译者序 ix
前言 xi
第一部分 创建爬虫
第1章 初见网络爬虫 2
1.1 网络连接 2
1.2 BeautifulSoup简介 4
1.2.1 安装BeautifulSoup 5
1.2.2 运行BeautifulSoup 7
1.2.3 可靠的网络连接 8
第2章 复杂HTML解析 11
2.1 不是一直都要用锤子 11
2.2 再端一碗BeautifulSoup 12
2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll() 13
2.2.2 其他BeautifulSoup对象 15
2.2.3 导航树 16
2.3 正则表达式 19
2.4 正则表达式和BeautifulSoup 23
2.5 获取属性 24
2.6 Lambda表达式 24
2.7 超越BeautifulSoup 25
第3章 开始采集 26
3.1 遍历单个域名 26
3.2 采集整个网站 30
3.3 通过互联网采集 34
3.4 用Scrapy采集 38
第4章 使用API 42
4.1 API概述 43
4.2 API通用规则 43
4.2.1 方法 44
4.2.2 验证 44
4.3 服务器响应 45
4.4 Echo Nest 46
4.5 Twitter API 48
4.5.1 开始 48
4.5.2 几个示例 50
4.6 Google API 52
4.6.1 开始 52
4.6.2 几个示例 53
4.7 解析JSON数据 55
4.8 回到主题 56
4.9 再说一点API 60
第5章 存储数据 61
5.1 媒体文件 61
5.2 把数据存储到CSV 64
5.3 MySQL 65
5.3.1 安装MySQL 66
5.3.2 基本命令 68
5.3.3 与Python整合 71
5.3.4 数据库技术与最佳实践 74
5.3.5 MySQL里的“六度空间游戏” 75
5.4 Email 77
第6章 读取文档 80
6.1 文档编码 80
6.2 纯文本 81
6.3 CSV 85
6.4 PDF 87
6.5 微软Word和.docx 88
第二部分 高级数据采集
第7章 数据清洗 94
7.1 编写代码清洗数据 94
7.2 数据存储后再清洗 98
第8章 自然语言处理 103
8.1 概括数据 104
8.2 马尔可夫模型 106
8.3 自然语言工具包 112
8.3.1 安装与设置 112
8.3.2 用NLTK做统计分析 113
8.3.3 用NLTK做词性分析 115
8.4 其他资源 119
第9章 穿越网页表单与登录窗口进行采集 120
9.1 Python Requests库 120
9.2 提交一个基本表单 121
9.3 单选按钮、复选框和其他输入 123
9.4 提交文件和图像 124
9.5 处理登录和cookie 125
9.6 其他表单问题 127
第10章 采集JavaScript 128
10.1 JavaScript简介 128
10.2 Ajax和动态HTML 131
10.3 处理重定向 137
第11章 图像识别与文字处理 139
11.1 OCR库概述 140
11.1.1 Pillow 140
11.1.2 Tesseract 140
11.1.3 NumPy 141
11.2 处理格式规范的文字 142
11.3 读取验证码与训练Tesseract 146
11.4 获取验证码提交答案 151
第12章 避开采集陷阱 154
12.1 道德规范 154
12.2 让网络机器人看起来像人类用户 155
12.2.1 修改请求头 155
12.2.2 处理cookie 157
12.2.3 时间就是一切 159
12.3 常见表单安全措施 159
12.3.1 隐含输入字段值 159
12.3.2 避免蜜罐 160
12.4 问题检查表 162
第13章 用爬虫测试网站 164
13.1 测试简介 164
13.2 Python单元测试 165
13.3 Selenium单元测试 168
13.4 Python单元测试与Selenium单元测试的选择 172
第14章 远程采集 174
14.1 为什么要用远程服务器 174
14.1.1 避免IP地址被封杀 174
14.1.2 移植性与扩展性 175
14.2 Tor代理服务器 176
14.3 远程主机 177
14.3.1 从网站主机运行 178
14.3.2 从云主机运行 178
14.4 其他资源 179
14.5 勇往直前 180
附录A Python简介 181
附录B 互联网简介 184
附录C 网络数据采集的法律与道德约束 188
作者简介 200
封面介绍 200
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收起)
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1.可以尝试使用Google API 2.对于容易被封杀的站点使用tor来匿名 3.使用Tesseract识别验证码,可以训练特殊字体提高识别率 4.爬取整个网站的外链链接是件容易的事情 5.使用selenium作为测试网站的框架 6.注意cookie和request header的使用,努力让网站不把你当做爬虫对待
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☆☆☆☆☆
作者显然是此行达人,踩坑踩多了都是直接上经验。 书里的代码很优美、正规并且很简洁,运用了大量的递归算法和正则表达式。但是有些地方译者翻译的有误,比如第31页,倒数第六行冒号翻译成了分号,显然运行了源码并且对比了wiki网站才会知道这是误翻译。 另外,作者源码也有错...
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☆☆☆☆☆
作者显然是此行达人,踩坑踩多了都是直接上经验。 书里的代码很优美、正规并且很简洁,运用了大量的递归算法和正则表达式。但是有些地方译者翻译的有误,比如第31页,倒数第六行冒号翻译成了分号,显然运行了源码并且对比了wiki网站才会知道这是误翻译。 另外,作者源码也有错...
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第三章有好几个地方出现“分号”,但又实在不明白哪里有分号,只好查了原文。 原文是 colons,也就是冒号。 写在这里,给其他同学提个醒。 : 这是冒号 ; 这是分号 公平地说,原书中也有一些低级错误,比如第七章开始不久,有个函数里把 input 写成了content,中文版照抄了...
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最近刚学了python3,看了一些讲语法的书籍和练手的题目,感觉这本书是一个比较好的系统的利用python完成从数据爬取到数据清洗整个流程的实践过程。觉得自己很有必要实践一下。刚刚看了下试读章节,15年出的英文版,难得的用python3进行工程实践而不只是讲语法的书。