从零开始学Python网络爬虫 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:机械工业出版社作者:罗攀出品人: 页数:0 译者: 出版时间:2017-10 价格:59 装帧:平装 isbn号码:9787111579991 丛书系列:

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具体描述

《Python数据采集与自动化实战》内容简介：这是一本聚焦于利用Python实现高效数据采集和自动化任务的实用指南。本书旨在带领读者从零开始，掌握将Python应用于网络数据的抓取、清洗、分析以及自动化处理的完整流程，让数据驱动的决策和工作流程成为可能。核心内容概览：本书内容紧密围绕“采集”与“自动化”两大核心，将理论知识与大量实战案例相结合，力求让读者能够快速上手，并解决实际工作中的数据获取和效率提升问题。第一部分：数据采集基础与进阶网络基础与HTTP协议：在深入学习爬虫技术之前，本书将首先打下坚实的基础，详细讲解HTTP协议的工作原理、请求与响应的构成、常用的HTTP方法（GET, POST等）以及状态码的含义。理解这些是进行任何网络数据交互的关键。 Python网络请求库：介绍Python中进行HTTP请求的核心库，如`requests`。通过丰富的代码示例，演示如何发送各种类型的请求，处理响应，设置请求头，管理Cookies，以及实现会话（Session）功能。 HTML与CSS基础：学习如何解析HTML文档结构，理解标签、属性、层级关系。同时，介绍CSS选择器的原理，这对于精确定位需要采集的数据至关重要。 HTML解析库：深入讲解强大的HTML解析库，如`Beautiful Soup`和`lxml`。本书将详细演示如何使用这些库来遍历DOM树，提取文本内容、属性值，以及根据CSS选择器或XPath表达式进行数据定位。动态网页数据采集：针对JavaScript渲染的动态网页，本书将介绍两种主流解决方案： Selenium自动化浏览器：详细讲解如何使用Selenium控制浏览器（如Chrome, Firefox）来模拟用户行为，如点击、输入、滚动等，从而获取经过JavaScript渲染后的页面内容。分析JavaScript请求：指导读者学会使用浏览器开发者工具（Network Tab）分析网页加载过程中JavaScript发起的Ajax请求，直接抓取API接口返回的JSON或XML数据，这种方式效率更高。 API数据采集：介绍如何识别和调用公共API接口，提取结构化的JSON或XML数据。讲解API文档的阅读方法，以及如何处理API认证和分页。数据存储：学习将采集到的数据以多种格式进行持久化存储，包括： CSV文件：适用于表格型数据的简单存储。 JSON文件：适用于半结构化数据的存储。数据库：介绍如何使用Python连接和操作关系型数据库（如SQLite, MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB），实现高效的数据管理和查询。反爬虫策略与应对：探讨常见的网站反爬虫机制，如IP限制、User-Agent检测、验证码、动态令牌等，并提供相应的Python解决方案，例如：代理IP池：构建和使用代理IP池来轮换IP地址，规避IP封禁。 User-Agent轮换：动态更换HTTP请求的User-Agent头，模拟不同浏览器。验证码识别：介绍使用第三方服务或简单机器学习模型处理验证码的思路。模拟登录与Cookie管理：实现用户登录功能，维持会话状态。第二部分：自动化实战应用文件与系统自动化：文件操作：演示如何使用Python进行文件的创建、读取、写入、复制、移动、删除等操作，以及对目录进行管理。系统命令执行：学习如何使用`subprocess`模块调用操作系统命令，实现脚本的自动化部署和管理。定时任务：介绍如何利用`schedule`库或操作系统的`cron`（Linux/macOS）/任务计划程序（Windows）来实现Python脚本的定时自动执行。邮件与消息通知自动化：发送邮件：使用Python的`smtplib`和`email`模块，实现自动化发送邮件，可以将采集到的报告或预警信息通过邮件推送。即时消息通知：演示如何通过集成第三方消息平台API（如企业微信、钉钉、Telegram Bot）来发送自动化通知。 Web端自动化操作：表单提交与数据填写：利用`requests`或`Selenium`模拟用户在网页上填写表单并提交。自动化登录：实现网站的自动登录功能，为后续的数据采集或操作奠定基础。网页内容监控与更新：编写脚本定期检查网页内容是否有更新，并在检测到变化时触发相应操作。数据处理与分析基础： Pandas数据处理：介绍`pandas`库，学习如何使用DataFrame进行数据的清洗、转换、聚合、合并和分析。数据可视化入门：结合`matplotlib`或`seaborn`库，展示如何将采集和处理后的数据进行可视化，生成图表，便于理解和展示。综合项目实战：特定行业数据采集与分析：选取多个贴近实际应用场景的项目，如：电商商品信息抓取与价格监控：采集商品详情、评论、价格，并实现价格变动提醒。新闻资讯聚合与情感分析：爬取多平台新闻，进行初步文本分析和情感倾向判断。股票/行情数据获取与趋势分析：采集实时或历史行情数据，进行简单技术指标分析。招聘信息爬取与职位画像：抓取招聘网站信息，分析职位需求与薪资水平。自动化报表生成：将数据采集、处理和可视化流程整合成自动化报表生成工具。网页信息自动化巡检：编写脚本定期检查特定网页的状态和内容，发现异常并发出告警。本书特色：实践导向：以解决实际问题为目标，提供大量可运行、可复制的代码示例。循序渐进：从基础概念讲起，逐步深入到高级技巧和复杂应用。知识全面：覆盖了从数据采集的方方面面，到自动化处理的多种场景。工具库精选：重点介绍业界主流且高效的Python库，让读者掌握最实用的技能。贴近实战：通过多个完整的项目案例，帮助读者将所学知识融会贯通，应用于实际工作。本书是所有希望利用Python强大能力，高效获取网络数据，并将其转化为自动化流程以提升工作效率的开发者、数据分析师、研究人员和技术爱好者的理想读物。学习本书，你将能够自信地应对各种数据采集挑战，并构建自己的自动化工作流。

作者简介

目录信息

前言
第1章 Python零基础语法入门 1
1.1 Python与PyCharm安装 1
1.1.1 Python安装（Windows、Mac和Linux） 1
1.1.2 PyCharm安装 3
1.2 变量和字符串 3
1.2.1 变量 4
1.2.2 字符串的“加法”和“乘法” 4
1.2.3 字符串的切片和索引 5
1.2.4 字符串方法 5
1.3 函数与控制语句 7
1.3.1 函数 7
1.3.2 判断语句 8
1.3.3 循环语句 8
1.4 Python数据结构 9
1.4.1 列表 9
1.4.2 字典 11
1.4.3 元组和集合 11
1.5 Python文件操作 11
1.5.1 打开文件 11
1.5.2 读写文件 12
1.5.3 关闭文件 13
1.6 Python面向对象 13
1.6.1 定义类 14
1.6.2 实例属性 14
1.6.3 实例方法 15
1.6.4 类的继承 16
第2章爬虫原理和网页构造 17
2.1 爬虫原理 17
2.1.1 网络连接 17
2.1.2 爬虫原理 18
2.2 网页构造 21
2.2.1 Chrome浏览器的安装 21
2.2.2 网页构造 22
2.2.3 查询网页信息 23
第3章我的第一个爬虫程序 26
3.1 Python第三方库 26
3.1.1 Python第三方库的概念 26
3.1.2 Python第三方库的安装方法 27
3.1.3 Python第三方库的使用方法 29
3.2 爬虫三大库 30
3.2.1 Requests库 30
3.2.2 BeautifulSoup库 32
3.2.3 Lxml库 36
3.3 综合案例1——爬取北京地区短租房信息 37
3.3.1 爬虫思路分析 37
3.3.2 爬虫代码及分析 38
3.4 综合案例2——爬取酷狗TOP500的数据 41
3.4.1 爬虫思路分析 41
3.4.2 爬虫代码及分析 43
第4章正则表达式 45
4.1 正则表达式常用符号 45
4.1.1 一般字符 45
4.1.2 预定义字符集 46
4.1.3 数量词 46
4.1.4 边界匹配 47
4.2 re模块及其方法 48
4.2.1 search()函数 48
4.2.2 sub()函数 49
4.2.3 findall()函数 49
4.2.4 re模块修饰符 51
4.3 综合案例1——爬取《斗破苍穹》全文小说 53
4.3.1 爬虫思路分析 53
4.3.2 爬虫代码及分析 55
4.4 综合案例2——爬取糗事百科网的段子信息 56
4.4.1 爬虫思路分析 56
4.4.2 爬虫代码及分析 58
第5章 Lxml库与Xpath语法 63
5.1 Lxml库的安装与使用方法 63
5.1.1 Lxml库的安装（Mac、Linux） 63
5.1.2 Lxml库的使用 64
5.2 Xpath语法 68
5.2.1 节点关系 68
5.2.2 节点选择 70
5.2.3 使用技巧 70
5.2.4 性能对比 74
5.3 综合案例1——爬取豆瓣网图书TOP250的数据 77
5.3.1 将数据存储到CSV文件中 77
5.3.2 爬虫思路分析 78
5.3.3 爬虫代码及分析 80
5.4 综合案例2——爬取起点中文网小说信息 83
5.4.1 将数据存储到Excel文件中 83
5.4.2 爬虫思路分析 84
5.4.3 爬虫代码及分析 86
第6章使用API 88
6.1 API的使用 88
6.1.1 API概述 88
6.1.2 API使用方法 89
6.1.3 API验证 91
6.2 解析JSON数据 93
6.2.1 JSON解析库 93
6.2.2 斯必克API调用 94
6.2.3 百度地图API调用 96
6.3 综合案例1——爬取PEXELS图片 98
6.3.1 图片爬取方法 98
6.3.2 爬虫思路分析 99
6.3.3 爬虫代码及分析 100
6.4 综合案例2——爬取糗事百科网的用户地址信息 102
6.4.1 地图的绘制 102
6.4.2 爬取思路分析 105
6.4.3 爬虫代码及分析 106
第7章数据库存储 109
7.1 MongoDB数据库 109
7.1.1 NoSQL概述 109
7.1.2 MongoDB的安装 109
7.1.3 MongoDB的使用 115
7.2 MySQL数据库 117
7.2.1 关系型数据库概述 117
7.2.2 MySQL的安装 117
7.2.3 MySQL的使用 123
7.3 综合案例1——爬取豆瓣音乐TOP250的数据 126
7.3.1 爬虫思路分析 126
7.3.2 爬虫代码及分析 127
7.4 综合案例2——爬取豆瓣电影TOP250的数据 132
7.4.1 爬虫思路分析 132
7.4.2 爬虫代码及分析 133
第8章多进程爬虫 139
8.1 多线程与多进程 139
8.1.1 多线程和多进程概述 139
8.1.2 多进程使用方法 140
8.1.3 性能对比 140
8.2 综合案例1——爬取简书网热评文章 143
8.2.1 爬虫思路分析 143
8.2.2 爬虫代码及分析 147
8.3 综合案例2——爬取转转网二手市场商品信息 150
8.3.1 爬虫思路分析 150
8.3.2 爬虫代码及分析 152
第9章异步加载 159
9.1 异步加载技术与爬虫方法 159
9.1.1 异步加载技术概述 159
9.1.2 异步加载网页示例 159
9.1.3 逆向工程 162
9.2 综合案例1——爬取简书网用户动态信息 165
9.2.1 爬虫思路分析 165
9.2.2 爬虫代码及分析 171
9.3 综合案例2——爬取简书网7日热门信息 173
9.3.1 爬虫思路分析 173
9.3.2 爬虫代码及分析 179
第10章表单交互与模拟登录 182
10.1 表单交互 182
10.1.1 POST方法 182
10.1.2 查看网页源代码提交表单 182
10.1.3 逆向工程提交表单 185
10.2 模拟登录 187
10.2.1 Cookie概述 187
10.2.2 提交Cookie模拟登录 187
10.3 综合案例1——爬取拉勾网招聘信息 188
10.3.1 爬虫思路分析 188
10.3.2 爬虫代码及分析 193
10.4 综合案例2——爬取新浪微博好友圈信息 195
10.4.1 词云制作 195
10.4.2 爬虫思路分析 202
10.4.3 爬虫代码及分析 206
第11章 Selenium模拟浏览器 209
11.1 Selenium和PhantomJS 209
11.1.1 Selenium的概念和安装 209
11.1.2 浏览器的选择和安装 209
11.2 Selenium和PhantomJS的配合使用 213
11.2.1 模拟浏览器操作 213
11.2.2 获取异步加载数据 215
11.3 综合案例1——爬取QQ空间好友说说 218
11.3.1 CSV文件读取 218
11.3.2 爬虫思路分析 220
11.3.3 爬虫代码及分析 221
11.4 综合案例2——爬取淘宝商品信息 224
11.4.1 爬虫思路分析 224
11.4.2 爬虫代码及分析 226
第12章 Scrapy爬虫框架 229
12.1 Scrapy的安装和使用 229
12.1.1 Scrapy的安装 229
12.1.2 创建Scrapy项目 233
12.1.3 Scrapy文件介绍 235
12.1.4 Scrapy爬虫编写 237
12.1.5 Scrapy爬虫运行 239
12.2 综合案例1——爬取简书网热门专题信息 240
12.2.1 爬虫思路分析 240
12.2.2 爬虫代码及分析 244
12.3 综合案例2——爬取知乎网Python精华话题 246
12.3.1 爬虫思路分析 246
12.3.2 爬虫代码及分析 248
12.4 综合案例3——爬取简书网专题收录文章 250
12.4.1 爬虫思路分析 251
12.4.2 爬虫代码及分析 254
12.5 综合案例4——爬取简书网推荐信息 257
12.5.1 爬虫思路分析 258
12.5.2 爬虫代码及分析 260
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

作为一个初学者来讲讲。之前并没有怎么接触过程序语言，但是作为一个从事互联网运营工作的人，经常需要从网络上统计数据，知道pyhton可以写爬虫，就来学。早在2016年就接触了，先学语法，但是语法学了忘，忘了学，最后的类对象那怎么都学不懂了，看过很多的教程，总是学到一...

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

我非常欣赏这本书在代码规范和工程实践方面的引导。很多入门教程往往只关注功能的实现，而忽略了代码的可读性和可维护性。但这本书不同，它在讲解代码的时候，非常注重Python的编码风格，比如变量命名的规范、函数的拆分、注释的添加等等。这些看起来是小细节，但对于初学者来说，养成良好的编程习惯至关重要。书中提供的代码示例，不仅仅是能运行，更是遵循了PEP 8等Python社区的推荐规范，让读者在学习过程中就能接触到高质量的代码。此外，它还对一些常见的编程误区进行了提醒和纠正，比如如何避免资源泄露，如何进行异常处理等。这些内容虽然不直接体现在“抓取数据”的功能上，但却是成为一名合格的开发者必备的素养。我记得书中有一个章节专门讨论了如何组织和模块化你的爬虫项目，这让我意识到，即使是简单的爬虫，也需要有一定的结构和规划，以便于日后的扩展和维护。这种对工程实践的重视，让这本书的价值远远超出了“入门”的范畴，它是在为读者打下扎实的开发者基础。

☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的，莫过于它在处理真实世界网络爬虫复杂性方面的考量。很多教程可能只教你如何抓取静态网页，但我们都知道，现在的网站远不止于此。这本书很早就开始探讨动态网页的抓取，比如如何模拟浏览器行为，如何处理JavaScript渲染的内容，这一点对我来说是巨大的突破。它不仅仅停留在理论层面，而是提供了切实可用的解决方案，例如使用Selenium来驱动浏览器进行交互式抓取。我记得书中有一章详细讲解了如何处理AJAX请求，这是很多初学者在抓取数据时遇到的一个难题。作者用非常直观的方式解释了AJAX的工作原理，并提供了相应的Python代码示例，让我能够轻松地理解并应用到自己的项目中。此外，对于一些反爬机制的处理，书中也给出了一些初步的探讨，虽然没有深入到非常复杂的对抗层面，但对于入门者来说，已经足够了解一些常见的反爬手段，并知道如何规避。比如，如何设置User-Agent，如何处理Cookie，如何进行简单的延时操作等。这些细节的处理，让这本书的实用性大大提升，让读者在学习的过程中，就能为未来可能遇到的更复杂的爬虫场景打下基础。它不仅仅是教你“怎么做”，更是让你“理解为什么这么做”，这种深度是我非常看重的。

☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在引导读者构建完整爬虫项目方面的能力，是它的一大亮点。它不是零散地讲解单个技术点，而是通过一系列相互关联的案例，逐步引导读者构建出一个个小型但完整的爬虫项目。从最初的数据采集，到数据的初步清洗和整理，再到最后的数据存储，整个流程都被清晰地呈现出来。我特别喜欢它在数据存储部分的处理，它介绍了多种常用的数据存储方式，比如将数据保存为CSV文件、JSON文件，甚至还触及了简单的数据库操作。这让读者能够看到爬虫的最终价值，即如何将抓取到的原始数据转化为有用的信息。书中的案例设计也很有代表性，涵盖了不同类型的数据源和不同的抓取需求，例如爬取某个电商网站的商品信息，或者抓取某个新闻门户的最新文章。这些案例不仅能帮助读者巩固所学知识，还能激发他们自己去思考和尝试解决实际问题。它鼓励读者在掌握基本技能后，进行二次开发和创新，这种启发式的教学方式，让我在学习过程中充满了探索的动力。我感觉这本书就像是我的一个“爬虫实践伙伴”，它不仅教会了我工具，更教会了我如何思考和解决问题，如何将零散的知识点串联成一个完整的解决方案。

☆☆☆☆☆

刚拿到这本《从零开始学Python网络爬虫》的时候，其实我心里是有些忐忑的。毕竟“网络爬虫”这个词听起来就带着点技术门槛，而“从零开始”虽然很吸引人，但也容易让人联想到那些晦涩难懂的理论堆砌。不过，翻开第一页，我就被它那种循序渐进、耐心引导的风格给吸引住了。作者没有一开始就丢出一堆代码和专业术语，而是从Python基础讲起，确保即便是完全没有编程经验的读者也能跟上。这一点我非常赞赏，因为很多入门书籍往往会忽略这一点，导致读者在初期就感到挫败。这本书的讲解逻辑清晰，就像是在一点点为你铺平道路，让你在掌握基本概念后，再逐步引入爬虫的核心技术。每讲到一个新的知识点，都会配上生动形象的例子，有时候甚至会用一些生活中的场景来类比，让抽象的概念变得具体易懂。我特别喜欢它在讲解requests库和BeautifulSoup库的部分，没有枯燥的API罗列，而是通过实际抓取网页数据的案例，一步步展示了如何发送请求、解析HTML，以及如何定位和提取你需要的信息。这些案例的选择也很贴近生活，比如抓取天气信息、商品价格等等，能让你立刻感受到学习的价值和乐趣。而且，书中的代码片段都经过精心设计，简洁明了，可以直接复制运行，这对于初学者来说简直是福音，省去了大量调试的时间。总而言之，这本书真的做到了“从零开始”，让编程小白也能勇敢地踏入爬虫的世界，并且在这个过程中感受到学习的乐趣和成就感。

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这本书给我最大的感受是，它在保持技术深度的同时，又做到了真正的“亲民”。它没有回避爬虫开发中可能遇到的各种挑战，比如网络请求的稳定性、数据解析的准确性、以及对目标网站的友好性等问题，但它处理这些问题的角度非常巧妙。它不是将这些问题包装成高不可攀的技术难题，而是用一种非常接地气的方式来解释，并提供清晰的解决思路。例如，在讲解反爬机制时，它会先说明为什么会有反爬，然后列举几种常见的反爬策略，最后再给出相应的应对方法。这种循序渐进、由浅入深的讲解方式，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地参与到解决问题的过程中。而且，书中的语言风格也相当轻松幽默，读起来不会觉得枯燥乏味。作者常常会在讲解中穿插一些自己的经验和体会，让整个阅读过程充满人情味。这种把技术和人文关怀结合在一起的风格，让这本书在众多技术书籍中脱颖而出。它让我觉得，学习爬虫不仅仅是一项技能的训练，更是一次充满乐趣的探索过程。

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不错很基础

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不错很基础

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很基础的知识框架，Python爬虫相关的工具方法都提到了，但理论知识点到为止，不够详细。优点：爬虫实例很多，有代码，容易上手和理解爬虫用到的工具。此书是一本和书名完全契合的、从零开始入门Python爬虫的书。 DIY笔记：https://github.com/huankiki/DataProcBeginner/blob/master/crawler_python_from_scratch/crawler_python_from_scratch.ipynb

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适合入门

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找到源代码在一跑，没有一个对的，= =