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  • 给大家带来的一篇关于Python爬虫相关的电子书资源,介绍了关于Python、网络爬虫方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小5.54 MB,瑞安·米切尔编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合...

    给大家带来的一篇关于Python爬虫相关的电子书资源,介绍了关于Python、网络爬虫方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小5.54 MB,瑞安·米切尔编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.7。

    内容介绍

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    做为这种收集和了解互联网上海量信息的方法,网页页面爬取技术性变得更加关键。而撰写简易的自动化技术程序流程(网络爬虫),多次就能够全自动爬取几百万个网页页面中的信息内容,保持高效率的数据收集和解决,考虑很多统计数据要求应用领域。这书选用简约强劲的Python語言,全方位详细介绍网页页面爬取技术性,解释众多疑难问题,是把握从统计数据爬得到数据清洗全步骤的系统软件实践活动手册。书中內容分成两一部分。*一部分深层次解读网页页面爬取的基本知识,重中之重详细介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的运用。其次一部分详细介绍网络爬虫撰写有关的主题风格,及其各种各样搜索引擎抓取小工具和手机应用程序,帮你深层次互联网技术的每一角落里,剖析原始记录,读取数据创作背景,轻轻松松处理碰到的各种网页页面爬取难题。第2版全方位升级,增加网络爬虫实体模型、Scrapy和并行处理网页页面爬取有关章节目录。- 分析繁杂的HTML网页页面

    - 应用Scrapy架构开发设计网络爬虫

    - 学习培训储存统计数据的方式

    - 从文本文档中载入和获取统计数据

    - 清理文件格式槽糕的统计数据

    - 自然语言理解

    - 根据表格和登陆对话框爬取统计数据

    - 爬取JavaScript及运用API爬取统计数据

    - 图像识别技术与文本编辑

    - 防止爬取圈套和反网络爬虫对策

    - 应用网络爬虫检测网址

    这书选用简约强劲的Python 語言,详细介绍了网页页面爬取,并且为爬取新型互联网中的各种各样数据类型出示了全方位的具体指导。*一部分重中之重详细介绍网页页面爬取的基本概念:怎样用Python 从服务器恳求信息内容,怎样对网络服务器的没有响应开展基础解决,及其怎样以自动化技术方式与网址开展互动。其次一部分详细介绍怎样用网络爬虫检测网址,自动化技术解决,及其怎样根据大量的方法连接互联网。

    目录

    前言 xi

    第 一部分 创建爬虫

    第 1 章 初见网络爬虫 3

    1.1 网络连接 3

    1.2 BeautifulSoup 简介 5

    1.2.1 安装BeautifulSoup 6

    1.2.2 运行BeautifulSoup 8

    1.2.3 可靠的网络连接以及异常的处理 9

    第 2 章 复杂HTML 解析 13

    2.1 不是一直都要用锤子 13

    2.2 再端一碗BeautifulSoup 14

    2.2.1 BeautifulSoup 的find() 和find_all() 16

    2.2.2 其他BeautifulSoup 对象 18

    2.2.3 导航树 18

    2.3 正则表达式 22

    2.4 正则表达式和BeautifulSoup 25

    2.5 获取属性 26

    2.6 Lambda 表达式 26

    第3 章 编写网络爬虫 28

    3.1 遍历单个域名 28

    3.2 抓取整个网站 32

    3.3 在互联网上抓取 36

    第4 章 网络爬虫模型 41

    4.1 规划和定义对象 41

    4.2 处理不同的网站布局 45

    4.3 结构化爬虫 49

    4.3.1 通过搜索抓取网站 49

    4.3.2 通过链接抓取网站 52

    4.3.3 抓取多种类型的页面 54

    4.4 关于网络爬虫模型的思考 55

    第5 章 Scrapy 57

    5.1 安装Scrapy 57

    5.2 创建一个简易爬虫 59

    5.3 带规则的抓取 60

    5.4 创建item 64

    5.5 输出item 66

    5.6 item 管线组件 66

    5.7 Scrapy 日志管理 69

    5.8 更多资源 70

    第6 章 存储数据 71

    6.1 媒体文件 71

    6.2 把数据存储到CSV 74

    6.3 MySQL 75

    6.3.1 安装MySQL 76

    6.3.2 基本命令 78

    6.3.3 与Python 整合 81

    6.3.4 数据库技术与最佳实践 84

    6.3.5 MySQL 里的“六度空间游戏” 86

    6.4 Email 88

    第二部分 高级网页抓取

    第7 章 读取文档 93

    7.1 文档编码 93

    7.2 纯文本 94

    7.3 CSV 98

    7.4 PDF 100

    7.5 微软Word 和.docx 102

    第8 章 数据清洗 106

    8.1 编写代码清洗数据 106

    8.2 数据存储后再清洗 111

    第9 章 自然语言处理 115

    9.1 概括数据 116

    9.2 马尔可夫模型 119

    9.3 自然语言工具包 124

    9.3.1 安装与设置 125

    9.3.2 用NLTK 做统计分析 126

    9.3.3 用NLTK 做词性分析 128

    9.4 其他资源 131

    第 10 章 穿越网页表单与登录窗口进行抓取 132

    10.1 Python Requests 库 132

    10.2 提交一个基本表单 133

    10.3 单选按钮、复选框和其他输入 134

    10.4 提交文件和图像 136

    10.5 处理登录和cookie 136

    10.6 其他表单问题 139

    第 11 章 抓取JavaScript 140

    11.1 JavaScript 简介 140

    11.2 Ajax 和动态HTML 143

    11.2.1 在Python 中用Selenium 执行JavaScript 144

    11.2.2 Selenium 的其他webdriver 149

    11.3 处理重定向 150

    11.4 关于JavaScript 的最后提醒 151

    第 12 章 利用API 抓取数据 152

    12.1 API 概述 152

    12.1.1 HTTP 方法和API 154

    12.1.2 更多关于API 响应的介绍 155

    12.2 解析JSON 数据 156

    12.3 无文档的API 157

    12.3.1 查找无文档的API 159

    12.3.2 记录未被记录的API 160

    12.3.3 自动查找和记录API 160

    12.4 API 与其他数据源结合 163

    12.5 再说一点API 165

    第 13 章 图像识别与文字处理 167

    13.1 OCR 库概述 168

    13.1.1 Pillow 168

    13.1.2 Tesseract 168

    13.1.3 NumPy 170

    13.2 处理格式规范的文字 171

    13.2.1 自动调整图像 173

    13.2.2 从网站图片中抓取文字 176

    13.3 读取验证码与训练Tesseract 178

    13.4 获取验证码并提交答案 183

    第 14 章 避开抓取陷阱 186

    14.1 道德规范 186

    14.2 让网络机器人看着像人类用户 187

    14.2.1 修改请求头 187

    14.2.2 用JavaScript 处理cookie 189

    14.2.3 时间就是一切 191

    14.3 常见表单安全措施 191

    14.3.1 隐含输入字段值 192

    14.3.2 避免蜜罐 192

    14.4 问题检查表 194

    第 15 章 用爬虫测试网站 196

    15.1 测试简介 196

    15.2 Python 单元测试 197

    15.3 Selenium 单元测试 201

    15.4 单元测试与Selenium 单元测试的选择 205

    第 16 章 并行网页抓取 206

    16.1 进程与线程 206

    16.2 多线程抓取 207

    16.2.1 竞争条件与队列 209

    16.2.2 threading 模块 212

    16.3 多进程抓取 214

    16.3.1 多进程抓取 216

    16.3.2 进程间通信 217

    16.4 多进程抓取的另一种方法 219

    第 17 章 远程抓取 221

    17.1 为什么要用远程服务器 221

    17.1.1 避免IP 地址被封杀 221

    17.1.2 移植性与扩展性 222

    17.2 Tor 代理服务器 223

    17.3 远程主机 224

    17.3.1 从网站主机运行 225

    17.3.2 从云主机运行 225

    17.4 其他资源 227

    第 18 章 网页抓取的法律与道德约束 228

    18.1 商标、版权、专利 228

    18.2 侵害动产 230

    18.3 计算机欺诈与滥用法 232

    18.4 robots.txt 和服务协议 233

    18.5 3 个网络爬虫 236

    18.5.1 eBay 起诉Bidder’s Edge 侵害其动产 236

    18.5.2 美国政府起诉Auernheimer 与《计算机欺诈与滥用法》 237

    18.5.3 Field 起诉Google:版权和robots.txt 239

    18.6 勇往直前 239

    关于作者 241

    关于封面 241

    学习笔记

    Python爬虫常用小技巧之设置代理IP

    设置代理IP的原因 我们在使用Python爬虫爬取一个网站时,通常会频繁访问该网站。假如一个网站它会检测某一段时间某个IP的访问次数,如果访问次数过多,它会禁止你的访问。所以你可以设置一些代理服务器来帮助你做工作,每隔一段时间换一个代理,这样便不会出现因为频繁访问而导致禁止访问的现象。 我们在学习Python爬虫的时候,也经常会遇见所要爬取的网站采取了反爬取技术导致爬取失败。高强度、高效率地爬取网页信息常常会给网站服务器带来巨大压力,所以同一个IP反复爬取同一个网页,就很可能被封,所以下面这篇文章讲述一个爬虫技巧,设置代理IP 这里介绍一下免费获取代理IP的方法……

    python爬虫实战之爬取京东商城实例教程

    前言 本文主要介绍的是利用python爬取京东商城的方法,文中介绍的非常详细,下面话不多说了,来看看详细的介绍吧。 主要工具 scrapy BeautifulSoup requests 分析步骤 1、打开京东首页,输入裤子将会看到页面跳转到了这里,这就是我们要分析的起点 2、我们可以看到这个页面并不是完全的,当我们往下拉的时候将会看到图片在不停的加载,这就是ajax,但是当我们下拉到底的时候就会看到整个页面加载了60条裤子的信息,我们打开chrome的调试工具,查找页面元素时可以看到每条裤子的信息都在li class='gl-item'/li这个标签中,如下图: 3、接着我们打开网页源码就会发现其实网页源码只有前30条的数据,后面30条的……

    一步步教你用python的scrapy编写一个爬虫

    介绍 本文将介绍我是如何在python爬虫里面一步一步踩坑,然后慢慢走出来的,期间碰到的所有问题我都会详细说明,让大家以后碰到这些问题时能够快速确定问题的来源,后面的代码只是贴出了核心代码,更详细的代码暂时没有贴出来。 流程一览 首先我是想爬某个网站上面的所有文章内容,但是由于之前没有做过爬虫(也不知道到底那个语言最方便),所以这里想到了是用python来做一个爬虫(毕竟人家的名字都带有爬虫的含义),我这边是打算先将所有从网站上爬下来的数据放到ElasticSearch里面, 选择ElasticSearch的原因是速度快,里面分词插件,倒排索引,需要数据的时候查询效率会非常好(毕竟爬的……

    python爬虫爬取快手视频多线程下载功能

    环境: python 2.7 + win10 工具:fiddler postman 安卓模拟器 首先,打开fiddler,fiddler作为http/https 抓包神器,这里就不多介绍。 配置允许https 配置允许远程连接 也就是打开http代理 电脑ip: 192.168.1.110 然后 确保手机和电脑是在一个局域网下,可以通信。由于我这边没有安卓手机,就用了安卓模拟器代替,效果一样的。 打开手机浏览器,输入192.168.1.110:8888 也就是设置的代理地址,安装证书之后才能抓包 安装证书之后,在 WiFi设置 修改网络 手动指定http代理 保存后就可以了,fiddler就可以抓到app的数据了,打开快手 刷新,可以 看到有很多http请求进来,一般接口地址之类的很明显的,可以看到 是json类型的 http p……

    以上就是本次介绍的Python爬虫电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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  • 介绍业界评论前言什么是网页抓取为什么要做网页抓取关于本书排版约定使用代码示例O'Reilly Safari联系我们致谢电子书第一部分 创建爬虫第 1 章 初见网络爬虫1.1 网络连接1.2 BeautifulSoup简介1.2.1 安装...

    版权声明

    O'Reilly Media, Inc. 介绍

    业界评论

    前言

    什么是网页抓取

    为什么要做网页抓取

    关于本书

    排版约定

    使用代码示例

    O'Reilly Safari

    联系我们

    致谢

    电子书

    第一部分 创建爬虫

    第 1 章 初见网络爬虫

    1.1 网络连接

    1.2 BeautifulSoup简介

    1.2.1 安装BeautifulSoup

    1.2.2 运行BeautifulSoup

    1.2.3 可靠的网络连接以及异常的处理

    第 2 章 复杂 HTML 解析

    2.1 不是一直都要用锤子

    2.2 再端一碗BeautifulSoup

    2.2.1 BeautifulSoup的find()和find_all()

    2.2.2 其他BeautifulSoup对象

    2.2.3 导航树

    2.3 正则表达式

    2.4 正则表达式和BeautifulSoup

    2.5 获取属性

    2.6 Lambda表达式

    第 3 章 编写网络爬虫

    3.1 遍历单个域名

    3.2 抓取整个网站

    收集整个网站的数据

    3.3 在互联网上抓取

    收集在网站上发现的所有外链列表 allExtLinks = set()

    第 4 章 网络爬虫模型

    4.1 规划和定义对象

    4.2 处理不同的网站布局

    4.3 结构化爬虫

    4.3.1 通过搜索抓取网站

    4.3.2 通过链接抓取网站

    4.3.3 抓取多种类型的页面

    4.4 关于网络爬虫模型的思考

    第 5 章 Scrapy

    5.1 安装Scrapy

    蜘蛛初始化

    5.2 创建一个简易爬虫

    5.3 带规则的抓取

    5.4 创建item

    5.5 输出item

    5.6 item管线组件

    5.7 Scrapy日志管理

    5.8 更多资源

    第 6 章 存储数据

    6.1 媒体文件

    6.2 把数据存储到CSV

    6.3 MySQL

    6.3.1 安装MySQL

    6.3.2 基本命令

    6.3.3 与Python整合

    6.3.4 数据库技术与最佳实践

    6.3.5 MySQL里的“六度空间游戏”

    6.4 Email

    第二部分 高级网页抓取

    第 7 章 读取文档

    7.1 文档编码

    7.2 纯文本

    文本编码和全球互联网

    7.3 CSV

    读取CSV文件

    7.4 PDF

    7.5 微软Word和.docx

    第 8 章 数据清洗

    8.1 编写代码清洗数据

    数据标准化

    8.2 数据存储后再清洗

    OpenRefine

    第 9 章 自然语言处理

    9.1 概括数据

    9.2 马尔可夫模型

    维基百科六度分隔:终结篇

    9.3 自然语言工具包

    9.3.1 安装与设置

    9.3.2 用NLTK做统计分析

    9.3.3 用NLTK做词性分析

    9.4 其他资源

    第 10 章 穿越网页表单与登录窗口进行抓取

    10.1 Python Requests库

    10.2 提交一个基本表单

    10.3 单选按钮、复选框和其他输入

    10.4 提交文件和图像

    10.5 处理登录和cookie

    HTTP基本接入认证

    10.6 其他表单问题

    第 11 章 抓取 JavaScript

    11.1 JavaScript简介

    常用JavaScript库

    11.2 Ajax和动态HTML

    11.2.1 在Python中用Selenium执行JavaScript

    11.2.2 Selenium的其他webdriver

    11.3 处理重定向

    11.4 关于JavaScript的最后提醒

    第 12 章 利用 API 抓取数据

    12.1 API概述

    12.1.1 HTTP方法和API

    12.1.2 更多关于API响应的介绍

    12.2 解析JSON数据

    12.3 无文档的API

    12.3.1 查找无文档的API

    12.3.2 记录未被记录的API

    12.3.3 自动查找和记录API

    12.4 API与其他数据源结合

    12.5 再说一点API

    第 13 章 图像识别与文字处理

    13.1 OCR库概述

    13.1.1 Pillow

    13.1.2 Tesseract

    13.1.3 NumPy

    13.2 处理格式规范的文字

    13.2.1 自动调整图像

    13.2.2 从网站图片中抓取文字

    13.3 读取验证码与训练Tesseract

    训练Tesseract

    13.4 获取验证码并提交答案

    第 14 章 避开抓取陷阱

    14.1 道德规范

    14.2 让网络机器人看着像人类用户

    14.2.1 修改请求头

    14.2.2 用JavaScript处理cookie

    14.2.3 时间就是一切

    14.3 常见表单安全措施

    14.3.1 隐含输入字段值

    14.3.2 避免蜜罐

    14.4 问题检查表

    第 15 章 用爬虫测试网站

    15.1 测试简介

    什么是单元测试

    15.2 Python单元测试

    测试维基百科

    15.3 Selenium单元测试

    与网站进行交互

    15.4 单元测试与Selenium单元测试的选择

    第 16 章 并行网页抓取

    16.1 进程与线程

    16.2 多线程抓取

    16.2.1 竞争条件与队列

    16.2.2 threading模块

    16.3 多进程抓取

    16.3.1 多进程抓取

    16.3.2 进程间通信

    16.4 多进程抓取的另一种方法

    第 17 章 远程抓取

    17.1 为什么要用远程服务器

    17.1.1 避免IP地址被封杀

    17.1.2 移植性与扩展性

    17.2 Tor代理服务器

    PySocks

    17.3 远程主机

    17.3.1 从网站主机运行

    17.3.2 从云主机运行

    17.4 其他资源

    第 18 章 网页抓取的法律与道德约束

    18.1 商标、版权、专利

    版权法

    18.2 侵害动产

    18.3 计算机欺诈与滥用法

    18.4 robots.txt和服务协议

    18.5 3个网络爬虫

    18.5.1 eBay起诉Bidder's Edge侵害其动产

    18.5.2 美国政府起诉Auernheimer与《计算机欺诈与滥用法》

    18.5.3 Field起诉Google:版权和robots.txt

    18.6 勇往直前

    关于作者

    关于封面

    看完了

    展开全文
  • 对那些没有学过编程的人来说,计算机编程看着就像变魔术。如果编程是魔术(magic),那么网页抓取(Web scraping)就是巫术...虽然写一个简单的网络爬虫并不难,就是先收集数据,再显示到命令行。我们抓取数据可以使...

    对那些没有学过编程的人来说,计算机编程看着就像变魔术。如果编程是魔术(magic),那么网页抓取(Web scraping)就是巫术(wizardry),也就是运用“魔术”来实现精彩实用却又不费吹灰之力的“壮举”。 在我的软件工程师职业生涯中,我几乎没有发现像网页抓取这样的编程实践,可以同时吸引程序员和门外汉的注意。虽然写一个简单的网络爬虫并不难,就是先收集数据,再显示到命令行。

    我们抓取数据可以使用java语言和工具,但是java语言工业性比较强,可以学习简洁强大的Python语言,实现网页抓取技术,解答诸多常见问题,掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。

    推荐学习《Python网络爬虫权威指南第2版》中文PDF,266页,带目录,文字可复制;《Python网络爬虫权威指南第2版》英文PDF,306页,带书签,文字可复制;配套源代码。

    下载: https://pan.baidu.com/s/1LPFT-Uho-1LbwjbjcyBe9g

    提取码: 7bmx

    614d54af8e3e

    《Python网络爬虫权威指南第2版》中内容分为两部分。第一部分深入讲解网页抓取的基础知识,重点介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的应用。第二部分介绍网络爬虫编写相关的主题,以及各种数据抓取工具和应用程序,帮你深入互联网的每个角落,分析原始数据,获取数据背后的故事,轻松解决遇到的各类网页抓取问题。新增网络爬虫模型、Scrapy和并行网页抓取相关章节。

    614d54af8e3e

    一旦你开始抓取网页,就会感受到浏览器为我们做的所有细节。网页上如果没有 HTML 文本格式层、CSS 样式层、JavaScript 执行层和图像渲染层,乍看起来会有点儿吓人,学习如何在不借助浏览器帮助的情况下格式化和理解数据。 首先向网络服务器发送 GET 请求(获取网页内容的请求)以获取具体网页,再从网页中读取 HTML 内容,最后做一些简单的信息提取。

    614d54af8e3e

    学习网络爬虫,解决一些问题,主要涉及以下几个方面:

    - 解析复杂的HTML页面

    - 使用Scrapy框架开发爬虫

    - 学习存储数据的方法

    - 从文档中读取和提取数据

    - 清洗格式糟糕的数据

    - 自然语言处理

    - 通过表单和登录窗口抓取数据

    - 抓取JavaScript及利用API抓取数据

    - 图像识别与文字处理

    - 避免抓取陷阱和反爬虫策略

    - 使用爬虫测试网站

    614d54af8e3e

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  • Python】《Python网络爬虫权威指南》第三章任务:验证六度分隔理论 任务描述 是否能够通过一个wiki页面上的站内链接,经过最多六次跳转,到达另一个wiki页面,对于本书,我们的任务是从...
  • 初识爬虫 from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen('https://www.alibabacloud.com/zh/knowledge/' 'what-is-cloud-computing?spm=a3c0i.243649.2033761600.2.a974d9130...

    初识爬虫

    from urllib.request import urlopen
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    html = urlopen('https://www.alibabacloud.com/zh/knowledge/'
                   'what-is-cloud-computing?spm=a3c0i.243649.2033761600.2.a974d9130g0iYV')
    # BeautifulSoup 对象接收两个参数:1.该对象所基于的HTML文本;2.BeautifulSoup用于创建该对象的解析器
    bs = BeautifulSoup(html.read(), 'html.parser')
    print(bs.h1)
    

    异常处理:

    from urllib.request import urlopen
    from urllib.error import HTTPError
    from urllib.error import URLError
    
    try:
        html=urlopen('http://www.liukewen.com/')
    except HTTPError as e:
        print(e)
    except URLError as e:   # 服务器不存在
        print('The server could not be found.')
    else:
        print('It worked!')
    
    展开全文
  • from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import re # 集合中的元素无特定顺序 pages = set() def getLinks(pageUrl): # 接受一个参数 global pages # 设置全局变量 ...
  • 处理子标签和其他后代标签 # BeautifulSoup 函数总是处理当前标签的后代标签 from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup ... # .descendants() 后代标签函数,.children() 子.
  • from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen('... # find_all()返回的是所有匹配结果的列表 namelist = bs.find_all('span', {'class': 'gre

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