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python爬蟲開發(fā)與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 范傳輝pdf掃描版

python爬蟲開發(fā)與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)是一本Python爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)手冊,由范傳輝編著。本書從Python和Web前端基礎(chǔ)開始講起,由淺入深,包含大量案例,實(shí)用性極強(qiáng)。全書共有9個(gè)爬蟲項(xiàng)目,以系統(tǒng)的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目為驅(qū)動,由淺及深地講解爬蟲開發(fā)中所需的知識和技能。從靜態(tài)網(wǎng)站到動態(tài)網(wǎng)站,從單機(jī)爬蟲到分布式爬蟲,既包含基礎(chǔ)知識點(diǎn),又講解了關(guān)鍵問題和難點(diǎn)分析,包含從入門到進(jìn)階的所有知識。讀者認(rèn)真學(xué)習(xí)完本書之后不再是個(gè)菜鳥,可以自主地開發(fā)Python爬蟲項(xiàng)目。

內(nèi)容介紹

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代到來,網(wǎng)絡(luò)信息量也變得更多更大,基于傳統(tǒng)搜索引擎的局限性,網(wǎng)絡(luò)爬蟲應(yīng)運(yùn)而生,《python爬蟲開發(fā)與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》從基本的爬蟲原理開始講解,通過介紹Pthyon編程語言和Web前端基礎(chǔ)知識引領(lǐng)讀者入門,之后介紹動態(tài)爬蟲原理以及Scrapy爬蟲框架,最后介紹大規(guī)模數(shù)據(jù)下分布式爬蟲的設(shè)計(jì)以及PySpider爬蟲框架等。

主要特點(diǎn):

由淺入深,從Python和Web前端基礎(chǔ)開始講起,逐步加深難度,層層遞進(jìn)。

內(nèi)容詳實(shí),從靜態(tài)網(wǎng)站到動態(tài)網(wǎng)站,從單機(jī)爬蟲到分布式爬蟲,既包含基礎(chǔ)知識點(diǎn),又講解了關(guān)鍵問題和難點(diǎn)分析,方便讀者完成進(jìn)階。

實(shí)用性強(qiáng),本書共有9個(gè)爬蟲項(xiàng)目,以系統(tǒng)的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目為驅(qū)動,由淺及深地講解爬蟲開發(fā)中所需的知識和技能。

難點(diǎn)詳析,對js加密的分析、反爬蟲措施的突破、去重方案的設(shè)計(jì)、分布式爬蟲的開發(fā)進(jìn)行了細(xì)致的講解。

章節(jié)目錄

前言 
基礎(chǔ)篇
第1章 回顧Python編程	2
1.1 安裝Python	2
1.1.1 Windows上安裝Python	2
1.1.2 Ubuntu上的Python	3
1.2 搭建開發(fā)環(huán)境	4
1.2.1 Eclipse+PyDev	4
1.2.2 PyCharm	10
1.3 IO編程	11
1.3.1 文件讀寫	11
1.3.2 操作文件和目錄	14
1.3.3 序列化操作	15
1.4 進(jìn)程和線程	16
1.4.1 多進(jìn)程	16
1.4.2 多線程	22
1.4.3 協(xié)程	25
1.4.4 分布式進(jìn)程	27
1.5 網(wǎng)絡(luò)編程	32
1.5.1 TCP編程	33
1.5.2 UDP編程	35
1.6 小結(jié)	36
第2章 Web前端基礎(chǔ)	37
2.1 W3C標(biāo)準(zhǔn)	37
2.1.1 HTML	37
2.1.2 CSS	47
2.1.3 	51
2.1.4 XPath	56
2.1.5 JSON	61
2.2 HTTP標(biāo)準(zhǔn)	61
2.2.1 HTTP請求過程	62
2.2.2 HTTP狀態(tài)碼含義	62
2.2.3 HTTP頭部信息	63
2.2.4 Cookie狀態(tài)管理	66
2.2.5 HTTP請求方式	66
2.3 小結(jié)	68
第3章 初識網(wǎng)絡(luò)爬蟲	69
3.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲概述	69
3.1.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲及其應(yīng)用	69
3.1.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲結(jié)構(gòu)	71
3.2 HTTP請求的Python實(shí)現(xiàn)	72
3.2.1 urllib2/urllib實(shí)現(xiàn)	72
3.2.2 httplib/urllib實(shí)現(xiàn)	76
3.2.3 更人性化的Requests	77
3.3 小結(jié)	82
第4章 HTML解析大法	83
4.1 初識Firebug	83
4.1.1 安裝Firebug	84
4.1.2 強(qiáng)大的功能	84
4.2 正則表達(dá)式	95
4.2.1 基本語法與使用	96
4.2.2 Python與正則	102
4.3 強(qiáng)大的BeautifulSoup	108
4.3.1 安裝BeautifulSoup	108
4.3.2 BeautifulSoup的使用	109
4.3.3 lxml的XPath解析	124
4.4 小結(jié)	126
第5章 數(shù)據(jù)存儲(無數(shù)據(jù)庫版)	127
5.1 HTML正文抽取	127
5.1.1 存儲為JSON	127
5.1.2 存儲為CSV	132
5.2 多媒體文件抽取	136
5.3 Email提醒	137
5.4 小結(jié)	138
第6章 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:基礎(chǔ)爬蟲	139
6.1 基礎(chǔ)爬蟲架構(gòu)及運(yùn)行流程	140
6.2 URL管理器	141
6.3 HTML下載器	142
6.4 HTML解析器	143
6.5 數(shù)據(jù)存儲器	145
6.6 爬蟲調(diào)度器	146
6.7 小結(jié)	147
第7章 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:簡單分布式爬蟲	148
7.1 簡單分布式爬蟲結(jié)構(gòu)	148
7.2 控制節(jié)點(diǎn)	149
7.2.1 URL管理器	149
7.2.2 數(shù)據(jù)存儲器	151
7.2.3 控制調(diào)度器	153
7.3 爬蟲節(jié)點(diǎn)	155
7.3.1 HTML下載器	155
7.3.2 HTML解析器	156
7.3.3 爬蟲調(diào)度器	157
7.4 小結(jié)	159
中級篇
第8章 數(shù)據(jù)存儲(數(shù)據(jù)庫版)	162
8.1 SQLite	162
8.1.1 安裝SQLite	162
8.1.2 SQL語法	163
8.1.3 SQLite增刪改查	168
8.1.4 SQLite事務(wù)	170
8.1.5 Python操作SQLite	171
8.2 MySQL	174
8.2.1 安裝MySQL	174
8.2.2 MySQL基礎(chǔ)	177
8.2.3 Python操作MySQL	181
8.3 更適合爬蟲的MongoDB	183
8.3.1 安裝MongoDB	184
8.3.2 MongoDB基礎(chǔ)	187
8.3.3 Python操作MongoDB	194
8.4 小結(jié)	196
第9章 動態(tài)網(wǎng)站抓取	197
9.1 Ajax和動態(tài)HTML	197
9.2 動態(tài)爬蟲1:爬取影評信息	198
9.3 PhantomJS	207
9.3.1 安裝PhantomJS	207
9.3.2 快速入門	208
9.3.3 屏幕捕獲	211
9.3.4 網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控	213
9.3.5 頁面自動化	214
9.3.6 常用模塊和方法	215
9.4 Selenium	218
9.4.1 安裝Selenium	219
9.4.2 快速入門	220
9.4.3 元素選取	221
9.4.4 頁面操作	222
9.4.5 等待	225
9.5 動態(tài)爬蟲2:爬取去哪網(wǎng)	227
9.6 小結(jié)	230
第10章 Web端協(xié)議分析	231
10.1 網(wǎng)頁登錄POST分析	231
10.1.1 隱藏表單分析	231
10.1.2 加密數(shù)據(jù)分析	234
10.2 驗(yàn)證碼問題	246
10.2.1 IP代理	246
10.2.2 Cookie登錄	249
10.2.3 傳統(tǒng)驗(yàn)證碼識別	250
10.2.4 人工打碼	251
10.2.5 滑動驗(yàn)證碼	252
10.3 www>m>wap	252
10.4 小結(jié)	254
第11章 終端協(xié)議分析	255
11.1 PC客戶端抓包分析	255
11.1.1 HTTP Analyzer簡介	255
11.1.2 蝦米音樂PC端API實(shí)戰(zhàn)分析	257
11.2 App抓包分析	259
11.2.1 Wireshark簡介	259
11.2.2 酷我聽書App端API實(shí)戰(zhàn)分析	266
11.3 API爬蟲:爬取mp3資源信息	268
11.4 小結(jié)	272
第12章 初窺Scrapy爬蟲框架	273
12.1 Scrapy爬蟲架構(gòu)	273
12.2 安裝Scrapy	275
12.3 創(chuàng)建cnblogs項(xiàng)目	276
12.4 創(chuàng)建爬蟲模塊	277
12.5 選擇器	278
12.5.1 Selector的用法	278
12.5.2 HTML解析實(shí)現(xiàn)	280
12.6 命令行工具	282
12.7 定義Item	284
12.8 翻頁功能	286
12.9 構(gòu)建Item Pipeline	287
12.9.1 定制Item Pipeline	287
12.9.2 激活I(lǐng)tem Pipeline	288
12.10 內(nèi)置數(shù)據(jù)存儲	288
12.11 內(nèi)置圖片和文件下載方式	289
12.12 啟動爬蟲	294
12.13 強(qiáng)化爬蟲	297
12.13.1 調(diào)試方法	297
12.13.2 異常	299
12.13.3 控制運(yùn)行狀態(tài)	300
12.14 小結(jié)	301
第13章 深入Scrapy爬蟲框架	302
13.1 再看Spider	302
13.2 Item Loader	308
13.2.1 Item與Item Loader	308
13.2.2 輸入與輸出處理器	309
13.2.3 Item Loader Context	310
13.2.4 重用和擴(kuò)展Item Loader	311
13.2.5 內(nèi)置的處理器	312
13.3 再看Item Pipeline	314
13.4 請求與響應(yīng)	315
13.4.1 Request對象	315
13.4.2 Response對象	318
13.5 下載器中間件	320
13.5.1 激活下載器中間件	320
13.5.2 編寫下載器中間件	321
13.6 Spider中間件	324
13.6.1 激活Spider中間件	324
13.6.2 編寫Spider中間件	325
13.7 擴(kuò)展	327
13.7.1 配置擴(kuò)展	327
13.7.2 定制擴(kuò)展	328
13.7.3 內(nèi)置擴(kuò)展	332
13.8 突破反爬蟲	332
13.8.1 UserAgent池	333
13.8.2 禁用Cookies	333
13.8.3 設(shè)置下載延時(shí)與自動限速	333
13.8.4 代理IP池	334
13.8.5 Tor代理	334
13.8.6 分布式下載器:Crawlera	337
13.8.7 Google cache	338
13.9 小結(jié)	339
第14章 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:Scrapy爬蟲	340
14.1 創(chuàng)建知乎爬蟲	340
14.2 定義Item	342
14.3 創(chuàng)建爬蟲模塊	343
14.3.1 登錄知乎	343
14.3.2 解析功能	345
14.4 Pipeline	351
14.5 優(yōu)化措施	352
14.6 部署爬蟲	353
14.6.1 Scrapyd	354
14.6.2 Scrapyd-client	356
14.7 小結(jié)	357
深入篇
第15章 增量式爬蟲	360
15.1 去重方案	360
15.2 BloomFilter算法	361
15.2.1 BloomFilter原理	361
15.2.2 Python實(shí)現(xiàn)BloomFilter	363
15.3 Scrapy和BloomFilter	364
15.4 小結(jié)	366
第16章 分布式爬蟲與Scrapy	367
16.1 Redis基礎(chǔ)	367
16.1.1 Redis簡介	367
16.1.2 Redis的安裝和配置	368
16.1.3 Redis數(shù)據(jù)類型與操作	372
16.2 Python和Redis	375
16.2.1 Python操作Redis	375
16.2.2 Scrapy集成Redis	384
16.3 MongoDB集群	385
16.4 小結(jié)	390
第17章 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:Scrapy分布式爬蟲	391
17.1 創(chuàng)建云起書院爬蟲	391
17.2 定義Item	393
17.3 編寫爬蟲模塊	394
17.4 Pipeline	395
17.5 應(yīng)對反爬蟲機(jī)制	397
17.6 去重優(yōu)化	400
17.7 小結(jié)	401
第18章 人性化PySpider爬蟲框架	403
18.1 PySpider與Scrapy	403
18.2 安裝PySpider	404
18.3 創(chuàng)建豆瓣爬蟲	405
18.4 選擇器	409
18.4.1 PyQuery的用法	409
18.4.2 解析數(shù)據(jù)	411
18.5 Ajax和HTTP請求	415
18.5.1 Ajax爬取	415
18.5.2 HTTP請求實(shí)現(xiàn)	417
18.6 PySpider和PhantomJS	417
18.6.1 使用PhantomJS	418
18.6.2 運(yùn)行	420
18.7 數(shù)據(jù)存儲	420
18.8 PySpider爬蟲架構(gòu)	422
18.9 小結(jié)	423

使用說明

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