Python網絡爬蟲從入門到實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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唐鬆，陳智銓 著

圖書標籤:

• Python
• 網絡爬蟲
• 爬蟲
• 數據抓取
• 數據分析
• 實戰
• 入門
• 編程
• 開發
• 信息獲取

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111578413

版次：1

商品編碼：12180379

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：244

産品特色

內容簡介

本書將介紹如何使用Python編寫網絡爬蟲程序獲取互聯網上的大數據。本書包括三部分內容：基礎部分、進階部分和項目實踐。基礎部分（第1~6章）主要介紹爬蟲的三個步驟（獲取網頁、解析網頁和存儲數據），並通過諸多示例的講解，讓讀者從基礎內容開始係統性地學習爬蟲技術，並在實踐中提升Python爬蟲水平。進階部分（第7~12章）包括多綫程的並發和並行爬蟲、分布式爬蟲、更換IP等，幫助讀者進一步提升爬蟲水平。項目實踐部分（第13~16章）使用本書介紹的爬蟲技術對幾個真實的網站進行抓取，讓讀者能在讀完本書後根據自己的需求寫齣爬蟲程序。無論是否有編程基礎，隻要是對爬蟲技術感興趣的讀者，本書就能帶領讀者從入門到進階，再到實戰，一步步瞭解爬蟲，終寫齣自己的爬蟲程序。

目錄

推薦序
推薦序二
前言
前言二
第1章網絡爬蟲入門
1.1為什麼要學網絡爬蟲
1.1.1 網絡爬蟲能帶來什麼好處
1.1.2能從網絡上爬取什麼數據
1.1.3應不應該學爬蟲
1.2網絡爬蟲是否閤法
1.2.1 Robots協議
1.2.2 網絡爬蟲的約束
1.3網絡爬蟲的基本議題
1.3.1 Python爬蟲的流程
1.3.2三個流程的技術實現
2章編寫第一個網絡爬蟲
2.1搭建Python平颱
2.1.1 Python的安裝
2.1.2使用pip安裝第三方庫
2.1.3使用編譯器Jupyter編程
2.2 Python使用入門
2.2.1基本命令
2.2.2數據類型
2.2.3條件語句和循環語句
2.2.4函數
2.2.5麵嚮對象編程
2.3編寫第一個簡單的爬蟲
第3章靜態網頁抓取
第4章動態網頁抓取
第5章解析網頁
第6章數據存儲
第7章提升爬蟲的速度
第8章反爬蟲問題
第9章解決中文亂碼
第10章登錄與驗證碼處理
第11章服務器采集
第12章分布式爬蟲
第13章爬蟲實踐一：維基百科
第14章爬蟲實踐二：知乎Live
第15章爬蟲實踐三：百度地圖API
第16章爬蟲實踐四：餐廳點評

前言/序言

爬蟲程序是DT（Data Technology，數據技術）收集信息的基礎，程序員爬取目標網站的資料後，就可以分析和建立應用瞭。我們關心的是科技如何給人傢'；#：
來實效，進而實現目標和理想，不能應用的技術稱為魔術，JI能用J：錶演。我們十分關注讀者能否把握爬蟲概念，所以相關的技術結閤不同的實例講解，希望能指導讀者完成整個數據采集的流程。
Python是一個簡單、有效的語言，爬蟲所需的獲取、存儲、整理等流程都可以使用Python係統地實現。此外，絕大部分計算機也町以直接使用Python語言或簡單地安裝Python係統，相信讀者一定能輕鬆地把Python作為爬蟲的主要技術。
動心者，當具有大本大源DT的核心是從信息的源頭去理解和分析，以做齣能打動對方的行動決策力+案。由榖歌搜索到現在的大數據時代，爬蟲技術的鶯要性和廣泛性‘直很突齣。
程序員理解瞭信息的獲取、存儲和整理各方麵的基本關係，纔有可能係統地收集和應用不同源頭和韆變萬化的網站信息。
剡居共享程序員要建立共利的互聯網環境，不能把爬蟲作為竊取數據的J_|．具，爬蟲必須在閤情、閤法、閤理的情況下獲取和應用。尊重數據供應者的知識産：權利正常運作纔能産生長久共利的環境。保障對方平颱的正常運作是每個程序員都應當做到的，因此我們把爬蟲的製約放在本書的第1章討論。
自強不息
互聯網科技不斷更新和進步，網站信息也隨之不斷改變。爬蟲的樂趣在於如何一直高效率、持續不斷地從日新月異的網站中獲取信息。另外，程序員要不斷學習新技術，自我提高，這樣在爬蟲的過程中纔能夠理解互聯網的運作和結構。最後，感謝好友唐鬆給予我一起創作這本書的機會，讓我可以分享爬蟲技術和當中的樂趣。 陳智銓 思路富邦智能應用有限公司行政總裁！
近年來，大數據成為業界與學術界最火熱的話題之一，數據已經成為每個公司極為重要的資産。互聯網大量的公開數據為個人和公司提供瞭以往想象不到的可以獲取的數據量。而掌握網絡爬蟲技術可以幫助你獲取這些有用的公開數據集。
執筆本書的起因是我打算在知乎上寫博客嚮香港中文大學市場營銷學的研究生講解Python網絡爬蟲技術，讓這些商科學生掌握一些大數據時代重要的技術能力。因此，本書除瞭麵嚮技術人員外，還麵嚮不懂編程的小白。本書盡量做到淺顯易懂，希望能夠將網絡爬蟲學習的門檻降低，讓大傢都能享受到使用網絡爬蟲編程的樂趣。
我是從商科自學轉到數據科學的，因此編程和數據挖掘能力都是上網自學的。在這個過程中，我深刻地體會到，與不知所雲的教學相比，深入淺齣的教學對學習效率有很大提升。因此，學習知識最重要的兩點是，通過富有邏輯的框架解構學習和通過實戰解決實際問題，從而增強學習效果。本書的內容側重於將網絡爬蟲技術進行框架性的解構，並使用代碼將爬蟲技術應用於抓取真實的網站。
本書所有代碼均在Python 3.6中測試通過，可以從Github下載這些代碼，地址為https://github.com/Santostang/PythonScraping；也可以從百度網盤下載，地址為http://pan.baidu.com/s/lc2w9rck（注意區分數字和字母大小寫）。為瞭方便大傢練習Python網絡爬蟲，我專門搭建瞭一個博客網站用於Python網絡爬蟲的教學，本書教學部分的爬蟲全部基於爬取我的個人博客網站( www.santostang.com)。一方麵，由於這個網站不會更改設計和框架，因此本書的網絡爬蟲代碼可以一直使用；另一方麵，由於這是我自己的博客網站，因此可以避免一些法律上的風險。
本書主要分為三部分：基礎部分（第1~6章）、進階部分（第7～12章）和項目實踐部分（第13～16章），以此來針對不同類型的讀者。如果你是Python爬蟲的初學者，那麼可以先學習基礎部分，這部分每一章的最後都有自我實踐題，讀者可以通過實踐題熟悉編寫Python爬蟲代碼。如果你已經對Python爬蟲有所瞭解，但是在實踐中遇到瞭各種問題，那麼可以直接學習進階部分，這部分為你在爬蟲實踐中遇到的問題提供瞭解決方案。本書最後的項目實踐部分是讓你在學習Python爬蟲後，可以通過在真實網站中練習來消化和吸收Python爬蟲的知識。
最後，感謝卞誠君老師在我寫書過程中給予的指導！感謝我的父母在撰寫此書的過程中給予的支持和鼓勵！還要感謝李宜威、周啓航、吳嘉傑等各位朋友以及劉建南教授等各位前輩在我的數據科學之路上一直給予的支持和無私幫助！
唐鬆2017年6月

《Python數據科學實戰指南：從數據獲取到洞察提煉》 內容概述： 本書並非一本泛泛而談的理論著作，而是一本以實踐為導嚮的“動手指南”，旨在帶領讀者深入Python數據科學的各個核心環節，從數據的獲取、清洗、轉換，到探索性數據分析（EDA）、可視化，再到構建機器學習模型進行預測與分類，最終實現從原始數據中提煉有價值的洞察。全書以大量的真實案例和代碼實現貫穿始終，力求讓讀者在解決實際問題的過程中，逐步掌握Python在數據科學領域強大的應用能力。 本書特點： 聚焦實戰，拒絕空談： 我們深知，數據科學的學習離不開動手實踐。本書摒棄瞭枯燥的理論堆砌，而是通過一係列精心設計的項目，如金融市場數據分析、社交媒體情感分析、醫療影像特徵提取、用戶行為預測等，引導讀者一步步構建完整的項目流程。讀者將親手編寫代碼，處理真實世界的數據，體驗數據科學從想法到實現的完整過程。 工具鏈全麵，技能迭代： 本書將涵蓋Python數據科學領域最核心、最流行的開源工具庫，包括： 數據獲取與存儲： 重點介紹如何使用 `pandas` 和 `numpy` 進行高效的數據讀取、寫入和基本操作，並探索 `SQLAlchemy` 等工具與數據庫的交互，以及如何處理不同的數據格式（CSV, JSON, Excel, XML等）。 數據清洗與預處理： 深入講解 `pandas` 在缺失值處理、異常值檢測、數據類型轉換、重復值刪除、文本清洗（正則錶達式）、特徵工程（特徵編碼、特徵縮放、特徵選擇）等方麵的強大功能，這是數據分析和建模的基石。 探索性數據分析（EDA）： 引導讀者運用 `matplotlib` 和 `seaborn` 進行數據可視化，發現數據中的模式、趨勢和關聯性，理解數據分布，並利用 `pandas` 的聚閤、分組、統計功能深入挖掘數據特徵。 統計建模與假設檢驗： 介紹基礎的統計學概念，並演示如何使用 `scipy.stats` 進行描述性統計、概率分布分析、假設檢驗等，為後續的機器學習建模打下統計學基礎。 機器學習算法實踐： 重點介紹 `scikit-learn` 庫，涵蓋監督學習（迴歸、分類）和無監督學習（聚類）的核心算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、K-Means等。每一項算法都將伴隨清晰的原理講解和代碼實現，並通過交叉驗證、網格搜索等技術進行模型調優。 特定領域應用： 穿插介紹一些領域特定的數據科學應用，例如自然語言處理（NLP）基礎（使用 `NLTK` 或 `spaCy` 進行文本預處理和詞頻分析），以及時間序列分析（使用 `pandas` 的時間序列功能）。 代碼質量高，可復用性強： 本書提供的所有代碼都經過精心設計和測試，力求清晰、簡潔、高效，並遵循行業最佳實踐。讀者不僅能夠直接運行，更能從中學習到優雅的代碼風格和模塊化設計的思路，為未來的項目開發奠定良好基礎。 循序漸進，零基礎友好： 即使是Python編程新手，隻要具備一定的邏輯思維能力，也能跟隨本書的學習。我們會從基礎的Python語法和數據結構入手，逐步引導讀者進入更復雜的數據科學概念和技術。對於有一定Python基礎但缺乏數據科學經驗的讀者，本書更是提供瞭快速成長的路徑。 案例豐富，覆蓋麵廣： 本書的案例設計力求貼近實際工作場景，涵蓋金融、電商、醫療、市場營銷、社交媒體等多個熱門領域，讓讀者在學習過程中能夠直觀地感受到數據科學的價值和應用潛力。 本書結構與內容詳解： 第一部分：數據獲取與基礎處理 第一章：Python數據科學生態概覽 Python在數據科學領域的地位與發展 核心庫簡介：NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 開發環境搭建：Anaconda, Jupyter Notebook/Lab 第二章：NumPy：高性能科學計算基礎 NumPy數組（ndarray）的創建、索引與切片 數組運算：嚮量化操作，廣播機製 數學函數與統計方法 隨機數生成 第三章：Pandas：數據處理的利器 Series與DataFrame：核心數據結構 數據讀取與寫入：CSV, Excel, JSON, SQL數據庫 數據選擇與過濾：loc, iloc, 條件篩選 數據清洗：缺失值處理（fillna, dropna），重復值處理 數據轉換：類型轉換，apply, map 字符串處理（str訪問器） 數據閤並與連接：merge, join, concat 分組與聚閤：groupby, agg, pivot_table 第二部分：數據探索與可視化 第四章：探索性數據分析（EDA）實戰 描述性統計：均值、中位數、方差、標準差等 數據分布分析：直方圖、密度圖 相關性分析：散點圖矩陣、相關係數矩陣 異常值檢測初步 第五章：Matplotlib：基礎繪圖入門 Figure, Axes, Artist對象 繪製基本圖錶：摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖 圖錶美化：標題、軸標簽、圖例、顔色、綫型 子圖繪製 第六章：Seaborn：高級數據可視化 Seaborn的統計圖錶：分布圖（displot, histplot, kdeplot），關係圖（scatterplot, lineplot），分類圖（boxplot, violinplot, countplot） 類彆型數據可視化：條形圖、箱綫圖、小提琴圖 多變量關係可視化：pairplot, heatmap 定製化圖錶風格 第三部分：統計建模與機器學習 第七章：統計學基礎與假設檢驗 概率分布：正態分布、二項分布等 均值、方差、標準差的統計推斷 假設檢驗原理：t檢驗、卡方檢驗 Python實現：scipy.stats模塊 第八章：Scikit-learn：機器學習入門 Scikit-learn的API概覽 數據預處理：特徵縮放（StandardScaler, MinMaxScaler），編碼（OneHotEncoder） 模型選擇與評估：訓練集/測試集劃分，交叉驗證，評估指標（準確率, 精確率, 召迴率, F1分數, ROC麯綫） 第九章：監督學習：迴歸模型 綫性迴歸：原理、多項式迴歸 模型訓練與預測 模型評估：R²分數，MAE, MSE, RMSE 嶺迴歸與Lasso迴歸（正則化） 第十章：監督學習：分類模型 邏輯迴歸：原理與應用 決策樹：構建原理，剪枝 隨機森林：集成學習思想，構建與應用 支持嚮量機（SVM）：基本原理，核函數 模型評估：混淆矩陣，ROC麯綫，AUC值 第十一章：無監督學習：聚類分析 K-Means聚類：算法原理，選擇K值（肘部法則，輪廓係數） 層次聚類 聚類結果的解釋與可視化 第四部分：進階主題與實戰項目 第十二章：文本數據分析初步（NLP） 文本數據獲取與預處理：分詞、去除停用詞、詞乾提取/詞形還原 詞袋模型（Bag-of-Words） TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率） 情感分析入門案例 第十三章：時間序列數據分析 時間序列數據處理：重采樣，滾動窗口 時間序列分解：趨勢、季節性、殘差 基礎時間序列模型：ARIMA模型（概念介紹） 第十四章：綜閤實戰項目：金融市場數據分析 爬取股票價格數據（示例，不詳述爬蟲技術細節） 數據清洗與整理 繪製股票走勢圖、交易量圖 計算移動平均綫、技術指標 分析不同股票之間的相關性 第十五章：綜閤實戰項目：電商用戶行為分析 模擬用戶購買日誌數據 用戶購買行為分析：活躍用戶，購買頻率，客單價 RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）概念介紹與實現 用戶分群（聚類） 第十六章：部署與未來展望 模型保存與加載 簡單的模型部署概念介紹（不深入） 數據科學的未來發展趨勢 目標讀者： 希望掌握Python進行數據分析、數據挖掘和機器學習的初學者。 需要提升數據處理、可視化和建模能力的在校學生。 渴望將數據驅動思維應用於工作決策的各行業從業人員，如市場營銷、産品管理、金融分析、生物統計等。 對人工智能和數據科學領域感興趣，希望從實踐中學習的愛好者。 學習收益： 通過學習本書，您將能夠： 熟練運用Python及其核心庫進行高效的數據處理和分析。 掌握數據可視化技術，能夠有效地溝通數據洞察。 理解並應用主流的機器學習算法，解決實際的預測和分類問題。 具備獨立完成一個數據科學項目的能力，從數據獲取到結果呈現。 構建堅實的數據科學基礎，為進一步深入學習打下堅實根基。 本書將是您開啓數據科學之旅，並在Python的世界中解鎖數據價值的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

評價三 作為一名有幾年Python開發經驗的開發者，我對網絡爬蟲一直有濃厚的興趣，但苦於沒有係統性的學習路徑。這本書的齣現，可以說是恰逢其時。它在保證“入門”的基礎之上，又展現瞭“實踐”的深度和廣度。作者對HTTP協議的理解非常深刻，並且能夠將這些理論知識與實際的爬蟲開發巧妙地結閤起來。例如，在講解Request Headers時，作者不僅僅是介紹常用的字段，而是詳細解釋瞭它們在爬蟲中的作用，比如如何僞裝成瀏覽器，如何繞過一些基本的檢測。更讓我受益匪淺的是，書中關於異步爬蟲的講解，雖然篇幅不算特彆大，但已經足夠讓我窺探到更高級的世界。對於多綫程、多進程在爬蟲中的應用，以及asyncio的初步介紹，都給我留下瞭深刻的印象。這本書還特彆強調瞭爬蟲的倫理和法律問題，比如robots協議的遵守，以及數據使用的注意事項，這對於開發者來說是非常重要且必不可少的引導。總的來說，這本書既適閤初學者，也能夠為有一定基礎的開發者提供新的視角和實用的技巧。

評分☆☆☆☆☆

評價二 老實說，一開始選擇這本書，更多的是抱著試試看的心態，畢竟“從入門到實踐”聽起來總有些“大而全”的感覺，擔心會內容冗雜或者深度不夠。但事實證明，我的擔憂是多餘的。這本書的結構非常閤理，它巧妙地平衡瞭理論深度和實踐應用。在講解Requests庫的時候，作者並沒有止步於簡單的頁麵獲取，而是花瞭大篇幅去講解如何應對動態加載的內容，比如Ajax請求的處理，這對於理解現代網頁的爬取至關重要。而且，書中對於網絡爬蟲中常見的反爬機製，如IP限製、User-Agent檢測、驗證碼等，都有提及並提供瞭相應的解決方案，這在很多入門書籍中是很難看到的。Scrapy框架的講解更是讓我眼前一亮，從項目創建、Item定義、Spider編寫，到Pipeline、Middleware的配置，再到部署和性能優化，作者都做瞭細緻的指導。我按照書中的步驟，成功搭建瞭自己的第一個Scrapy項目，並且能夠高效地抓取所需數據，這種成就感是難以言喻的。書中的案例也緊跟時代潮流，涉及的網站類型比較豐富，讓我能感受到爬蟲的廣泛應用。

評分☆☆☆☆☆

評價五 不得不說，這本書的“實踐”二字絕對名副其實！我之前對爬蟲一直停留在“聽說過”的階段，感覺它高深莫測，遙不可及。拿到這本書後，我發現自己之前的想法完全錯瞭。作者以一種非常接地氣的方式，將復雜的爬蟲技術分解成一個個容易理解的模塊。從基礎的環境配置，到Requests庫的精妙用法，再到BeautifulSoup的強大解析能力，每一個環節都講解得深入淺齣。特彆是對於Requests庫，書中不僅介紹瞭基礎的GET和POST請求，還詳細講解瞭如何處理HTTP狀態碼、如何管理Cookie、如何使用Session來維持登錄狀態，這些都是進行復雜網頁抓取不可或缺的技能。而且，作者在講解過程中，非常注重引導讀者思考，比如在遇到某個問題時，會引導我們去分析原因，然後給齣解決思路，而不是直接給齣答案。這種啓發式的教學方式，讓我更能理解爬蟲背後的邏輯，而不是死記硬背。書中的一些進階內容，比如對Scrapy框架的講解，也讓我看到瞭爬蟲的更廣闊天地，為我未來的學習指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

評價一 這本書簡直是我近期遇到的寶藏！我之前對爬蟲一直都是一知半解，看到“Python網絡爬蟲從入門到實踐”這個書名，心裏就燃起瞭希望。拿到手後，迫不及待地翻開，首先映入眼簾的是清晰的目錄，從最基礎的Python環境搭建、HTTP協議原理，到Requests庫、BeautifulSoup庫的詳細講解，再到Scrapy框架的進階應用，層層遞進，完全不會讓人感到突兀。更讓我驚喜的是，書中的每一個概念都配有生動形象的比喻和詳盡的代碼示例，哪怕是像我這樣零基礎的小白，也能輕鬆理解。作者在講解Requests庫時，不僅僅是羅列API，而是深入剖析瞭GET、POST請求的區彆，如何處理Cookie、Session，如何模擬登錄，這些都是實戰中非常關鍵的知識點。而BeautifulSoup部分，對HTML、XML文檔結構的解析技巧，CSS選擇器的運用，都講得非常透徹，讓我能遊刃有餘地從復雜的網頁中提取信息。每一章的練習題都設計得恰到好處，既能鞏固所學，又能激發思考，讓我感覺自己真的在一步步地掌握這項技能。

評分☆☆☆☆☆

評價四 這本書給我最大的感受就是“乾貨滿滿”！我之前嘗試過幾本爬蟲相關的書籍，但總覺得要麼講得太淺，要麼過於理論化，難以落地。而這本《Python網絡爬蟲從入門到實踐》則完全不同，它仿佛是一位經驗豐富的爬蟲老司機，帶著你一步步深入這個充滿魅力的領域。從Requests庫的“入門”開始，作者就展現瞭其對細節的把控，比如如何處理URL編碼、如何正確設置超時，這些看似微小的地方，卻往往是影響爬蟲穩定性的關鍵。而到瞭BeautifulSoup部分，作者更是將各種解析技巧融會貫通，無論是查找特定標簽、提取屬性，還是處理嵌套結構，都講得清晰明瞭。最令我印象深刻的是，書中的每一個實際案例都經過瞭精心設計，能夠反映真實的爬蟲場景。例如，在講解如何抓取電商網站商品信息時，作者就詳細展示瞭如何處理分頁、如何提取價格、評論等關鍵數據，並且還考慮到瞭可能遇到的反爬機製。這讓我感覺自己不僅僅是在學習理論，而是在真正地解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

實體店看到的，在京東上買更實惠

評分☆☆☆☆☆

專業必備正版脈絡清晰幫助很大理論基礎實例經典查閱方便很實用性價比高

評分☆☆☆☆☆

送給弟弟的，目前正在看，，暫時還可以。算滿意

評分☆☆☆☆☆

京東自營值得擁有，高品質，好服務！

評分☆☆☆☆☆

爬蟲 爬蟲 很有意思我還沒有開始接觸 所以書不好評價 包裝還是可以的

評分☆☆☆☆☆

python是目前流行的開發工具，特彆是大數據時代這個工具更實用，應該學習掌握。

評分☆☆☆☆☆

關於PYTHON的編程語法一筆就帶過，對於剛剛開始學PYTHON的人不怎麼適閤，還得另外買一本書來學習語法

評分☆☆☆☆☆

書很新，感覺還不錯，可以學一學，方便爬數據

評分☆☆☆☆☆

剛拿到書，讀瞭第一章，直觀的感受，作者寫的很清晰。但是纔開始學習這門語言，需要時間逐步消化吸收知識。過段時間追評，到時候有更客觀評價。