豆瓣评分9.0!Python3网络爬虫开发实战,堪称教学典范!

今天我们所处的时代是信息化时代,是数据驱动的人工智能时代。在人工智能、物联网时代,万物互联和物理世界的全面数字化使得人工智能可以基于这些数据产生优质的决策,从而对人类的生产生活产生巨大价值。

在这个以数据驱动为特征的时代,数据是最基础的。数据既可以通过研发产品获得,也可以通过爬虫采集公开数据获得,因此爬虫技术在这个快速发展的时代就显得尤为重要,高端爬虫人才的收人也在逐年提高。

今天给小伙伴们分享的这份手册是Python 之父Guido van Rossum推荐的爬虫入门书,主要介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫(文末有最新版的爬虫案例整理)。

限于文章篇幅原因,只能以截图的形式展示出来,有需要的小伙伴可以文末获取↓↓↓

第1章 爬虫基础

第1章介绍了学习爬虫之前需要了解的基础知识,如HTTP、爬虫、代理、网页结构、多进程、多线程等内容。对爬虫没有任何了解的读者,建议好好了解这一章的知识。

第2章 基本库的使用

第2章介绍了最基本的爬出操作,爬虫通常是从这一步学起的。这一章介绍了最基本的请求库(urllib、requests、httpx)和正则表达式的基本用法。学完这一章,就可以掌握最基本的爬虫技术了。

第3章 网页数据的解析提取

第3章介绍了网页解析库的基本用法,包括Beautiful Soup、XPath、pyquery、parsel的基本使用方法,这些库可以使信息的提取更加方便、快捷,是爬虫必备的利器。

第4章 数据的存储

第4章介绍了数据存储的常见形式及存储操作,包括TXT文件、JSON文件、CSV文件的存储以及关系型数据库MySQL和非关系型数据库MongoDB,Redis的基本存储操作,另外还介绍了Elasticsearch搜索引擎存储、RabbitMQ消息队列的用法。学完这一章,就可以灵活、方便地保存爬取下来的数据。

第5章 Ajax数据爬取

第5章介绍了Ajax数据爬取的过程。一些网页数据可能是通过 Ajax 请求 API接口的方式加载的用常规方法无法爬取,这一章介绍了Ajax分析和爬取实战案例。

第6章 异步爬虫

第6章介绍了异步爬虫的相关知识,如支持更高并发的协程的基本原理、aiohttp库的使用和实战案例。有了异步爬虫,爬虫的爬取效率将会大大提高。

第7章 JavaScript动态浪染页面爬取

第7章介绍了爬取动态渲染页面的相关内容。现在越来越多的网站内容是由JavaScript渲染得到的原始HTML文本可能不包含任何有效内容,同时渲染过程会涉及某些JavaScript加密算法,对此可以使用Selenium、Splash、Pyppetcer,Playwright等工具模拟浏览器来进行数据爬取。

第8章 验证码的识别

第8章介绍了验证码的相关处理方法。验证码是网站反爬虫的重要措施,我们可以通过这一章了解各类验证码的应对方案,包括图形验证码,滑动验证码、点选验证码、手机验证码,其中会涉及 OCR、OpenCV、深度学习、打码平台的相关知识。

第9章 代理的使用

第9章介绍了代理的使用方法。限制IP的访问也是网站反爬虫的重要措施,使用代理可以有效解决这个问题,我们可以使用代理来伪装爬虫的真实IP。通过这一章,我们能学习代理的使用方法,代理池的维护方法,以及ADSL拨号代理的使用方法。

第10章 模拟登录

第10章介绍了模拟登录爬取的方法。某些网站需要录才可以看到需要的内容,这时就需要用爬虫模拟登录网站再进行爬取了。这一章介绍了最基本的模拟登录方法,包括基于Session+Cookie的模拟登录和基于 JWT的模拟登录。

第11章 JavaScript逆向爬虫

第11章介绍了 JavaScript 逆向的相关知识,包括网站的混淆技术、JavaScript 逆向常用的调试和Hook 技术、JavaScript 模拟执行的各个方案,接着介绍了AST技术来还原JavaScript 混淆代码,另外也对WebAssembly技术进行了基本介绍。

第12章 APP数据的爬取

第12章介绍了App的爬取方法,包括基本的抓包软件(Charles、mitmproxy)如何使用,然后介绍了利用mitmdump对接 Python 脚本的方法进行实时抓取,以及使用Appium、Airtest 模拟手机 App的操作进行数据爬取。

第13章 Android逆向

第13章介绍了 Android逆向的相关知识,包括反编译工具jadx、JEB和常用的Hook框架Xposed、Frida等工具的使用方法,另外还介绍了SSL Pining、脱壳、反汇编、so 文件模拟执行等技术。

第14章 页面智能解析

第14章介绍了页面智能解析相关的技术,比如新闻详情页面中标题、正文、作者等信息以及新闻列表页面中标题、链接等信息的智能提取,另外还介绍了如何智能分辨详情页和列表页。有了页面智能解析技术,在提取很多内容时就可以免去写规则的困扰。

第15章 Scrapy框架的使用

第15章介绍了Scrapy爬虫框架及用法。Scrapy 是目前使用最广泛的爬虫框架,这章介绍了它的基本架构、原理及各个组件的使用方法,另外还介绍了Scrapy对接Selenium、Pyppeteer 等的方法。

第16章 分布式爬虫

第16章介绍了分布式爬虫的基本原理及实现方法。为了提高爬取效率,分布式爬虫是必不可少的,这章介绍了使用 Scrapy-Redis、RabbitMQ实现分布式爬虫的方法。

第17章 爬虫的管理和部署

第17章介绍了分布式爬虫的部署及管理方法。方便、快速地完成爬虫的分布式部署,可以节省开发者大量的时间。这一章介绍了两种管理方案,一种是基于Scrapy、Scrapyd、Gerapy的方案,另一种是基于Kubernetes、Docker、Prometheus、Grafana的方案。

最后再给小伙伴们分享一个最新版的爬虫案例平台(https://scrape.center/),书中提到的案例可以在该平台看到最新版的哦~

限于文章篇幅原因,就展示到这里了 ,有需要的小伙伴可以查看下方名片↓↓↓

爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
### 书籍概述 《Python3网络爬虫开发实战(第二版)》是一本深受读者好评的学习资料,豆瓣评分9.0分[^3]。此书不仅适合初学者作为入门教材,也适用于有一定编程经验的技术人员深入理解网络爬虫技术。 ### 购买渠道 对于想要获取该书的读者来说,可以通过多种途径购买实体或电子版本: - **京东** 和 **当当网** 提供纸质图书销售服务; - **淘宝/天猫** 上也有众多书店售卖正版书籍; - 如果偏好阅读电子书,则可以在 **Kindle商店**, **多看阅读** 或者其他在线平台上查找并下载官方授权的PDF文件[^1]。 ### 主要内容介绍 书中涵盖了从基础概念到高级应用各个层面的知识点,具体章节安排如下: #### 数据抓取工具篇 介绍了常用的HTTP请求库如`requests`, `urllib`等;解析HTML文档结构的方法论以及对应的第三方模块比如BeautifulSoup, lxml等。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser') print(soup.prettify()) ``` #### 反爬机制应对策略篇 探讨了网站常见的防爬措施及其破解思路,例如通过设置User-Agent模拟浏览器访问行为、利用代理IP池规避频率限制等问题。 #### 大规模数据采集框架设计篇 分享了Scrapy框架的工作原理与实践技巧,帮助构建高效稳定的分布式爬虫系统。 ### 推荐理由 多位读者反馈指出,《Python3网络爬虫开发实战(第二版)》相比市场上同类产品具有明显优势——紧跟行业发展潮流更新知识点,配套资源丰富实用,能够有效提高学习效率[^2]。此外,作者还特别搭建了一个专门用于展示实际项目案例和技术交流讨论的平台,进一步增强了理论联系实际的效果[^4]。
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