Python 3网络爬虫开发实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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崔庆才 著

图书标签:

• Python
• 网络爬虫
• 爬虫实战
• 数据采集
• Python 3
• Web Scraping
• 数据分析
• 自动化
• 网络编程
• 实战教程

店铺： 嘉汇汉唐图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480347

商品编码：28754211304

出版时间：2018-04-01

商品参数

Python 3网络爬虫开发实战
	定价	99.00
	出版社	人民邮电出版社
	版次
	出版时间	2018年04月
	开本
	作者	崔庆才
	装帧
	页数
	字数
	ISBN编码	9787115480347

崔庆才

北京航空航天大学硕士，静觅博客（https://cuiqingcai.com/）博主，爬虫博文访问量已过百万，喜欢钻研，热爱生活，乐于分享。欢迎关注个人微信公众号“进击的Coder”。

第1章 开发环境配置 1

1.1 Python 3的安装 1

1.1.1 Windows下的安装 1

1.1.2 Linux下的安装 6

1.1.3 Mac下的安装 8

1.2 请求库的安装 10

1.2.1 requests的安装 10

1.2.2 Selenium的安装 11

1.2.3 ChromeDriver的安装 12

1.2.4 GeckoDriver的安装 15

1.2.5 PhantomJS的安装 17

1.2.6 aiohttp的安装 18

1.3 解析库的安装 19

1.3.1 lxml的安装 19

1.3.2 Beautiful Soup的安装 21

1.3.3 pyquery的安装 22

1.3.4 tesserocr的安装 22

1.4 数据库的安装 26

1.4.1 MySQL的安装 27

1.4.2 MongoDB的安装 29

1.4.3 Redis的安装 36

1.5 存储库的安装 39

1.5.1 PyMySQL的安装 39

1.5.2 PyMongo的安装 39

1.5.3 redis-py的安装 40

1.5.4 RedisDump的安装 40

1.6 Web库的安装 41

1.6.1 Flask的安装 41

1.6.2 Tornado的安装 42

1.7 App爬取相关库的安装 43

1.7.1 Charles的安装 44

1.7.2 mitmproxy的安装 50

1.7.3 Appium的安装 55

1.8 爬虫框架的安装 59

1.8.1 pyspider的安装 59

1.8.2 Scrapy的安装 61

1.8.3 Scrapy-Splash的安装 65

1.8.4 Scrapy-Redis的安装 66

1.9 []署相关库的安装 67

1.9.1 Docker的安装 67

1.9.2 Scrapyd的安装 71

1.9.3 Scrapyd-Client的安装 74

1.9.4 Scrapyd API的安装 75

1.9.5 Scrapyrt的安装 75

1.9.6 Gerapy的安装 76

第2章 爬虫基础 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请求过程 80

2.1.5 请求 82

2.1.6 响应 84

2.2 网页基础 87

2.2.1 网页的组成 87

2.2.2 网页的结构 88

2.2.3 节点树及节点间的关系 90

2.2.4 选择器 91

2.3 爬虫的基本原理 93

2.3.1 爬虫概述 93

2.3.2 能抓怎样的数据 94

2.3.3 渲染页面 94

2.4 会话和Cookies 95

2.4.1 静态网页和动态网页 95

2.4.2 无状态HTTP 96

2.4.3 常见误区 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 爬虫代理 100

2.5.4 代理分类 100

2.5.5 常见代理设置 101

第3章 基本库的使用 102

3.1 使用urllib 102

3.1.1 发送请求 102

3.1.2 处理异常 112

3.1.3 解析链接 114

3.1.4 分析Robots协议 119

3.2 使用requests 122

3.2.1 基本用法 122

3.2.2 []用法 130

3.3 正则表达式 139

3.4 抓取猫眼电影排行 150

第4章 解析库的使用 158

4.1 使用XPath 158

4.2 使用Beautiful Soup 168

4.3 使用pyquery 184

第5章 数据存储 197

5.1 文件存储 197

5.1.1 TXT文本存储 197

5.1.2 JSON文件存储 199

5.1.3 CSV文件存储 203

5.2 关系型数据库存储 207

5.2.1 MySQL的存储 207

5.3 非关系型数据库存储 213

代码的游猎：深入洞悉网络信息采集的艺术与实践 在这个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，其中蕴藏着无数的价值。然而，如何有效地从这浩瀚的数字洪流中捕获、筛选并利用有价值的信息，成为了许多个人和企业面临的挑战。本书并非一本介绍特定编程语言及其应用的书籍，而是旨在为读者揭示“信息采集”这一强大能力背后的核心理念、通用方法论以及与之相关的技术生态。我们将深入探讨那些能够穿越网络迷雾、寻觅信息宝藏的“代码游猎者”们所必备的知识体系。 第一章：信息采集的哲学观与伦理边界 在展开具体的技术实践之前，理解信息采集的本质和意义至关重要。本章将带领读者超越“爬虫”这个工具的表象，思考信息在数字世界中的流动规律，以及我们为何要采集信息。我们会探讨信息采集的驱动力，无论是学术研究、市场分析、个人兴趣，还是商业决策，它们都指向同一个目标：从原始数据中提炼出有价值的洞见。 同时，我们也将严肃审视信息采集过程中不可回避的伦理问题。合法性、道德性、对网站服务器的负担、用户隐私的保护，这些都是在信息采集实践中必须时刻铭记的准则。我们将深入分析“爬虫”的合法性判定，例如robots.txt协议的作用、数据使用的授权范围，以及如何避免侵犯个人隐私和商业机密。理解并遵守这些边界，不仅是技术实施的基石，更是作为一名负责任的数据探索者的职业操守。本章不会涉及任何具体的编程语法，而是侧重于培养读者对信息价值和责任的深刻认识。 第二章：网络数据的形态与结构化思维 要有效地采集信息，首先需要理解网络数据的多样性。本章将从宏观层面剖析不同类型网络数据的特点，它们是如何组织和呈现的。我们将讨论网页的本质——HTML、CSS和JavaScript如何共同构建出我们看到的丰富界面。同时，也会触及API（应用程序接口）作为一种结构化数据传输方式的重要性，以及它们在现代Web应用中的普遍性。 更重要的是，本章将引导读者建立“结构化思维”。信息采集的核心是将非结构化或半结构化的网络数据，转化为结构化的、便于分析和使用的格式。我们将探讨如何识别数据中的规律、模式和关键信息点，即使这些信息在原始页面中是以文本、图片、链接等多种形式分散存在。这包括理解HTML标签的语义、CSS选择器的作用，以及JavaScript如何动态生成内容。读者将学习如何从繁杂的代码和结构中“看见”数据，并思考如何将它们提取出来，为后续的处理打下基础。本章将使用一些通用的网页结构示例进行说明，但不会局限于任何特定语言的库或框架。 第三章：信息采集的通用策略与技术预研 本章将深入探讨信息采集过程中可以复用的通用策略。我们将分析不同类型的网站和数据源，以及针对它们可能适用的采集方法。例如，静态网页的采集与动态加载内容的爬取之间存在显著差异，而需要登录才能访问的数据源则需要更复杂的认证机制。 我们会讨论“抓取”的几个关键技术环节： 请求的构建与发送： 理解HTTP/HTTPS协议的工作原理，如何构造HTTP请求（GET、POST等），以及如何模拟浏览器发送请求。 响应的处理与解析： 如何接收服务器返回的响应，如何解析HTML、XML、JSON等格式的数据。 数据存储： 采集到的数据如何落地，可能涉及的文件存储（CSV、JSON文件）以及简单的数据库应用。 反爬机制的理解与应对： 许多网站会部署反爬虫策略，本章将初步探讨常见的反爬机制，如User-Agent检测、IP限制、验证码等，并介绍一些通用的应对思路，为后续更深入的探讨铺垫。 本章的目标是让读者对信息采集的整个流程有一个整体的认识，并掌握一些基本的、不依赖于特定工具的通用方法。 第四章：内容抽取与结构化转化的艺术 采集到的原始网页内容往往是混合了大量标签和非必要信息的“噪音”。本章将专注于如何从这些原始数据中精准地“抽丝剥茧”，提取出真正有用的内容。我们将深入讲解如何利用文本匹配、模式识别以及一些通用解析技术来定位和提取特定信息。 文本模式匹配： 学习使用正则表达式来搜索和提取符合特定格式的文本，例如电子邮件地址、电话号码、日期等。 内容区域定位： 掌握一些通用的方法来识别网页内容的主要区域，例如通过分析HTML标签的层级结构、CSS类名等来找到文章主体、列表项等。 数据清洗与标准化： 采集到的数据可能存在格式不统一、重复、乱码等问题，本章将介绍一些数据清洗和标准化的基本技巧，以确保数据的可用性。 数据格式的转换： 学习如何将提取出的信息转换为标准化的结构化格式，例如CSV、JSON，为后续的存储和分析做好准备。 本章将通过一些抽象的文本和HTML结构示例来演示内容抽取的方法，强调的是思维和方法，而非具体的代码实现。 第五章：信息采集的系统化设计与实践考量 当信息采集的需求变得庞大和复杂时，一个精心设计的系统变得至关重要。本章将从系统工程的角度探讨信息采集项目的设计原则。 任务的分解与调度： 如何将一个大型的信息采集任务分解成更小的、可管理的子任务，以及如何进行任务的调度和优先级管理。 分布式采集的初步构想： 对于需要采集海量数据的场景，如何考虑分布式采集的可能性，即利用多台机器协同工作。 性能优化与资源管理： 如何在保证采集效率的同时，尽量减少对目标服务器的负担，以及如何合理利用系统资源。 错误处理与容错机制： 在信息采集过程中，网络中断、页面结构变化等错误是不可避免的，本章将探讨建立有效的错误处理和容错机制的重要性。 采集数据的质量保证： 如何通过校验、去重等手段来确保采集数据的准确性和完整性。 本章将更多地从项目管理和系统架构的角度来思考信息采集，帮助读者构建更健壮、可扩展的信息采集解决方案。 第六章：信息采集的进阶话题与未来展望 在掌握了基础的采集策略和系统设计之后，本章将引导读者探索信息采集领域的更深层话题，并对未来的发展趋势进行展望。 深度链接与复杂导航： 如何处理那些需要多步点击、深入挖掘才能获得信息的场景。 JavaScript密集型网站的挑战： 针对那些高度依赖JavaScript动态加载内容的网站，需要哪些额外的技术手段来应对。 API采集的优势与应用： 深入探讨如何高效地利用各种公开或私有的API来获取结构化数据，以及API在数据采集中的重要性。 机器学习在信息采集中的应用： 简要介绍机器学习技术如何在数据分类、模式识别、内容理解等方面辅助信息采集。 数据采集的合规性进化： 随着技术的发展，数据采集的法律法规也在不断演变，本章将简要提及相关趋势。 本章旨在拓宽读者的视野，让他们了解信息采集领域的广阔前景和不断演进的技术栈，鼓励读者持续学习和探索。 通过对以上内容的深入学习，读者将不再局限于某个具体的工具或语言，而是能够构建起一个全面的、灵活的、富有策略性的信息采集知识体系。本书的目标是培养读者成为一个能够独立思考、高效执行、并始终遵循伦理原则的“信息采集大师”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是一场灾难。我是在Kindle上读的，但即便是电子版，内容的组织结构也显得极其混乱。作者似乎将一些零散的代码片段和理论知识生硬地拼凑在一起，缺乏一个清晰的逻辑主线来引导读者。尤其是在讲解请求头、代理设置这些基础但至关重要的部分时，代码示例的注释少得可怜，初学者光是理解每一行代码的意图就得花费大量时间去查阅外部文档，这极大地破坏了阅读的流畅性。更不用提那些看似高级的异步爬虫章节，代码结构复杂到令人发指，作者似乎更热衷于炫耀自己能写出多复杂的代码，而不是如何用最简洁、最易于维护的方式来解决实际问题。感觉像是把一堆堆技术笔记随意堆砌，期待读者自己去从中挖掘出金子。对于希望系统学习网络爬虫的读者来说，这种体验无疑是令人沮丧的，阅读过程更像是一场艰苦的“考古挖掘”，而不是一次愉快的“知识获取”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经有一定编程基础，但希望在爬虫领域深耕的实践者，我发现这本书在“实战”这个名号上做得非常不到位。所谓的“实战案例”，大多停留在抓取静态网页这种几年前就基本被淘汰的技术路线上。面对现在主流的、大量使用JavaScript动态渲染的前端应用，这本书几乎没有提供任何有效的、现代化的解决方案。谈到反爬机制，作者似乎只停留在更换User-Agent和使用简单IP池的初级阶段。对于更复杂的JS逆向分析、Selenium的高级无头模式配置优化、或者如何应对验证码的自动化处理，全书几乎是只字未提，或者只是用一两句轻描淡写的话带过。这使得这本书的实用价值大打折扣，它更像是一本停留在2015年前后的技术回顾录，对于需要解决2024年真实世界爬虫挑战的开发者来说，价值微乎其微，更像是一份过期的“技术食谱”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论阐述部分显得极其肤浅和空泛，仿佛是匆忙从维基百科上抄录而来，缺乏深度和独到的见解。例如，在讨论到数据存储时，作者简单地介绍了CSV和JSON，但对于大规模数据处理中必须考虑的数据库范式、数据清洗流程中的异常值处理，或者如何设计一个可扩展的ETL管道，完全没有涉及。这种处理方式让人觉得作者对爬虫的整个生命周期缺乏一个宏观的把握，仅仅停留在“抓取”这个孤立的环节。当我在尝试将抓取到的数据整合到我的项目中时，不得不依赖于我已有的数据库知识去重新设计数据结构和存储策略，这本书提供的帮助几乎为零。一个合格的“实战”教材，理应将数据获取与数据处理、存储形成一个完整的闭环，而不是像这本书一样，只给我们一个半成品。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格上来说，这本书的作者似乎对读者的耐心程度有着不切实际的估计。全书充斥着大量的专业术语，但作者很少停下来用清晰、类比的方式来解释其背后的原理，仿佛默认所有读者都具备深厚的计算机网络和算法背景。很多关键概念的引入，比如多线程与多进程在爬虫中的适用场景对比分析，或者Scrapy框架的中间件机制的深度剖析，都显得过于跳跃和仓促。对于一个希望通过阅读这本书来入门或进阶的普通技术人员来说，这种高压的叙事节奏让人筋疲力尽。它要求读者必须是极快的学习者，能够自行填补每一个知识空隙，否则很容易迷失在晦涩难懂的定义和突然出现的复杂代码块中，最终只能带着一脑子的疑问草草收场。

评分☆☆☆☆☆

购买这本书的初衷是想学习如何编写健壮、可维护的爬虫项目，但看完之后我最大的感受是作者对“健壮性”这个概念的理解存在严重偏差。书中提供的代码在面对任何轻微的网络波动或目标网站结构的微小变动时，都会立刻崩溃。错误处理机制几乎是缺失的，比如对HTTP状态码（4xx, 5xx）的处理策略，超时设置的合理区间选择，以及如何优雅地进行重试逻辑的设计，书中都没有给出任何可供参考的模板。这使得我不得不花费比学习新知识更多的时间去为这些示例代码打上“补丁”，以确保它们能在我们内部测试环境中稳定运行。与其说这是一本实战指南，不如说它是一本“如何写出脆弱代码”的教程，如果直接用于生产环境，后果不堪设想。