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圖書標籤:

• Python
• Scrapy
• 爬蟲
• 網絡爬蟲
• 數據采集
• 數據分析
• 編程
• 技術
• 開發
• 實戰

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115474209

商品編碼：26698602763

YL13954  9787115474209 9787115416292

書名: 精通Python爬蟲框架Scrapy

定價: 59.00元

齣版社名稱: 人民郵電齣版社

齣版時間: 2018年2月

作者: 迪米特裏奧斯 考奇斯-勞卡斯

譯者: 李斌

開本: 16開

ISBN: 9787115474209

目錄

*1章 Scrapy簡介 1 

1.1 初識Scrapy 1 

1.2 喜歡Scrapy的更多理由 2 

1.3 關於本書：目標和用途 3 

1.4 掌握自動化數據爬取的重要性 4 

1.4.1 開發健壯且高質量的應用，並提供閤理規劃 4 

1.4.2 快速開發高質量*小可行産品 5 

1.4.3 Google不會使用錶單，爬取纔能擴大規模 6 

1.4.4 發現並融入你的生態係統 7 

1.5 在充滿爬蟲的世界裏做一個好公民 7 

1.6 Scrapy不是什麼 8 

1.7 本章小結 9 

*2章 理解HTML和XPath 10 

2.1 HTML、DOM樹錶示以及XPath 10 

2.1.1 URL 11 

2.1.2 HTML文檔 11 

2.1.3 樹錶示法 13 

2.1.4 你會在屏幕上看到什麼 14 

2.2 使用XPath選擇HTML元素 15 

2.2.1 有用的XPath錶達式 16 

2.2.2 使用Chrome獲取XPath錶達式 19 

2.2.3 常見任務示例 20 

2.2.4 預見變化 21 

2.3 本章小結 22 

3章 爬蟲基礎 23 

3.1 安裝Scrapy 24 

3.1.1 MacOS 24 

3.1.2 Windows 25 

3.1.3 Linux 25 

3.1.4 *新源碼安裝 26 

3.1.5 升級Scrapy 26 

3.1.6 Vagrant：本書中運行示例的官方方式 27 

3.2 UR2IM——基本抓取流程 28 

3.2.1 URL 29 

3.2.2 請求和響應 31 

3.2.3 Item 31 

3.3 一個Scrapy項目 37 

3.3.1 聲明item 38 

3.3.2 編寫爬蟲 40 

3.3.3 填充item 43 

3.3.4 保存文件 45 

3.3.5 清理——item裝載器與管理字段 47 

3.3.6 創建contract 50 

... ...

Python網絡數據采集

基本信息

作者： (美) 米切爾 (Ryan Mitchell)

譯者： 陶俊傑 陳小莉

叢書名： 圖靈程序設計叢書

齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：9787115416292

上架時間：2016-3-4

齣版日期：2016 年3月

開本：16開

頁碼：200

版次：1-1

目錄

譯者序 ix

前言 xi

一部分 創建爬蟲

1章 初見網絡爬蟲 2

1.1 網絡連接 2

1.2 BeautifulSoup簡介 4

1.2.1 安裝BeautifulSoup 5

1.2.2 運行BeautifulSoup 7

1.2.3 可靠的網絡連接 8

2章 復雜HTML解析 11

2.1 不是一直都要用錘子 11

2.2 再端一碗BeautifulSoup 12

2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll() 13

2.2.2 其他BeautifulSoup對象 15

2.2.3 導航樹 16

2.3 正則錶達式 19

2.4 正則錶達式和BeautifulSoup 23

2.5 獲取屬性 24

2.6 Lambda錶達式 24

2.7 超越BeautifulSoup 25

3章 開始采集 26

3.1 遍曆單個域名 26

3.2 采集整個網站 30

3.3 通過互聯網采集 34

3.4 用Scrapy采集 38

4章 使用API 42

4.1 API概述 43

4.2 API通用規則 43

4.2.1 方法 44

4.2.2 驗證 44

4.3 服務器響應 45

4.4 Echo Nest 46

4.5 Twitter API 48

4.5.1 開始 48

4.5.2 幾個示例 50

4.6 Google API 52

4.6.1 開始 52

4.6.2 幾個示例 53

4.7 解析JSON數據 55

4.8 迴到主題 56

4.9 再說一點API 60

5章 存儲數據 61

5.1 媒體文件 61

5.2 把數據存儲到CSV 64

5.3 MySQL 65

5.3.1 安裝MySQL 66

5.3.2 基本命令 68

5.3.3 與Python整閤 71

5.3.4 數據庫技術與**實踐 74

5.3.5 MySQL裏的“六度空間遊戲” 75

5.4 Email 77

6章 讀取文檔 80

6.1 文檔編碼 80

6.2 純文本 81

6.3 CSV 85

6.4 PDF 87

6.5 微軟Word和.docx 88

二部分 **數據采集

7章 數據清洗 94

7.1 編寫代碼清洗數據 94

7.2 數據存儲後再清洗 98

8章 自然語言處理 103

8.1 概括數據 104

8.2 馬爾可夫模型 106

8.3 自然語言工具包 112

8.3.1 安裝與設置 112

8.3.2 用NLTK做統計分析 113

8.3.3 用NLTK做詞性分析 115

8.4 其他資源 119

9章 穿越網頁錶單與登錄窗口進行采集 120

9.1 Python Requests庫 120

9.2 提交一個基本錶單 121

9.3 單選按鈕、復選框和其他輸入 123

9.4 提交文件和圖像 124

9.5 處理登錄和cookie 125

9.6 其他錶單問題 127

深入探索網絡世界的寶藏：一本關於數據獲取、分析與應用的實踐指南 在信息爆炸的時代，掌握從浩瀚的網絡海洋中精確、高效地提取有價值數據並將其轉化為洞察力的能力，已成為個人和企業不可或缺的核心競爭力。本書並非一本簡單的技術手冊，而是一場引領你踏入數據采集與分析前沿的深度探索之旅。我們緻力於為你揭示隱藏在網絡錶象之下的數據規律，教授你如何運用強大的工具與創新的思維，將原始的網絡信息轉化為可指導決策、驅動創新的寶貴財富。 本書的核心目標是為你構建一個紮實的知識體係，讓你能夠獨立、係統地完成從需求分析、技術選型到數據處理、應用落地的全流程工作。我們深知，僅僅掌握某一個孤立的技術點是遠遠不夠的。因此，本書將著重於培養你的全局觀和問題解決能力，讓你能夠理解不同技術之間的聯係，並根據實際場景靈活運用。 第一部分：網絡數據采集的基石與利器 本部分將為你奠定堅實的網絡數據采集基礎，讓你理解數據是如何在網絡中流動的，以及如何安全、閤規地獲取它們。 理解互聯網的數據結構與協議： 我們將從最基礎的HTTP/HTTPS協議講起，深入剖析請求（Request）與響應（Response）的構成，理解URL的解析，以及不同HTTP方法的應用場景（GET, POST等）。你將瞭解RESTful API的設計理念，以及如何與Web服務進行交互。同時，我們會探討HTML、XML、JSON等常見的數據格式，理解它們的結構特點，以及在數據提取中的作用。此外，還將觸及Web服務器、CDN、負載均衡等概念，幫助你建立完整的網絡架構認知，從而更好地理解數據傳輸的底層邏輯。 掌握網絡爬蟲的核心原理與架構： 你將學習到爬蟲的整個工作流程，包括URL的發現與管理、網頁內容的下載、HTML的解析、數據的高效存儲以及反爬蟲策略的應對。我們將詳細講解爬蟲的常見架構模式，如單機爬蟲、分布式爬蟲，並分析它們的優缺點及適用場景。對於新手而言，我們將從最簡單、最直觀的爬蟲實現開始，逐步過渡到更復雜、更強大的模型，確保你能夠理解每一步的設計思路和技術實現。 精通數據抓取的關鍵技術與工具： 本部分將聚焦於實操，為你介紹業界廣泛使用的網絡爬蟲技術和框架。你將學習到如何使用強大的Scrapy框架。Scrapy以其高效、靈活、可擴展的特點，成為構建大規模、高性能爬蟲的利器。我們將從Scrapy的基本概念（Spider, Item, Pipeline, Selector等）入手，逐步深入到高級用法，例如： Spider的編寫與優化： 如何編寫高效的Spider，實現復雜的頁麵解析邏輯，處理動態加載的內容（AJAX），以及如何通過中間件（Middleware）擴展Spider的功能。 Item的設計與數據清洗： 如何定義清晰的Item結構來規範抓取的數據，以及如何利用Pipeline進行數據的清洗、格式轉換、去重等預處理操作。 Requests與Selectors的精妙運用： 深入理解Scrapy的Request對象，如何處理各種鏈接，如何利用CSS Selector和XPath Selector精確地定位和提取所需數據。 Scrapy的高級特性： 學習如何利用Scrapy的調度器（Scheduler）管理Request隊列，如何通過Downloader Middleware處理代理、User-Agent、Cookies等，以及如何使用Scrapy-Redis等擴展實現分布式爬蟲。 反爬蟲策略的攻防： 深入分析常見的反爬蟲機製，如IP封鎖、User-Agent檢測、驗證碼、JavaScript渲染等，並提供行之有效的應對策略，包括使用代理池、模擬瀏覽器行為（如Selenium）、驗證碼識彆等。 Python語言的進階應用： 除瞭Scrapy，我們還將介紹Python在數據采集領域的其他重要庫，如Requests（用於發送HTTP請求）、BeautifulSoup（用於解析HTML和XML）、Selenium（用於自動化瀏覽器操作，處理JavaScript動態內容）等。你將學習如何將這些庫與Scrapy結閤使用，以應對各種復雜的抓取場景。我們將通過大量實際案例，展示如何利用Python的強大生態係統，快速、準確地獲取網絡數據。 第二部分：數據處理、分析與價值挖掘 僅僅獲取數據是不夠的，如何將這些原始數據轉化為有價值的信息，並最終應用於實際業務，纔是本書的精髓所在。 結構化數據的存儲與管理： 抓取到的數據需要被有效地存儲和管理。我們將介紹多種數據存儲方案，包括： 關係型數據庫（如MySQL, PostgreSQL）： 學習如何設計數據庫Schema，將結構化數據存儲到數據庫中，以及如何使用Python的數據庫連接庫進行數據插入、查詢與管理。 NoSQL數據庫（如MongoDB）： 探討MongoDB等文檔型數據庫在存儲非結構化或半結構化數據時的優勢，學習如何使用Python驅動與MongoDB進行交互。 文件存儲（CSV, JSON, Parquet）： 學習如何將數據導齣為各種文件格式，以及它們在不同場景下的適用性。 數據清洗、轉換與預處理： 原始數據往往存在噪聲、缺失值、格式不一緻等問題。本部分將教授你如何利用Python的強大數據處理庫，如Pandas，進行高效的數據清洗與預處理。你將學習： 數據框（DataFrame）操作： 掌握Pandas DataFrame的核心操作，如數據加載、篩選、排序、分組、聚閤等。 缺失值處理： 學習識彆和填充缺失值的方法。 數據類型轉換與格式統一： 如何處理字符串、日期、數值等不同類型的數據，並將其統一到標準格式。 數據去重與異常值檢測： 識彆和處理重復數據，以及檢測和處理異常值。 數據分析與洞察發掘： 清洗後的數據是進行分析的基石。我們將介紹數據分析的基本方法和技術： 描述性統計分析： 利用Pandas和NumPy進行數據的統計描述，如均值、中位數、標準差、最大值、最小值等。 數據可視化： 學習使用Matplotlib和Seaborn等庫創建各種圖錶（摺綫圖、柱狀圖、散點圖、餅圖等），直觀地展示數據特徵和規律。 探索性數據分析（EDA）： 引導你如何通過觀察、統計和可視化來理解數據，發現數據之間的潛在關係和模式。 應用場景的拓展與實踐： 數據采集與分析的最終目的是為瞭解決實際問題。本書將通過一係列貼近實際的案例，展示如何將所學知識應用於： 輿情監控與分析： 抓取社交媒體、新聞網站的數據，分析公眾對某個話題、品牌或事件的看法，為企業決策提供依據。 市場調研與競品分析： 采集電商平颱、行業網站的數據，分析産品價格、銷量、用戶評價等，瞭解市場動態和競爭對手情況。 金融數據分析： 抓取股票、期貨等金融市場數據，進行價格預測、趨勢分析等。 內容推薦與個性化服務： 基於用戶行為數據，構建推薦係統，為用戶提供個性化的內容。 學術研究與信息挖掘： 抓取學術論文、研究報告等，進行文獻計量分析，發現研究熱點和趨勢。 自動化報告生成： 將數據采集、分析過程自動化，定期生成包含關鍵指標的報告。 本書的獨特價值： 理論與實踐的完美結閤： 我們不僅僅講解理論知識，更注重通過大量的代碼示例和實際項目案例，讓你親手實踐，掌握核心技能。 由淺入深的教學體係： 從入門級概念到高級技術，層層遞進，循序漸進，確保不同基礎的讀者都能輕鬆上手。 強調“為什麼”和“如何做”： 我們不僅告訴你如何實現某個功能，更深入解釋背後的原理和設計思路，讓你知其然，更知其所以然。 培養獨立解決問題的能力： 通過對復雜場景的分析和講解，提升你的邏輯思維和問題解決能力，讓你能夠應對各種未知的挑戰。 緊跟技術前沿： 涵蓋當前網絡數據采集領域最主流、最實用的技術與工具，讓你具備在實際工作中立足的競爭力。 注重閤規與道德： 在講解數據采集技術的同時，我們也會強調遵守網站robots.txt協議、尊重用戶隱私、閤法閤規地使用數據的重要性，引導讀者成為負責任的數據實踐者。 閱讀本書，你將不僅僅獲得一套技能，更將獲得一種視角，一種用數據觀察世界、理解世界、改造世界的能力。讓我們一起，開啓這場精彩紛呈的網絡數據探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這套書的時候，我期待的是能夠快速上手，解決工作中的一些數據收集難題。幸運的是，這兩本書完全滿足瞭我的期望，甚至超齣瞭我的預期。《精通Python爬蟲框架Scrapy》第一冊，就像一個經驗豐富的老師傅，手把手地教我如何使用Scrapy這個強大的工具。書中對Scrapy的各個組件的講解，不是那種乾巴巴的API羅列，而是通過生動的案例，讓我明白每個組件的作用以及它們是如何協同工作的。比如，在講解Spider時，書中就展示瞭如何定義不同的爬蟲來處理不同類型的網站，以及如何編寫選擇器來精確地提取所需信息。Item Pipeline的部分，我學到瞭如何對抓取到的數據進行清洗、去重，甚至是將數據存儲到數據庫中，這讓我的數據處理流程更加自動化和高效。Downloader Middleware的介紹，更是讓我瞭解瞭如何處理HTTP請求、設置代理、模擬瀏覽器行為等，這些都是構建一個穩定可靠爬蟲的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

而《Python網絡數據采集》這本，則像一本武林秘籍，為我打開瞭更廣闊的數據世界。《精通Python爬蟲框架Scrapy+Python網絡數據采集》這兩本組閤，讓我感覺自己就像從一個初學者，一步步蛻變成瞭一個能夠應對各種挑戰的數據采集者。第二冊的亮點在於它不僅僅關注“怎麼做”，更關注“為什麼這麼做”。它深入淺齣地講解瞭HTTP協議的原理，TCP/IP的基礎知識，這些底層知識對於理解網絡數據采集的過程至關重要。此外，書中對於如何處理各種反爬蟲策略的講解，更是讓我受益匪淺。從簡單的User-Agent切換，到復雜的驗證碼識彆、JS加密，書中都給齣瞭非常實用的解決方案和參考思路。我尤其喜歡其中關於如何構建分布式爬蟲的部分，這為我將來處理海量數據提供瞭理論基礎和技術指導。整套書的知識體係非常完整，從基礎到進階，從理論到實踐，都覆蓋得非常全麵。

評分☆☆☆☆☆

我一直對網絡數據采集充滿好奇，但苦於沒有一個好的入門途徑。這套《精通Python爬蟲框架Scrapy+Python網絡數據采集》（兩冊）的齣現，簡直就是為我量身打造的學習資料。第一冊關於Scrapy框架的講解，我可以說從一個完全不懂到能夠獨立開發一個中等規模的爬蟲項目。書中對Scrapy的每一個核心概念都進行瞭細緻的闡述，並且配以大量的代碼示例。我特彆喜歡它在講解Item Pipeline時，不僅介紹瞭默認的Pipeline，還指導如何自定義Pipeline來滿足特定的數據處理需求，比如數據去重、格式轉換等。在處理Ajax請求和動態加載內容方麵，書中也提供瞭非常有效的解決方案，通過分析網絡請求，利用Scrapy的Request對象來模擬瀏覽器行為，這讓我能夠抓取到那些普通靜態網頁抓取工具無法觸及的數據。

評分☆☆☆☆☆

這本《精通Python爬蟲框架Scrapy+Python網絡數據采集》（共兩冊）確實如其名，給瞭我一個從零開始到深入掌握Python網絡數據采集的完整旅程。我之所以被它吸引，是因為市麵上很多關於爬蟲的書籍要麼過於基礎，要麼過於碎片化，很難形成一個係統的學習體係。而這兩本組閤，恰恰填補瞭這個空白。第一冊聚焦Scrapy框架，我非常喜歡它循序漸進的講解方式。從Scrapy的安裝配置、基本架構，到Item、Spider、Item Pipeline、Downloader Middleware等核心組件的詳細解析，都做得非常到位。書中提供瞭大量的代碼示例，而且這些示例都非常貼近實際應用場景，比如抓取商品信息、新聞文章、甚至是動態加載的網頁。我尤其贊賞的是，書中並沒有止步於講解API的使用，而是深入剖析瞭Scrapy的運行原理，讓我理解瞭其背後的邏輯，這對於我獨立解決遇到的問題非常有幫助。調試技巧、性能優化、分布式爬蟲的初步介紹，也都讓我對Scrapy的強大有瞭更深的認識。讀完第一冊，我感覺自己已經能夠獨立構建和部署一個功能相對完善的Scrapy項目瞭。

評分☆☆☆☆☆

第二冊《Python網絡數據采集》則將視野拓展到瞭Scrapy之外，涵蓋瞭更廣泛的網絡數據采集技術和理念，這對我來說是錦上添花。它不僅僅是Scrapy的補充，更是一本關於整個數據采集生態的百科全書。作者對BeautifulSoup、Requests、Selenium等常用庫的講解，讓我能夠根據不同的網頁結構和需求，選擇最閤適的工具。我印象最深刻的是，書中不僅講解瞭如何解析靜態HTML，還花瞭不少篇幅介紹如何處理JavaScript渲染的動態網頁，這在當前互聯網環境下是至關重要的。從簡單的網頁抓取到復雜的反爬機製應對，再到數據存儲（如CSV、JSON、數據庫）和清洗，這本書都給齣瞭清晰的思路和實用的方法。我特彆欣賞的是，作者強調瞭數據采集的道德和法律規範，這讓我意識到作為一名數據采集者，肩負的責任。而且，書中還探討瞭如何構建更健壯、更易於維護的采集係統，這對於我未來進行大規模數據采集非常有指導意義。