python爬虫必看书籍推荐

网络爬虫(又称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

 

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精通Python爬虫框架Scrapy

Scrapy是使用Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和Web抓取框架,用于抓Web站点并从页面中提取结构化的数据。《精通Python爬虫框架Scrapy》以Scrapy 1.0版本为基础,讲解了Scrapy的基础知识,以及如何使用Python和三方API提取、整理数据,以满足自己的需求。本书共11章,其内容涵盖了Scrapy基础知识,理解HTML和XPath,安装Scrapy并爬取一个网站,使用爬虫填充数据库并输出到移动应用中,爬虫的强大功能,将爬虫部署到Scrapinghub云服务器,Scrapy的配置与管理,Scrapy编程,管道秘诀,理解Scrapy性能,使用Scrapyd与实时分析进行分布式爬取。本书附录还提供了各种软件的安装与故障排除等内容。本书适合软件开发人员、数据科学家,以及对自然语言处理和机器学习感兴趣的人阅读。

 

用Python写网络爬虫

作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式,网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言,你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外,本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据,以及有关爬取技术的更多真相,比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫,并对一些真实的网站进行了爬取。

精通Scrapy网络爬虫

本书深入系统地介绍了Python流行框架Scrapy的相关技术及使用技巧。全书共14章,从逻辑上可分为基础篇和高级篇两部分,基础篇重点介绍Scrapy的核心元素,如spider、selector、item、link等;高级篇讲解爬虫的高级话题,如登录认证、文件下载、执行JavaScript、动态网页爬取、使用HTTP代理、分布式爬虫的编写等,并配合项目案例讲解,包括供练习使用的网站,以及*、知乎、豆瓣、360爬虫案例等。 本书案例丰富,注重实践,代码注释详尽,适合有一定Python语言基础,想学习编写复杂网络爬虫的读者使用。

### 关于Python爬虫书籍和课程推荐 对于有兴趣深入学习Python爬虫技术的学习者来说,选择合适的资源至关重要。以下是几本适合不同层次读者的书籍以及一些在线课程建议。 #### 推荐书籍 1. **《Python网络数据采集》** 这本书由Ryan Mitchell撰写,提供了大量实用的例子来帮助理解如何构建有效的网页抓取工具[^1]。它不仅涵盖了基本概念和技术细节,还探讨了法律伦理方面的问题,在实践中非常重要。 2. **《精通Python爬虫框架Scrapy》** 随着项目复杂度增加,《精通Python爬虫框架Scrapy》一书能够指导开发者掌握更高级别的技能,特别是当涉及到大规模分布式系统的实现时[^2]。书中详细介绍了Scrapy的工作原理及其配置方法,并通过实例展示了其强大功能。 3. **《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》** 虽然这本书不仅仅专注于爬虫领域,但对于初学者而言是非常友好的起点之一。作者Al Sweigart用浅显易懂的语言解释了许多核心计算机科学概念,同时也包含了几个有关自动获取网上信息的小型案例研究[^3]。 4. **《Python Web Scraping Cookbook》** 如果您已经具备了一定的基础并渴望进一步提升自己的能力,则可以考虑阅读这本食谱式的指南。每章都围绕特定主题展开讨论,提供了一系列解决方案供读者模仿练习,从而加深理解和记忆效果[^4]。 #### 在线课程推荐 - **Coursera上的“Applied Data Science with Python”专项课程** 此系列课程由密歇根大学开设,虽然重点在于数据分析而非单纯的数据收集,但在其中确实涉及到了利用BeautifulSoup等库来进行简单的HTML解析等内容,非常适合那些希望通过实际应用巩固所学知识的人群。 - **Udemy平台提供的“Complete Python Bootcamp: Go from zero to hero in Python 3”** 尽管这不是专门针对爬虫设计的教学计划,但它全面覆盖了Python语言本身的重要特性,为后续专攻某一方向打下了坚实基础。完成该训练营后,学员通常会对编写高效可靠的脚本更加自信满满。 - **DataCamp中的“Importing Data in Python”模块** 特别强调各种文件格式读写的技巧,当然也包括HTTP请求发送与响应接收方面的教学视频及互动式习题集锦。这对于准备从事互联网相关工作的朋友特别有帮助。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_webpage(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') return soup.prettify() ```
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