Web Scraping with Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:O'Reilly Media

作者:Ryan Mitchell

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2018-3-25

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491985571

丛书系列:

图书标签:

• Python
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数字时代的文本挖掘与数据洞察：Python驱动的信息获取实践 书籍名称：数字时代的文本挖掘与数据洞察：Python驱动的信息获取实践 目标读者： 软件开发者、数据分析师、市场研究人员、学术研究人员，以及所有希望系统性掌握从互联网获取和处理非结构化文本数据的专业人士。 书籍概述： 在信息爆炸的时代，有效的数据获取能力已成为决策、创新和竞争力的核心要素。本书并非聚焦于网络爬虫技术的具体实现（如使用特定库进行网页抓取），而是深入探讨一个更宏大且更具前瞻性的主题：如何利用Python的强大生态系统，构建端到端的、合规的、高效的文本信息挖掘与处理流程。 本书的重点在于“洞察”而非“抓取”。我们假设读者已经了解或可以自行学习基础的网络请求知识，本书将把重点放在如何将原始、零散的文本数据，转化为可供分析和利用的结构化知识资产。全书围绕如何处理数据合规性、数据清洗的复杂性、语义理解的挑战以及大规模数据流的管理展开。 核心内容章节与深度剖析： 第一部分：数据环境的构建与合规性思维（The Landscape and Compliance） 本部分着重于奠定信息获取的伦理和技术基础，确保数据流动的可持续性和合法性。 1. 互联网信息生态与数据获取的伦理框架： 本章将深入分析不同类型网站（新闻门户、社交媒体平台、数据库接口）的数据结构差异，并详细阐述遵守 Robots 协议、API 条款和数据隐私法规（如GDPR、CCPA在文本数据处理中的体现）的重要性。我们将探讨“负责任的数据获取”的实践标准，包括速率限制、身份伪装的边界，以及如何设计一个对源网站资源消耗最小化的系统。这部分将侧重于策略和风险管理，而非代码实现。 2. Python在数据流水线中的角色定位： 探讨Python作为“粘合剂”语言，如何集成多种工具（如数据库连接器、消息队列、分布式计算框架）来构建健壮的数据管道。重点讨论如何选择合适的架构（Lambda vs. Kappa）来管理高频或批量的文本数据摄取任务。 第二部分：从非结构化到半结构化的转换艺术（The Art of Transformation） 这是本书的核心部分，专注于如何处理互联网文本数据固有的复杂性、噪声和歧义性。 3. 高级文本清洗与规范化策略： 我们将超越基础的HTML标签移除。本章将深入研究针对特定领域数据（如金融报告、法律文件、用户评论）的清洗难题。讨论如何有效地处理乱码、不一致的日期/货币格式、嵌入的非标准符号以及复杂的排版结构导致的文本断裂问题。引入基于规则引擎（如定制化正则的深度应用）和初步机器学习方法来识别和修正结构性错误。 4. 实体识别与关系抽取的基础实践： 本章将侧重于如何利用Python库（如NLTK、SpaCy的高级功能）进行精确的命名实体识别（NER）。重点不在于训练模型，而在于如何利用预训练模型进行高效的领域适应性调整（Domain Adaptation）。探讨如何从海量文本中自动抽取“主体-谓语-客体”的关系三元组，为构建知识图谱打下坚实的基础。 5. 时间序列文本分析的挑战与解决方案： 对于追踪趋势或突发事件的数据，时间信息的准确性至关重要。本章将详细介绍如何从文本中提取、标准化和验证时间戳，处理多时区问题，以及如何将文本事件与外部时间数据进行可靠关联。 第三部分：洞察的提取与系统的构建（Extraction and System Building） 本部分关注如何从清洗和结构化的数据中提取有价值的业务或研究洞察，并将整个过程系统化。 6. 主题模型与潜在语义分析的深度应用： 探讨LDA、NMF等经典主题模型在海量文档分类中的应用局限性，并过渡到更现代的基于嵌入（Embeddings）的方法（如Doc2Vec或Sentence Transformers的初步应用）。重点在于如何通过主题演化分析来揭示随时间变化的信息焦点。 7. 构建反馈驱动的数据验证循环： 任何自动化系统都需要人工干预的质量保障。本章将设计一个低代码的验证界面原型（不涉及复杂的Web框架，侧重于数据结构和用户交互逻辑），允许领域专家快速标记和修正系统自动抽取结果中的错误，并将这些修正反馈到清洗和识别规则中，实现系统的自优化。 8. 大规模文本数据的管理与集成： 讨论在数据量超过单机处理能力时，如何设计数据湖或数据仓库的Schema，以优化后续的查询和分析效率。介绍如何使用Python接口与分布式存储和处理系统（如Parquet格式、初步的Dask/Spark概念）进行高效交互，确保信息获取流程的横向扩展能力。 总结： 本书旨在培养读者将原始网页内容视为一种待加工的原材料的思维模式。通过本书的学习，读者将掌握一套全面的、面向生产环境的文本信息获取、清洗、结构化和知识提取的策略和技术框架，从而将数据获取能力从简单的“下载页面”提升到高价值的“知识生产”。我们强调的是流程的健壮性、合规性以及数据价值的最大化，而非单一技术栈的炫技。

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第177页的代码从逻辑上就不对啊，import的pytesseract就没用，而是通过subprocess调用，这应该是第一版的思路，不过我也搞不清这是作者还是译者的锅，把代码改成如下更合理 import time from urllib.request import urlretrieve from PIL import Image import pytesseract from...  

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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。  

评分☆☆☆☆☆

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...  

评分☆☆☆☆☆

诚然，这本书里面提到的一些python库不一定是最好的，但是整个爬虫的思路，还是非常值得大家借鉴。 其实python的语法，以及爬虫的代码段，都不难，就是写爬虫的过程中，需要注意的事项和有可能踩到的坑，是我比较看中的。 书中提到了一点，就是修改浏览器的header，默认貌似...  

评分☆☆☆☆☆

这本书对我而言，是一次宝贵的知识投资。我一直以来都对如何从庞大的互联网信息中提取有价值的见解感到好奇，这本书则为我提供了最直接、最有效的途径。作者的叙述风格非常亲切，他能够将复杂的网络协议、数据解析方法，甚至是一些高级的反爬虫技术，都用一种非常易于理解且循序渐进的方式来阐述。我尤其喜欢书中关于“实践”的强调。作者提供了大量详实的案例和代码示例，让我能够边学边练，将理论知识迅速转化为实际技能。从最基础的HTTP请求的理解，到HTML、CSS选择器的运用，再到JavaScript渲染网页的处理，每一个环节都让我受益匪浅。书中对Scrapy这个强大框架的讲解尤其深入，让我能够理解其背后的设计理念，并学会如何利用它来构建高效、可扩展的爬虫项目。更令我惊喜的是，作者还探讨了数据清洗、存储以及API的使用等相关主题，这些内容极大地拓展了我对网络数据获取的认知边界。这本书让我明白，网络爬虫并非是“黑魔法”，而是一门可以被理解、被掌握的系统性技能。它不仅提升了我的技术能力，更激发了我对数据分析和信息挖掘的浓厚兴趣，让我看到了数据在现代社会中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这是一次彻底改变我对网络数据获取认知的学习经历。我过去对网络爬虫的理解，仅仅停留在“代码工具”的层面，而这本书则让我看到了其背后蕴含的“智慧”和“艺术”。作者的写作风格非常独特，他能够将复杂的网络协议、数据解析方法，以及一些高级的反爬虫策略，都用一种非常清晰、生动且富有条理的方式来阐述。我特别欣赏书中对于“思考”和“权衡”的强调。作者鼓励读者在面对不同的抓取任务时，要学会分析网站的结构、用户的交互行为，以及数据呈现的逻辑，从而选择最适合的抓取方法，并在这效率、资源消耗和道德规范之间取得平衡。通过阅读这本书，我不仅学会了如何使用Python语言编写爬虫脚本，更重要的是，我学会了如何像一个经验丰富的“数据侦探”一样，去分析和理解互联网信息的流动规律。从Requests库的精妙运用，到Beautiful Soup的灵活解析，再到Scrapy框架的强大能力，作者都进行了深入浅出的讲解。我通过这些学习，能够自信地应对各种复杂的抓取场景，并从中获取有价值的信息。这本书为我打开了一个全新的视角，让我能够更主动、更有效地从互联网获取我所需要的信息，并将其转化为有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书，与其说是技术手册，不如说是通往数字世界宝藏挖掘之旅的邀请函。我一直对如何从浩瀚的互联网信息中提取有价值的数据充满好奇，但苦于没有门路，直到遇见了它。书中并没有直接告诉你“照着做就能爬到XX网站”，而是循序渐进地引导你理解“为什么”要这么做，以及“如何”才能优雅、高效地完成任务。作者的语言风格非常亲切，像是经验丰富的老友在手把手教你一项新技能。他会告诉你，网络爬虫不仅仅是简单的代码堆砌，更是一种对互联网结构、协议以及伦理的深入理解。从最基础的HTTP请求，到解析HTML、XML，再到处理JavaScript动态加载的内容，每一个环节都讲解得鞭辟入里。更让我印象深刻的是，作者并没有回避爬虫过程中可能遇到的各种坑，例如网站的反爬机制、IP封锁、数据清洗的难题等等，而是积极地提供应对策略，甚至鼓励读者在实践中不断摸索和创新。这本书让我明白，掌握网络爬虫技术，就如同获得了一把开启信息之门的钥匙，让我在学术研究、市场分析、甚至个人兴趣探索上都受益匪浅。它不仅仅教授了一种技术，更培养了一种解决问题的思维方式，让我对未来的学习和工作充满了信心。我还会时不时地翻阅书中的案例，每次都会有新的体会和领悟，感觉就像在和作者进行一场跨越时空的思想交流，这种感觉非常奇妙。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一次令我印象深刻的学习旅程。我过去对网络爬虫的理解仅停留在“复制粘贴代码”的层面，而这本书则让我看到了这个领域的深度和广度。作者的写作风格非常具有感染力，他能够将复杂的网络协议、数据解析方法，甚至是一些看似晦涩的编程概念，用一种非常易于理解且充满趣味的方式呈现出来。我尤其欣赏书中对于“伦理”和“效率”的平衡探讨。作者并没有鼓励读者进行任何侵犯他人隐私或扰乱网络秩序的行为，而是强调了负责任地获取和使用数据的重要性，并提供了大量的技术手段来提高抓取的效率和稳定性。通过这本书，我不仅学会了如何使用Python语言编写爬虫程序，更重要的是，我学会了如何像一个“数据猎人”一样，去分析网站的结构、识别数据的规律，并选择最适合的工具来完成任务。从Requests库的精妙运用，到Beautiful Soup的灵巧解析，再到Scrapy框架的强大功能，作者都进行了详尽的讲解。我通过这些学习，能够自信地应对各种复杂的抓取场景，并从中获取有价值的信息。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本引导我深入理解互联网数据生态的指南，它让我对未来的学习和工作充满了新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

我一直对从互联网上提取数据并加以利用的强大能力感到着迷，这本书则是我通往这个领域的一块重要基石。作者的叙述风格非常独特，他能够将看似枯燥的技术细节，通过生动的类比和循序渐进的讲解，变得引人入胜。这本书并非只是告诉你“如何写代码”，更重要的是它教会了我“如何思考”——如何分析一个网站的结构，如何理解数据呈现的逻辑，以及如何选择最有效率的抓取策略。我特别喜欢书中关于“反爬虫机制”的章节，作者并没有将其视为难以逾越的障碍，而是将其作为一种学习和挑战的机会，并提供了多种应对方法。这让我意识到，网络爬虫技术是一门不断进化、需要持续学习的领域。通过阅读这本书，我不仅掌握了Python语言在网络爬虫方面的核心应用，例如Requests库的强大功能、Beautiful Soup的灵活解析，以及Scrapy框架的系统性构建，更重要的是，我对整个数据抓取的流程有了更深刻的理解。从最初的目标设定，到数据的提取、清洗、存储，再到最终的分析和应用，每一个环节都得到了充分的阐述。这本书为我打开了一个全新的视角，让我能够更主动、更有效地从互联网获取我所需要的信息，并将其转化为有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一个通往数字世界数据获取的大门，其价值远超了我的预期。我一直对如何从浩瀚的互联网信息中提取有价值的数据感到好奇，这本书则以一种非常系统、深入的方式满足了我的需求。作者的叙述风格非常吸引人，他能够将复杂的网络协议、数据解析方法，甚至是一些棘手的反爬虫技术，都用一种非常易于理解且富有逻辑的方式来阐述。我尤其欣赏书中对于“解决问题”的强调。作者并没有回避爬虫过程中可能遇到的各种挑战，如网站结构的变化、IP封锁、数据干扰等，而是积极地提供了应对策略和解决方案。通过阅读这本书，我不仅掌握了使用Python进行网络爬虫开发的核心技能，例如Requests库的强大功能、Beautiful Soup的灵活解析，以及Scrapy框架的系统性构建，更重要的是，我对整个数据抓取的流程有了更全面的认识。从最初的目标设定，到数据的提取、清洗、存储，再到最终的分析和应用，每一个环节都得到了详细的指导。这本书让我明白，掌握网络爬虫技术，不仅仅是学会写几行代码，更是学会了一种分析问题、解决问题的思维方式，它让我看到了数据在现代社会中的巨大潜力，也让我对未来的学习和工作充满了新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书无疑是为那些渴望深入理解并掌握网络数据抓取技术的读者量身打造的。它不仅仅是一本简单的Python爬虫教程，更像是一次系统性的、全方位的技能提升训练。作者的叙事风格非常独特，他善于将抽象的技术概念具象化，通过生动的比喻和清晰的逻辑，将复杂的网络协议、数据解析方法以及反爬虫策略娓娓道来。我尤其喜欢书中关于“思考”的篇章，作者鼓励读者在面对不同的抓取任务时，要学会分析网站的结构、用户的交互行为，以及数据呈现的逻辑，从而选择最适合的抓取方法。这是一种超越了简单代码实现的“智慧”层面的指导。通过这本书，我不仅学会了如何使用Python语言编写爬虫脚本，更重要的是，我学会了如何像一个经验丰富的“侦探”一样，去分析和理解互联网信息的流动规律。从Requests库的精妙运用，到Beautiful Soup的灵活解析，再到Scrapy框架的强大能力，作者都进行了深入浅出的讲解。书中提供的实战案例，涵盖了从简单的静态网页到复杂的动态交互式网页的抓取，让我能够将所学知识融会贯通，并迅速应用于实际工作中。这本书为我打开了数据世界的大门，让我能够更高效、更深入地获取我所需要的信息，并将其转化为有价值的洞察。

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这本书对我而言，是一次颠覆性的学习体验。我一直对互联网信息的海洋充满向往，但却苦于无法有效、有组织地获取其中的宝藏。这本书如同一个指南针，为我指明了方向，并教会了我如何使用最有效的工具来探索这个宝藏。作者的讲解风格非常平易近人，他并没有使用太多晦涩难懂的技术术语，而是用一种非常自然、流畅的语言，将复杂的网络爬虫技术娓娓道来。我特别欣赏书中对于“实操”的重视。作者不仅仅是讲解理论，更提供了大量的代码示例和实践练习，让我能够边学边练，将理论知识转化为实际技能。从最基础的HTTP请求的理解，到HTML、CSS的选择器运用，再到JavaScript渲染网页的处理，每一个环节都让我受益匪浅。书中对Scrapy这个强大框架的讲解尤其到位，让我能够理解其背后的设计理念，并学会如何利用它来构建高效、可扩展的爬虫项目。更令我惊喜的是，作者还探讨了数据清洗、存储以及API的使用等相关主题，这些内容极大地拓展了我对网络数据获取的认知边界。这本书让我明白，网络爬虫并非是“黑魔法”，而是一门可以被理解、被掌握的系统性技能。它不仅提升了我的技术能力，更激发了我对数据分析和信息挖掘的浓厚兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这是一次令人沉醉的学习体验。我一直以来都对从海量数据中挖掘出有价值的洞察力抱有浓厚的兴趣，而网络爬虫技术无疑是实现这一目标的重要工具。这本书恰好满足了我对这类技术的需求。作者以一种非常人性化的方式引导读者进入网络爬虫的世界。从初学者可能遇到的基本问题，到进阶的复杂场景，每一个环节都衔接得天衣无缝。我特别欣赏书中对于“道德”和“效率”的探讨。作者并没有鼓励读者进行滥用或破坏性的爬取行为，而是强调了负责任地获取和使用数据的重要性。同时，书中提供的各种优化技巧，如并发抓取、代理IP的使用、数据存储策略等，都让我深刻体会到如何才能在效率和资源消耗之间取得平衡。我通过学习这本书，不仅掌握了使用Python进行网络爬虫开发的核心技能，还对数据抓取的整个生命周期有了更全面的认识。从最初的目标网站分析，到数据的提取、清洗、存储，再到最终的分析和利用，每一个步骤都得到了详细的指导。更令我惊喜的是，书中还涉及了一些更高级的主题，例如API的使用、数据可视化的基础，这为我后续的学习和实践提供了更广阔的视野。这本书不仅仅是一本技术教程，更是一本启迪思想、拓展边界的指南，它让我看到了数据在现代社会中的巨大潜力，也让我对未来的学习和工作充满了期待。

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这本书给我带来的震撼，远超了我对一本技术书籍的预期。它就像一本武功秘籍，不仅仅传授了招式，更点明了内功心法。我之前尝试过一些零散的网络爬虫教程，但总是感觉不得要领，像是空中楼阁，一触即便散。而这本书则从根本上解决了这个问题。它深入浅出地剖析了网络数据抓取的底层逻辑，从TCP/IP协议到HTTP的请求与响应，再到HTML和CSS的解析原理，作者都用非常易于理解的方式进行了阐述。即便是对网络技术不甚了解的初学者，也能凭借这本书建立起坚实的理论基础。更重要的是，书中对Python在网络爬虫领域的应用进行了详尽的介绍，特别是对Requests、Beautiful Soup、Scrapy等强大库的运用，作者不仅演示了如何使用，更深入讲解了这些库的设计理念和最佳实践。通过阅读这本书，我学会了如何构建稳定、高效、可扩展的网络爬虫程序，能够应对各种复杂的抓取场景。例如，书中关于处理JavaScript渲染的章节，就为我打开了新世界的大门，让我能够抓取那些传统爬虫难以企vr到的动态网页数据。这本书的价值在于，它不仅仅教会了我“怎么做”，更教会了我“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。它让我从一个只会复制代码的“搬运工”，蜕变成一个能够理解并创造的“工程师”。

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入门教程，但非常全面。NLP, 图像处理，机器学习。最重要的是守法，写爬虫前要先咨询下你的律师

评分☆☆☆☆☆

读得是最新版，跟老版侧重点有点不同，主要学习了urllib，beautifulsoup，requests，selenium这几个包的用法，读完爬虫差不多能入门了。由于写得比较简洁，对毫无爬虫和网页经验的人来说还是会有看不懂的地方，比如scrapy和API两章，看完也完全不知道在讲什么。

评分☆☆☆☆☆

When I am going to read this book, I find that the new version just came out! Hooray. 如同作者所说，这本书不适合读者当作Python的入门书。而我初读前两章的感受是这本书的内容需要读者要对Python甚至Web Scraping有一定的了解。每一个点可能浅尝辄止，例子不够深入，但是作者提到的方法能够完善我对数据挖掘的认知。 更新：对于一个新手来说，内容可以开眼界，但是书中有很多代码都不能直接运行！累了我这种一无所知的小白。 更新-180921：终于读完了！虽然很多代码要修改才能跑动，后面的章节比较概况，但是看完之后我对爬虫技术有了新的理解（自己顺带学了很多搭建网页的技术）。

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读得是最新版，跟老版侧重点有点不同，主要学习了urllib，beautifulsoup，requests，selenium这几个包的用法，读完爬虫差不多能入门了。由于写得比较简洁，对毫无爬虫和网页经验的人来说还是会有看不懂的地方，比如scrapy和API两章，看完也完全不知道在讲什么。

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读得是最新版，跟老版侧重点有点不同，主要学习了urllib，beautifulsoup，requests，selenium这几个包的用法，读完爬虫差不多能入门了。由于写得比较简洁，对毫无爬虫和网页经验的人来说还是会有看不懂的地方，比如scrapy和API两章，看完也完全不知道在讲什么。