換為結構化的格式（如DataFrame），方便後續的分析。我們將介紹Pandas庫在數據處理方麵的強大功能，包括數據框的創建、索引、切片、閤並、分組等操作。 數據統計與探索性分析（EDA）： 掌握常用的統計學方法，如描述性統計（均值、中位數、標準差等）、分布分析、相關性分析。通過可視化工具（如Matplotlib、Seaborn），直觀地展示數據特徵，發現數據中的潛在模式和趨勢。 文本數據的處理與分析： 許多網絡數據以文本形式存在。我們將學習文本預處理技術，如分詞、去除停用詞、詞乾提取/詞形還原。還將介紹自然語言處理（NLP）的基本概念，以及如何進行詞頻統計、主題建模（如LDA）、情感分析等，從文本數據中提取語義信息。 數據可視化： 有效的可視化能夠極大地增強數據洞察力。我們將學習如何使用各種圖錶（摺綫圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、熱力圖等）來呈現數據，並理解不同圖錶適用場景。通過可視化，讀者可以更直觀地理解數據分布、變量關係以及異常情況。 數據挖掘初步： 介紹一些基本的數據挖掘概念和算法，如聚類分析（K-means）、分類算法（邏輯迴歸、決策樹）、關聯規則挖掘（Apriori），幫助讀者從數據中發現隱藏的模式和規律，為預測分析和決策提供支持。 數據庫交互與存儲： 學習如何將抓取和處理後的數據持久化存儲到關係型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）或NoSQL數據庫（如MongoDB）中，方便數據的管理和查詢。我們將演示如何在Python中連接數據庫，執行SQL語句或MongoDB操作。 學習目標與價值 通過本書的學習，讀者將能夠： 獨立開發高效、穩定的網絡爬蟲程序， 能夠應對各種復雜的抓取場景。 熟練掌握Scrapy框架， 能夠快速構建和部署大型爬蟲項目。 掌握數據清洗、預處理和分析的核心技術， 能夠從原始數據中提煉有價值的信息。 運用數據可視化工具， 將復雜的數據洞察以清晰直觀的方式呈現。 為進一步學習數據科學、機器學習等領域打下堅實的基礎。 本書將通過大量實戰案例，從理論到實踐，層層遞進，幫助讀者真正掌握網絡爬蟲和數據分析的核心技能。無論您是初學者，還是有一定基礎的開發者，都能從本書中獲得啓發和提升，開啓屬於自己的數據探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

我選擇這本書，很大程度上是因為“圖靈教育”這個品牌。我一直認為圖靈教育齣版的計算機類書籍在質量上是有保證的，它們通常內容嚴謹、技術前沿，而且翻譯和排版都做得相當不錯。這次的《預售 圖靈教育 Python 3網絡爬蟲開發實戰》也不例外，從書的整體感覺來看，它延續瞭圖靈一貫的專業風格。我特彆關注書中是否能夠涵蓋到當前網絡爬蟲開發領域最主流的技術和工具，比如 Scrapy 框架的最新版本特性，以及如何應對日益復雜的反爬技術。同時，我希望這本書能提供一些關於構建健壯、可擴展的爬蟲係統的設計思路和架構建議，這對於我將來從事更復雜的爬蟲項目非常有幫助。如果書中能提及一些異步 IO、多綫程/多進程爬蟲的實現方式，以及如何優化爬蟲的效率和穩定性，那就更符閤我的期待瞭。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，作為一個對 Python 爬蟲領域充滿熱情但又有些茫然的新手，我經常被市麵上各種資料淹沒，不知從何下手。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。它明確地指齣瞭“Python 3”和“網絡爬蟲開發實戰”，這兩個關鍵詞對我來說就像是導航儀。我期望這本書能夠從最基礎的概念講起，循序漸進地引導我進入這個領域，而不是直接拋齣復雜的代碼和概念。例如，它應該解釋清楚什麼是 HTTP 請求、HTML 結構、CSS 選擇器等基礎知識，然後逐步過渡到 Scrapy 這樣的強大框架。我希望書中提供的代碼示例是簡潔、易懂且可以直接運行的，並且有詳細的注釋，讓我能夠理解每一行代碼的作用。如果還能包含一些常見的爬蟲項目實戰案例，比如爬取某個新聞網站的文章，或者某個電商網站的商品信息，並附帶講解開發過程中遇到的問題以及解決方案，那將大大提升我的學習效率和信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和裝幀真的給我留下瞭深刻的印象，拿到手的那一刻就感覺物有所值。封麵設計非常簡潔大氣，采用瞭我喜歡的深藍色調，搭配上銀色的文字，顯得既專業又很有質感。紙張的選擇也很考究，不是那種特彆薄容易透印的紙，摸上去有點滑膩感，翻閱的時候也沒有刺鼻的氣味，這一點對於長期閱讀書籍的讀者來說，無疑是一個加分項。印刷也相當清晰，字體大小適中，排版緊湊但又不顯得擁擠，即使是晚上在燈光下閱讀，眼睛也不會感到疲勞。書脊部分的處理也很牢固，不會齣現翻幾頁就散架的情況，感覺可以放心地經常翻閱和查找資料。整體來說，這本書的物理呈現給我一種非常好的閱讀期待，讓人迫不及待地想要翻開它，探索裏麵的內容。我通常比較注重書籍的整體品質，因為它能直接影響到閱讀的體驗和學習的動力，從這個角度來看，這本書已經給瞭我一個非常積極的開端。

評分☆☆☆☆☆

我之前也接觸過一些關於網絡爬蟲的書籍，但很多都偏嚮於理論講解，對於實際操作的指導相對較少。這本書從書名就能感受到它更側重於“實戰”和“開發”，這正是我所需要的。我希望它能提供清晰的步驟、具體的代碼示例，以及解決實際開發中可能遇到的各種問題的方案。我特彆期待書中能詳細講解如何應對網站的反爬蟲策略，比如驗證碼、IP封禁、JavaScript渲染等，這些都是在爬蟲開發過程中非常棘手的難題。同時，書中提到的“數據分析處理”部分也讓我充滿好奇，這意味著它不僅僅是教你如何抓取數據，還會引導你如何清洗、整理、分析這些數據，甚至進行一些基礎的可視化，將原始數據轉化為有價值的信息。我希望這本書能幫助我建立起一套完整的爬蟲開發和數據處理流程，讓我能夠獨立完成一些小型的數據采集和分析項目。

評分☆☆☆☆☆

收到這本《預售 圖靈教育 Python 3網絡爬蟲開發實戰》後，最吸引我的莫過於它“Scrapy數據分析處理手冊”的副標題。我深知，僅僅抓取到海量的數據往往是不夠的，如何有效地處理和分析這些數據，從中挖掘齣有價值的洞察，纔是衡量一個爬蟲開發者能力的重要標準。我期待書中能深入探討 Scrapy 框架在數據清洗、去重、格式轉換、存儲等方麵的最佳實踐。更重要的是，我希望能看到一些關於如何利用 Python 的數據科學庫（如 Pandas, NumPy）與爬蟲技術相結閤的案例。例如，如何將爬取到的商品信息進行價格趨勢分析，或者將用戶評論數據進行情感分析，這些都是我非常感興趣的應用方嚮。如果書中能提供一些實用的數據可視化圖錶製作示例，那就更完美瞭，這能幫助我更直觀地展示數據分析結果。

評分☆☆☆☆☆

書的內容其實並不適閤一般人的閱讀，比較枯燥乏味！

評分☆☆☆☆☆

不錯，買的簽名版

評分☆☆☆☆☆

內容涵蓋廣，很適閤入門，案例也不錯

評分☆☆☆☆☆

二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字

評分☆☆☆☆☆

非常好

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內容涵蓋廣，很適閤入門，案例也不錯

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此用戶未填寫評價內容

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二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字二十字