精通Python爬虫框架Scrapy

精通Python爬虫框架Scrapy pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:人民邮电出版社
作者:[美]迪米特里奥斯 考奇斯-劳卡斯
出品人:异步图书
页数:239
译者:李斌
出版时间:2018-2-1
价格:59
装帧:平装
isbn号码:9787115474209
丛书系列:
图书标签:
  • 爬虫
  • Python
  • 编程
  • python
  • scrapy
  • 简书有翻译
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  • Python
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  • Scrapy
  • 网络爬虫
  • 自动化
  • 数据采集
  • Web开发
  • 编程学习
  • 爬虫框架
  • 实战教程
  • 数据分析
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具体描述

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。

《Python数据采集实战:从零开始构建高效爬虫》 本书旨在为读者提供一套系统、实用的Python数据采集解决方案。无论你是初学者,还是有一定编程基础,希望快速掌握网络爬虫技术的开发者,都能从本书中获得宝贵的知识和实践经验。本书将带领你深入浅出地理解网络爬虫的基本原理,并结合丰富的实战案例,指导你一步步构建出高效、稳定、可维护的爬虫程序。 本书特色: 理论与实践深度结合: 不仅仅是讲解理论概念,更侧重于如何在实际项目中应用这些技术。 循序渐进的学习路径: 从基础的网络请求、HTML解析,到复杂的反爬策略应对,再到数据存储与可视化,层层递进。 丰富的实战案例: 覆盖了多种真实场景的数据采集需求,例如: 电商数据分析: 爬取商品信息、价格、评论,为市场分析提供数据支持。 新闻资讯聚合: 收集各类新闻报道,构建个性化阅读平台。 社交媒体挖掘: 抓取公开的用户动态、互动信息,进行舆情分析或用户行为研究。 招聘信息统计: 采集各招聘网站的职位信息,分析行业趋势和薪资水平。 技术论坛数据提取: 抓取技术问答、代码片段,辅助技术学习和问题解决。 关注效率与健壮性: 重点讲解如何编写高效的爬虫,以及如何应对网络不稳定、服务器封禁等问题,确保爬虫的稳定运行。 代码示例清晰易懂: 所有代码均经过精心设计和测试,配有详细的注释,方便读者理解和复用。 本书内容概览: 第一部分:爬虫基础与环境搭建 1. 网络爬虫入门: 什么是爬虫?爬虫的分类(通用爬虫、聚焦爬虫、增量爬虫)、爬虫的应用领域、爬虫的伦理与法律规范。 2. Python开发环境准备: Python安装与配置,常用IDE选择(VS Code, PyCharm),包管理工具pip的使用。 3. HTTP协议基础: HTTP请求方法(GET, POST等)、请求头、响应头、状态码解析,理解Web通信机制。 4. Python网络请求库: `requests`库:优雅地发送HTTP请求,处理响应,设置请求头、Cookie,处理SSL证书。 `urllib`库:Python标准库中的网络请求模块,学习其基本用法。 第二部分:HTML解析与数据提取 5. HTML与XML基础: HTML标签、属性、DOM树结构,XML的基本语法。 6. 强大的HTML解析库: `Beautiful Soup`:最常用的HTML/XML解析库,提供直观的API,通过CSS选择器或属性进行节点查找和数据提取。 `lxml`:性能更优的解析库,支持XPath查询,能够处理更复杂的HTML结构。 7. CSS选择器与XPath表达式: 学习如何精确地定位HTML元素,高效地提取所需数据。 8. 正则表达式: 掌握正则表达式的强大匹配能力,用于从文本中提取结构化数据。 第三部分:高级爬虫技术与应对策略 9. 动态网页数据采集: JavaScript渲染原理: 理解客户端JavaScript如何动态生成HTML内容。 Selenium自动化浏览器: 利用Selenium模拟浏览器行为,执行JavaScript,获取渲染后的页面内容。 WebDriver配置与使用: Chrome, Firefox等浏览器的WebDriver安装与集成。 10. Ajax请求分析与抓取: 开发者工具的运用: 学习使用浏览器开发者工具(Network Tab)分析Ajax请求。 直接抓取API接口: 识别Ajax请求的URL和参数,直接使用`requests`库获取JSON或XML数据。 11. 处理反爬机制: IP代理池: 构建和使用IP代理池,规避IP封禁。 User-Agent轮换: 动态更换User-Agent,模拟不同浏览器。 Cookie管理: 有效地管理和使用Cookie,保持登录状态。 验证码识别: 简单的验证码识别方法(OCR库、第三方服务)。 延时与并发控制: 合理设置请求延时,避免对服务器造成过大压力。 12. 多线程与多进程爬虫: Python多线程: 使用`threading`模块提高爬取效率。 Python多进程: 使用`multiprocessing`模块,克服GIL限制,实现更高效的并发。 第四部分:数据存储与管理 13. 本地文件存储: CSV文件: 结构化数据的常用格式,方便导入Excel或数据库。 JSON文件: 灵活的数据交换格式,适用于存储非结构化或半结构化数据。 TXT文件: 简单文本信息的存储。 14. 数据库存储: SQLite: 轻量级的文件数据库,适合小型项目和快速原型开发。 MySQL/PostgreSQL: 关系型数据库,适用于大规模数据存储和复杂查询。 MongoDB: NoSQL数据库,适合存储半结构化和非结构化数据。 15. 数据清洗与预处理: 异常值处理、缺失值填充、数据格式统一、去重等。 第五部分:项目实战与部署 16. 完整爬虫项目案例: 多个综合性项目,涵盖上述所有技术点,从需求分析到代码实现,再到数据存储。 17. 爬虫的异常处理与日志记录: 编写健壮的爬虫,记录运行日志,便于故障排查。 18. 爬虫的部署与自动化: Linux服务器部署: 将爬虫部署到云服务器上。 定时任务: 使用`cron`或`APScheduler`实现爬虫的定时自动运行。 Docker容器化: 了解如何使用Docker打包和部署爬虫应用。 本书适合读者: 希望学习如何从互联网上自动获取信息的开发者。 需要进行数据分析、市场调研、舆情监控等工作的从业人员。 对Python编程有一定了解,希望拓展技术栈的学生。 有志于成为一名合格的网络爬虫工程师。 通过本书的学习,你将能够自信地构建出满足各种需求的Python网络爬虫,并能有效地处理和利用采集到的数据,为你的项目或研究提供强大的数据支持。

作者简介

作者:[美]迪米特里奥斯 考奇斯-劳卡斯(Dimitrios Kouzis-Loukas) 译者:李斌

Dimitrios Kouzis-Loukas作为一位软件开发人员,已经拥有超过15年的经验。同时,他还使用自己掌握的知识和技能,向广大读者讲授如何编写软件。

他学习并掌握了多门学科,包括数学、物理学以及微电子学。他对这些学科的透彻理解,提高了自身的标准,而不只是“实用的解决方案”。他知道真正的解决方案应当是像物理学规律一样确定,像ECC内存一样健壮,像数学一样通用。

Dimitrios目前正在使用新的数据中心技术开发低延迟、高可用的分布式系统。他是语言无关论者,不过对Python、C++和Java略有偏好。他对开源软硬件有着坚定的信念,他希望他的贡献能够造福于各个社区和全人类。

关于译者

李斌,毕业于北京科技大学计算机科学与技术专业,获得硕士学位。曾任职于阿里巴巴,当前供职于凡普金科,负责应用安全工作。热爱Python编程和Web安全,希望以更加智能和自动化的方式提升网络安全。

目录信息

目录
第 1章 Scrapy简介 1
1.1 初识Scrapy 1
1.2 喜欢Scrapy的更多理由 2
1.3 关于本书:目标和用途 3
1.4 掌握自动化数据爬取的重要性 4
1.4.1 开发健壮且高质量的应用,并提供合理规划 4
1.4.2 快速开发高质量可行产品 5
1.4.3 Google不会使用表单,爬取才能扩大规模 6
1.4.4 发现并融入你的生态系统 7
1.5 在充满爬虫的世界里做一个好公民 7
1.6 Scrapy不是什么 8
1.7 本章小结 9
第 2章 理解HTML和XPath 10
2.1 HTML、DOM树表示以及XPath 10
2.1.1 URL 11
2.1.2 HTML文档 11
2.1.3 树表示法 13
2.1.4 你会在屏幕上看到什么 14
2.2 使用XPath选择HTML元素 15
2.2.1 有用的XPath表达式 16
2.2.2 使用Chrome获取XPath表达式 19
2.2.3 常见任务示例 20
2.2.4 预见变化 21
2.3 本章小结 22
第3章 爬虫基础 23
3.1 安装Scrapy 24
3.1.1 MacOS 24
3.1.2 Windows 25
3.1.3 Linux 25
3.1.4 新源码安装 26
3.1.5 升级Scrapy 26
3.1.6 Vagrant:本书中运行示例的官方方式 27
3.2 UR2IM——基本抓取流程 28
3.2.1 URL 29
3.2.2 请求和响应 31
3.2.3 Item 31
3.3 一个Scrapy项目 37
3.3.1 声明item 38
3.3.2 编写爬虫 40
3.3.3 填充item 43
3.3.4 保存文件 45
3.3.5 清理——item装载器与管理字段 47
3.3.6 创建contract 50
3.4 抽取更多的URL 53
3.4.1 使用爬虫实现双向爬取 56
3.4.2 使用CrawlSpider实现双向爬取 59
3.5 本章小结 61
第4章 从Scrapy到移动应用 62
4.1 选择手机应用框架 62
4.2 创建数据库和集合 63
4.3 使用Scrapy填充数据库 65
4.4 创建手机应用 68
4.4.1 创建数据库访问服务 69
4.4.2 创建用户界面 69
4.4.3 将数据映射到用户界面 70
4.4.4 数据库字段与用户界面控件间映射 71
4.4.5 测试、分享及导出你的手机应用 72
4.5 本章小结 73
第5章 迅速的爬虫技巧 75
5.1 需要登录的爬虫 75
5.2 使用JSON API和AJAX页面的爬虫 81
5.3 30倍速的房产爬虫 85
5.4 基于Excel文件爬取的爬虫 90
5.5 本章小结 93
第6章 部署到Scrapinghub 94
6.1 注册、登录及创建项目 94
6.2 部署爬虫与计划运行 96
6.3 访问item 99
6.4 计划定时爬取 100
6.5 本章小结 101
第7章 配置与管理 102
7.1 使用Scrapy设置 102
7.2 基本设置 103
7.2.1 分析 104
7.2.2 性能 107
7.2.3 提前终止爬取 108
7.2.4 HTTP缓存和离线运行 108
7.2.5 爬取风格 109
7.2.6 feed 110
7.2.7 媒体下载 111
7.2.8 Amazon Web服务 113
7.2.9 使用代理和爬虫 113
7.3 进阶设置 114
7.3.1 项目相关设置 115
7.3.2 Scrapy扩展设置 116
7.3.3 下载调优 116
7.3.4 自动限速扩展设置 117
7.3.5 内存使用扩展设置 117
7.3.6 日志和调试 117
7.4 本章小结 118
第8章 Scrapy编程 119
8.1 Scrapy是一个Twisted应用 119
8.1.1 延迟和延迟链 122
8.1.2 理解Twisted和非阻塞I/O——一个Python故事 125
8.2 Scrapy架构概述 132
8.3 示例1:非常简单的管道 135
8.4 信号 136
8.5 示例2:测量吞吐量和延时的扩展 138
8.6 中间件延伸 141
8.7 本章小结 144
第9章 管道秘诀 145
9.1 使用REST API 146
9.1.1 使用treq 146
9.1.2 用于写入Elasticsearch的管道 146
9.1.3 使用Google Geocoding API实现地理编码的管道 149
9.1.4 在Elasticsearch中启用地理编码索引 156
9.2 与标准Python客户端建立数据库接口 157
9.3 使用Twisted专用客户端建立服务接口 161
9.4 为CPU密集型、阻塞或遗留功能建立接口 166
9.4.1 处理CPU密集型或阻塞操作的管道 166
9.4.2 使用二进制或脚本的管道 168
9.5 本章小结 172
第 10章 理解Scrapy性能 173
10.1 Scrapy引擎——一种直观方式 173
10.1.1 级联队列系统 175
10.1.2 定义瓶颈 176
10.1.3 Scrapy性能模型 176
10.2 使用telnet获得组件利用率 178
10.3 基准系统 180
10.4 标准性能模型 182
10.5 解决性能问题 185
10.5.1 案例 #1:CPU饱和 185
10.5.2 案例 #2:代码阻塞 187
10.5.3 案例 #3:下载器中的“垃圾” 188
10.5.4 案例 #4:大量响应或超长响应造成的溢出 191
10.5.5 案例 #5:有限/过度item并发造成的溢出 193
10.5.6 案例 #6:下载器未充分利用 194
10.6 故障排除流程 197
10.7 本章小结 198
第 11章 使用Scrapyd与实时分析进行分布式爬取 199
11.1 房产的标题是如何影响价格的 200
11.2 Scrapyd 200
11.3 分布式系统概述 203
11.4 爬虫和中间件的变化 205
11.4.1 索引页分片爬取 205
11.4.2 分批爬取URL 207
11.4.3 从设置中获取初始URL 211
11.4.4 在Scrapyd服务器中部署项目 213
11.5 创建自定义监控命令 215
11.6 使用Apache Spark流计算偏移量 216
11.7 运行分布式爬取 218
11.8 系统性能 220
11.9 关键要点 221
11.10 本章小结 221
附录A 软件的安装与故障排除 222
· · · · · · (收起)

读后感

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翻译是太不敢恭维,作者翻译水平不高,读着实在别扭! 翻译是太不敢恭维,作者翻译水平不高,读着实在别扭!基本语法都出错,直译太多,怀疑是翻译软件用多了。 翻译是太不敢恭维,作者翻译水平不高,读着实在别扭!基本语法都出错,直译太多,怀疑是翻译软件用多了。 翻译是太...

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我看了前言,说是要先找附录A安装各种,于是我前往。 一开始很顺利,安装了Vagrant和Docker 当进行到 vagrant up --no-parallel 时,我的cmd报错了。如图 我怀疑是网络通讯有问题,于是我用了vpn,还是不行。 究竟是怎么回事呢?someone help me, thank you kind hearte...  

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1. packt publishing有一系列书,beginning,master系列等等。光看书名就有一定的定位。这本书还是偏向于实用为主。感觉就是超过beginning低于master。 2. 其他人已经说了,这本书是only scrapy,只讲scrapy不讲其余。 3. 一定要结合官方文档看,这是所有计算机类书的通用守则...  

用户评价

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对于很多初学者来说,爬虫开发常常是“知其然,不知其所以然”。这本书最大的优点在于,它不仅仅是教你如何写出能运行的代码,更重要的是解释了“为什么”要这么写,以及“为什么”Scrapy要采用这样的设计。书中对Scrapy的事件驱动模型、异步非阻塞I/O的原理,都进行了非常生动的阐述,这让我能够从根本上理解Scrapy的高性能是如何实现的。此外,书中还提供了一些关于爬虫伦理和法律规范的讨论,这对于负责任地进行网络数据采集至关重要。它提醒我在追求效率的同时,也要尊重网站的robots.txt协议,避免给目标网站带来不必要的负担。这种全方位的讲解,使得这本书不仅是一本技术手册,更是一本关于网络数据采集的“指南”。通过阅读这本书,我不仅学会了如何高效地使用Scrapy,更培养了一种严谨、负责任的数据采集意识。

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作为一名对数据分析和自动化工作流程有着浓厚兴趣的从业者,我一直在寻找能够帮助我更高效地获取和处理数据的工具。Scrapy框架无疑是其中的佼佼者,而这本书则是我接触Scrapy以来遇到的最权威、最系统的一本教材。它从基础的概念入手,逐步深入到Scrapy的各种高级特性,让我能够构建出复杂而又稳定的爬虫应用。书中对于Scrapy Shell的运用,以及如何通过它来调试选择器和测试代码,都极大地提高了我的开发效率。而且,书中还非常细致地讲解了如何将Scrapy项目部署到服务器上,以及如何进行持续集成和监控,这些都是将爬虫项目转化为实际生产力不可或缺的环节。读完这本书,我感觉自己对Scrapy的掌握达到了一个全新的高度,不仅能够轻松应对各种网页抓取任务,还能独立设计和实现更具挑战性的数据采集方案。这本书的价值,远远超出了它的价格。

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作为一名在数据挖掘领域摸爬滚打多年的开发者,对于效率和易用性的追求从未停止。市面上关于Python爬虫的书籍不在少数,但很多要么过于基础,要么过于晦涩,难以找到一本真正能带领读者深入理解并高效运用的书籍。直到我遇到了这本书,才感到眼前一亮。它没有把我直接扔进复杂的API调用和各种陷阱里,而是从一个清晰的视角,一步步地构建起对Scrapy框架的认知。从项目的初始化、Spider的编写、Item的定义,再到Pipeline的处理,每一个环节都讲解得细致入微,辅以大量实操性的代码示例,让我在阅读过程中能够立刻动手验证,学习效果倍增。特别是它对Scrapy Selector机制的深入剖析,以及如何巧妙利用XPath和CSS选择器来精准提取数据,让我过去常常头疼的网页解析问题迎刃而解。更让我惊喜的是,书中还涉及到了如何处理动态加载内容、如何进行反爬虫策略的应对,这些都是实际项目中不可或缺的技能。阅读这本书,就像是拥有了一位经验丰富的爬虫导师,随时解答我的疑惑,指引我前进的方向。

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这本书的出现,可以说是彻底改变了我对网络爬虫开发的认知。过去,我总是被各种繁杂的库和零散的教程弄得焦头烂额,写一个稍微复杂一点的爬虫就需要花费大量的时间去调试和查找资料。而这本书,就像是为我量身定做的一样,它系统地介绍了Scrapy框架的核心思想和架构设计,让我能够从宏观上理解整个爬虫的运作流程。书中对于Scrapy的中间件(Middleware)和扩展(Extensions)部分的讲解尤为精彩,这使得我能够根据项目的具体需求,灵活地定制和扩展爬虫的功能,实现更高级的自动化操作。例如,书中关于如何自定义Downloader Middleware来处理HTTP请求头、代理IP池的轮换,以及如何利用Extension来管理任务调度和数据持久化,都给了我非常大的启发。通过学习这些内容,我不仅能够更高效地开发爬虫,还能写出更健壮、更具扩展性的代码。这本书绝对是那些想要从“爬虫使用者”进化为“爬虫开发者”的读者的必备读物。

评分

说实话,一开始我对这本书并没有抱太高的期望,因为市面上讲解Scrapy的书籍实在太多了,大多数都流于表面,或者内容陈旧。但是,当我翻开这本书后,我立刻就被它严谨的逻辑和详实的讲解所吸引。它不是那种“复制粘贴”式的代码堆砌,而是深入浅出地剖除了Scrapy的每一个组件的工作原理。书中对于Scrapy的Spider的生命周期,Item Pipeline的执行顺序,以及Requests和Responses的异步处理机制,都进行了非常透彻的分析。让我印象深刻的是,书中还提供了一些非常实用的爬虫设计模式,比如如何构建一个可复用的爬虫类,如何进行分页爬取,以及如何处理各种异常情况。这些宝贵的经验,是那些零散教程无法给予的。更值得一提的是,书中还涉及到了一些Scrapy的性能优化技巧,例如如何合理使用限速器、如何优化内存使用等,这些对于构建大型、高效率的爬虫项目至关重要。这本书不仅仅是教我如何写爬虫,更是教会了我如何“聪明地”写爬虫。

评分

讲得非常粗糙,而且翻译得也不好

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很不错啊。使用scrapy1.0的。

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走马观花看完的一本书,翻译不算太好。 可能是我太菜了,看着有些费力。

评分

httpcache如果使用大量占用磁盘node 实践经验= =

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这本书的英文原版在豆瓣的评分达到了8.5分;而这本中文版则只有5.8分(目前)。抛开翻译的因素,还有第一个因素就是受众了。

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