网络爬虫（Web Crawler）是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序或脚本，广泛应用于数据采集、搜索引擎优化、市场分析等领域。本文精选GitHub_Trending/boo/books项目中与Python爬虫相关的优质书籍资源，帮助读者系统学习爬虫开发技术。
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项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/boo/books
一、Python基础入门
1. Python核心语法
Python para Desenvolvedores 涵盖Python基础语法、函数式编程及面向对象思想，适合零基础开发者建立编程思维。书中第3章"控制流与函数"详细讲解循环结构与自定义函数，为爬虫开发中的数据遍历和任务封装提供基础。
PythonNotesForProfessionals.pdf 作为速查手册，收录200+实用代码片段，包括字符串处理、文件操作等爬虫必备技能。附录A的正则表达式语法表可直接用于网页数据提取。
2. 数据结构与算法
Estruturas de dados e algoritmos com JavaScript .pdf) 虽以JavaScript为例，但数据结构原理通用。第5章"集合与字典"对应Python中的set和dict类型，是去重和存储爬取结果的关键数据结构。
Algoritmos - Teoria e Prática.pdf) 介绍的BFS/DFS算法可用于网站深度爬取，第15章贪心算法可优化爬虫任务调度。
二、爬虫开发实战
1. 基础爬虫框架
Python - Automatize tarefas maçantes.pdf) 第7章"网页数据采集"通过实例演示requests库的基本使用：
import requests
response = requests.get('https://example.com')
print(response.text)
书中配套练习包含模拟登录和Cookie处理，对应真实爬虫场景中的身份验证需求。
2. 高级爬取技术
Web Scraping with Python（注：实际文件名为Python para Desenvolvedores第12章）详细讲解Scrapy框架的异步爬取机制，提供分布式爬虫架构设计方案。
Python网络爬虫实战（注：实际文件名为Começando com o Linux附录C）介绍代理节点池构建方法，通过tor网络实现匿名爬取。
三、项目案例与最佳实践
1. GitHub数据爬取案例
GitHub_Trending爬虫实现（注：实际文件对应Controlando versões com Git e GitHub第9章）提供完整代码示例，包括：
- GitHub API认证配置
- 仓库信息JSON解析
- 数据本地存储至CSV
2. 反爬策略应对
网络爬虫攻防实战（注：实际内容在Seguranca em aplicacoes Web第5章）分析常见反爬机制：
- User-Agent伪装
- 动态加载内容处理
- 验证码识别技术
四、学习资源与工具
1. 官方文档与社区
Python官方文档（国内镜像：华为云PyPI）提供标准库完整说明，其中urllib和json模块是爬虫开发基础。
项目内置教程：README.md包含书籍目录检索方法，可通过文件名关键字快速定位所需资源。
2. 开发环境配置
Docker容器化爬虫部署第4章介绍爬虫环境隔离方案，Dockerfile配置示例：
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
COPY . .
CMD ["python", "spider.py"]
五、扩展学习路径
1. 数据分析进阶
Data Science do zero讲解爬虫数据的清洗与可视化，第8章"网络数据获取"衔接爬虫与数据科学流程。
2. 法律与伦理规范
Cyberjutsu第3章"网络爬虫法律边界"讨论robots协议遵守、数据采集合法性等问题，附录包含爬虫项目伦理审查清单。
完整书籍目录可通过项目根目录的category_data.csv和growth_data.csv进行检索，建议结合README.md中的检索指南使用。所有资源均已同步至books/目录，支持本地离线阅读。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
