实战Python网络爬虫 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:黄永祥

出品人:

页数:468

译者:

出版时间:2019-6-1

价格:99

装帧:平装

isbn号码:9787302524892

丛书系列:

图书标签:

爬虫
Python
计算机
编程
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AI
Python
网络爬虫
爬虫实战
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Requests
BeautifulSoup
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具体描述

本书从原理到实践，循序渐进地讲述了使用Python开发网络爬虫的核心技术。全书从逻辑上可分为基础篇、实战篇和爬虫框架篇三部分。基础篇主要介绍了编写网络爬虫所需的基础知识，包括网站分析、数据抓取、数据清洗和数据入库。网站分析讲述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具对网站做全面分析；数据抓取介绍了Python爬虫模块Urllib和Requests的基础知识；数据清洗主要介绍字符串操作、正则和BeautifulSoup的使用；数据入库讲述了MySQL和MongoDB的操作，通过ORM框架SQLAlchemy实现数据持久化，进行企业级开发。实战篇深入讲解了分布式爬虫、爬虫软件的开发、12306抢票程序和微博爬取等。框架篇主要讲述流行的爬虫框架Scrapy，并以Scrapy与Selenium、Splash、Redis结合的项目案例，让读者深层次了解Scrapy的使用。此外，本书还介绍了爬虫的上线部署、如何自己动手开发一款爬虫框架、反爬虫技术的解决方案等内容。

本书使用Python 3.X编写，技术先进，项目丰富，适合欲从事爬虫工程师和数据分析师岗位的初学者、大学生和研究生使用，也很适合有一些网络爬虫编写经验，但希望更加全面、深入理解Python爬虫的开发人员使用。

好的，这里为您准备了一份关于一本名为《进阶Python数据结构与算法实战》的图书简介。 --- 图书名称：《进阶Python数据结构与算法实战》内容概述在当今软件开发和数据科学领域，对复杂问题的有效解决能力已经成为区分普通开发者和资深工程师的关键标准。本书《进阶Python数据结构与算法实战》并非一本入门级教程，而是专为已经掌握Python基础语法，并渴望深入理解和应用核心计算科学原理的读者量身打造的进阶指南。本书的核心目标是构建一座坚实的桥梁，连接理论算法知识与 Python 语言的强大表达能力。我们摒弃了冗长晦涩的数学推导，转而聚焦于如何在实际工程场景中，利用 Python 的标准库、高效的数据结构以及成熟的算法范式，构建出高性能、高可维护性的解决方案。全书结构围绕“结构驱动逻辑，算法决定效率”这一核心理念展开，旨在帮助读者从“会写代码”迈向“写出高效代码”。深度解析与核心章节亮点第一部分：Python 数据结构的深度剖析与优化（Foundation & Optimization）本部分将彻底解构 Python 内置数据结构（如列表、字典、集合）在 C 语言底层是如何实现的，并重点探讨它们的时间复杂度和空间复杂度在不同操作下的表现。链表与数组的底层对比：我们不仅会实现经典的单向链表和双向链表，还会深入探讨 Python 列表（动态数组）的内存分配机制、扩容策略，以及这如何影响随机访问和尾部插入的效率。字典（哈希表）的艺术：深入研究 Python 3.6+ 字典的有序性实现，详述哈希冲突的解决方法（如开放寻址法），并教授如何利用 `collections.defaultdict` 和 `Counter` 来优化数据聚合和统计任务，避免不必要的循环迭代。高级抽象数据类型：详细介绍 `collections.deque`（双端队列）在模拟队列、栈以及实现滑动窗口算法时的优越性，以及 `heapq` 模块如何高效地维护堆结构，为 Top-K 问题提供即插即用的解决方案。第二部分：经典与现代算法的 Python 实现（Algorithms in Practice）本部分是本书的重中之重，聚焦于将理论算法转化为可复用、高性能的 Python 代码。我们强调“代码即注释，测试即验证”。排序算法的性能实战：超越基础的冒泡排序，重点实现并对比快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的 Python 优化版本，分析其在处理大规模随机数据和近似有序数据时的实际表现差异。图论算法的工程应用：图结构是现代网络、推荐系统和路径规划的基石。本书详细讲解图的邻接表和邻接矩阵的 Python 表示法，并提供 Dijkstra 算法（用于最短路径）和 Prim/Kruskal 算法（用于最小生成树）的完整实现，重点讨论如何使用优先队列来优化 Dijkstra 算法的性能。动态规划（DP）的思维重塑：动态规划常常是学习的难点。我们采用自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down，带有记忆化搜索）两种策略，系统性地解决背包问题、最长公共子序列等经典问题，训练读者识别“重叠子问题”和“最优子结构”的能力。第三部分：面向性能的算法设计与优化技巧（Performance Engineering）本部分关注如何利用 Python 的特性和计算机科学的原理来提升代码的运行速度和资源使用效率。递归与迭代的平衡：分析深层递归可能导致的栈溢出问题，并指导读者何时应将递归转化为迭代，或使用尾递归优化（尽管 Python 不原生支持，但可通过特定结构模拟）。回溯法与剪枝策略：针对组合优化问题（如 N 皇后问题、子集生成），详细阐述如何构建有效的回溯框架，并引入剪枝（Pruning）技术，以指数级的速度裁剪无效搜索空间。位操作（Bit Manipulation）的效率飞跃：探索在需要进行快速开关标记、集合运算或高效数学计算时，如何使用位掩码和位移操作，实现比标准算术运算更快的底层优化。第四部分：特定领域的算法应用案例（Case Studies）本书最后将所学知识应用于实际的工程挑战中，展示算法与数据结构在不同场景下的融合： 1. 文本处理与字符串匹配：介绍 Boyer-Moore 和 Rabin-Karp 算法的思想，并探讨它们在处理大型日志文件或文本数据时的效率优势。 2. 内存效率与缓存友好性：讨论算法的“缓存局部性”，以及如何设计数据访问模式以更好地利用 CPU 缓存，减少昂贵的内存访问时间。本书适合的读者本书面向的读者群体是那些已经能熟练运用 Python 进行日常编程，但需要在面试中应对复杂算法题、设计高吞吐量系统、或深入优化现有代码性能的专业人士。如果您希望：彻底理解为什么某个操作在 Python 中会慢或快。在面对 LeetCode 难题时，能迅速构建出最优解的框架。设计出在数据量激增时仍能保持良好性能的底层逻辑。那么，《进阶Python数据结构与算法实战》将是您工具箱中不可或缺的权威参考书。 ---

作者简介

黄永祥,CSDN博客专家和签约讲师，多年软件研发经验，主要从事机器人流程系统研发、大数据系统研发、网络爬虫研发以及自动化运维系统研发。擅长使用Python编写高质量代码，对Python有深入研究，热爱分享和新技术的探索。

目录信息

第1章理解网络爬虫 1
1.1 爬虫的定义 1
1.2 爬虫的类型 2
1.3 爬虫的原理 2
1.4 爬虫的搜索策略 4
1.5 爬虫的合法性与开发流程 5
1.6 本章小结 6
第2章爬虫开发基础 7
2.1 HTTP与HTTPS 7
2.2 请求头 9
2.3 Cookies 10
2.4 HTML 11
2.5 JavaScript 12
2.6 JSON 14
2.7 Ajax 14
2.8 本章小结 15
第3章 Chrome分析网站 16
3.1 Chrome开发工具 16
3.2 Elements标签 17
3.3 Network标签 18
3.4 分析QQ音乐 20
3.5 本章小结 23
第4章 Fiddler抓包 24
4.1 Fiddler介绍 24
4.2 Fiddler安装配置 24
4.3 Fiddler抓取手机应用 26
4.4 Toolbar工具栏 29
4.5 Web Session列表 30
4.6 View选项视图 32
4.7 Quickexec命令行 33
4.8 本章小结 34
第5章爬虫库Urllib 35
5.1 Urllib简介 35
5.2 发送请求 36
5.3 复杂的请求 37
5.4 代理IP 38
5.5 使用Cookies 39
5.6 证书验证 40
5.7 数据处理 41
5.8 本章小结 42
第6章爬虫库Requests 43
6.1 Requests简介及安装 43
6.2 请求方式 44
6.3 复杂的请求方式 45
6.4 下载与上传 47
6.5 本章小结 49
第7章 Requests-Cache爬虫缓存 50
7.1 简介及安装 50
7.2 在Requests中使用缓存 50
7.3 缓存的存储机制 53
7.4 本章小结 54
第8章爬虫库Requests-HTML 55
8.1 简介及安装 55
8.2 请求方式 56
8.3 数据清洗 56
8.4 Ajax动态数据抓取 59
8.5 本章小结 61
第9章网页操控与数据爬取 62
9.1 了解Selenium 62
9.2 安装Selenium 63
9.3 网页元素定位 66
9.4 网页元素操控 70
9.5 常用功能 73
9.6 实战：百度自动答题 80
9.7 本章小结 85
第10章手机App数据爬取 86
10.1 Appium简介及原理 86
10.2 搭建开发环境 87
10.3 连接Android系统 92
10.4 App的元素定位 97
10.5 App的元素操控 99
10.6 实战：淘宝商品采集 102
10.7 本章小结 107
第11章 Splash、Mitmproxy与Aiohttp 109
11.1 Splash动态数据抓取 109
11.1.1 简介及安装 109
11.1.2 使用Splash的API接口 112
11.2 Mitmproxy抓包 116
11.2.1 简介及安装 116
11.2.2 用Mitmdump抓取爱奇艺视频 116
11.3 Aiohttp高并发抓取 119
11.3.1 简介及使用 119
11.3.2 Aiohttp异步爬取小说排行榜 123
11.4 本章小结 126
第12章验证码识别 128
12.1 验证码的类型 128
12.2 OCR技术 129
12.3 第三方平台 131
12.4 本章小结 134
第13章数据清洗 136
13.1 字符串操作 136
13.1.1 截取 136
13.1.2 替换 137
13.1.3 查找 137
13.1.4 分割 138
13.2 正则表达式 139
13.2.1 正则语法 140
13.2.2 正则处理函数 141
13.3 BeautifulSoup数据清洗 144
13.3.1 BeautifulSoup介绍与安装 144
13.3.2 BeautifulSoup的使用示例 146
13.4 本章小结 149
第14章文档数据存储 150
14.1 CSV数据的写入和读取 150
14.2 Excel数据的写入和读取 151
14.3 Word数据的写入和读取 154
14.4 本章小结 156
第15章 ORM框架 158
15.1 SQLAlchemy介绍与安装 158
15.1.1 操作数据库的方法 158
15.1.2 SQLAlchemy框架介绍 158
15.1.3 SQLAlchemy的安装 159
15.2 连接数据库 160
15.3 创建数据表 162
15.4 添加数据 164
15.5 更新数据 165
15.6 查询数据 166
15.7 本章小结 168
第16章 MongoDB数据库操作 169
16.1 MongoDB介绍 169
16.2 MogoDB的安装及使用 170
16.2.1 MongoDB的安装与配置 170
16.2.2 MongoDB可视化工具 172
16.2.3 PyMongo的安装 173
16.3 连接MongoDB数据库 173
16.4 添加文档 174
16.5 更新文档 175
16.6 查询文档 176
16.7 本章小结 178
第17章实战：爬取51Job招聘信息 180
17.1 项目分析 180
17.2 获取城市编号 180
17.3 获取招聘职位总页数 182
17.4 爬取每个职位信息 184
17.5 数据存储 188
17.6 爬虫配置文件 190
17.7 本章小结 191
第18章实战：分布式爬虫——QQ音乐 193
18.1 项目分析 193
18.2 歌曲下载 194
18.3 歌手的歌曲信息 198
18.4 分类歌手列表 201
18.5 全站歌手列表 203
18.6 数据存储 204
18.7 分布式爬虫 205
18.7.1 分布式概念 205
18.7.2 并发库concurrent.futures 206
18.7.3 分布式策略 207
18.8 本章小结 209
第19章实战：12306抢票爬虫 211
19.1 项目分析 211
19.2 验证码验证 211
19.3 用户登录与验证 214
19.4 查询车次 219
19.5 预订车票 225
19.6 提交订单 227
19.7 生成订单 233
19.8 本章小结 236
第20章实战：玩转微博 244
20.1 项目分析 244
20.2 用户登录 244
20.3 用户登录（带验证码） 253
20.4 关键词搜索热门微博 259
20.5 发布微博 264
20.6 关注用户 268
20.7 点赞和转发评论 271
20.8 本章小结 277
第21章实战：微博爬虫软件开发 278
21.1 GUI库及PyQt5的安装与配置 278
21.1.1 GUI库 278
21.1.2 PyQt5安装及环境搭建 279
21.2 项目分析 281
21.3 软件主界面 284
21.4 相关服务界面 288
21.5 微博采集界面 292
21.6 微博发布界面 297
21.7 微博爬虫功能 308
21.8 本章小结 315
第22章 Scrapy爬虫开发 317
22.1 认识与安装Scrapy 317
22.1.1 常见爬虫框架介绍 317
22.1.2 Scrapy的运行机制 318
22.1.3 安装Scrapy 319
22.2 Scrapy爬虫开发示例 320
22.3 Spider的编写 326
22.4 Items的编写 329
22.5 Item Pipeline的编写 330
22.5.1 用MongoDB实现数据入库 330
22.5.2 用SQLAlchemy实现数据入库 332
22.6 Selectors的编写 333
22.7 文件下载 336
22.8 本章小结 339
第23章 Scrapy扩展开发 341
23.1 剖析Scrapy中间件 341
23.1.1 SpiderMiddleware中间件 342
23.1.2 DownloaderMiddleware中间件 344
23.2 自定义中间件 347
23.2.1 设置代理IP服务 347
23.2.2 动态设置请求头 350
23.2.3 设置随机Cookies 353
23.3 实战：Scrapy Selenium爬取豆瓣电影评论 355
23.3.1 网站分析 355
23.3.2 项目设计与实现 357
23.3.3 定义Selenium中间件 359
23.3.4 开发Spider程序 360
23.4 实战：Scrapy Splash爬取B站动漫信息 362
23.4.1 Scrapy_Splash实现原理 363
23.4.2 网站分析 363
23.4.3 项目设计与实现 365
23.4.4 开发Spider程序 367
23.5 实战：Scrapy Redis分布式爬取猫眼排行榜 369
23.5.1 Scrapy_Redis实现原理 369
23.5.2 安装Redis数据库 371
23.5.3 网站分析 372
23.5.4 项目设计与实现 373
23.5.5 开发Spider程序 375
23.6 分布式爬虫与增量式爬虫 377
23.6.1 基于管道实现增量式 378
23.6.2 基于中间件实现增量式 381
23.7 本章小结 384
第24章实战：爬取链家楼盘信息 386
24.1 项目分析 386
24.2 创建项目 389
24.3 项目配置 389
24.4 定义存储字段 391
24.5 定义管道类 392
24.6 编写爬虫规则 396
24.7 本章小结 400
第25章实战：QQ音乐全站爬取 402
25.1 项目分析 402
25.2 项目创建与配置 403
25.2.1 项目创建 403
25.2.2 项目配置 403
25.3 定义存储字段和管道类 405
25.3.1 定义存储字段 405
25.3.2 定义管道类 405
25.4 编写爬虫规则 408
25.5 本章小结 413
第26章爬虫的上线部署 415
26.1 非框架式爬虫部署 415
26.1.1 创建可执行程序 415
26.1.2 制定任务计划程序 417
26.1.3 创建服务程序 421
26.2 框架式爬虫部署 424
26.2.1 Scrapyd部署爬虫服务 424
26.2.2 Gerapy爬虫管理框架 429
26.3 本章小结 434
第27章反爬虫的解决方案 435
27.1 常见的反爬虫技术 435
27.2 基于验证码的反爬虫 436
27.2.1 验证码出现的情况 437
27.2.2 解决方案 438
27.3 基于请求参数的反爬虫 439
27.3.1 请求参数的数据来源 439
27.3.2 请求参数的查找 440
27.4 基于请求头的反爬虫 441
27.5 基于Cookies的反爬虫 443
27.6 本章小结 447
第28章自己动手开发爬虫框架 449
28.1 框架设计说明 449
28.2 异步爬取方式 450
28.3 数据清洗机制 455
28.4 数据存储机制 457
28.5 实战：用自制框架爬取豆瓣电影 463
28.6 本章小结 468
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

没有花很多的篇幅去介绍PYTHON，直接切入主题，介绍关于爬虫的一切，从网页的基础到网页分析工具，从网络抓包到手机数据爬取，还有数据分析清洗的方法，方方面面都包括了进去。但是虽然介绍的内容很多，但是每一处写的都过于简单，不是很深入，对于初学者来说，算是给指出了每...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我还希望能看到一些真实世界的案例分析。比如，如何爬取电商网站的商品信息，如何爬取新闻网站的头条新闻，如何爬取社交媒体上的用户动态。通过这些具体的案例，我们可以更好地理解书中所讲的技术在实际应用中的效果，并且可以尝试去复现这些案例，加深理解。最好能包含一些数据清洗和预处理的步骤，因为原始数据往往是不完整的，或者格式不统一的。

评分☆☆☆☆☆

除了基本的爬取和解析，我还在思考一些进阶的内容。比如，很多网站为了防止被恶意爬取，会设置各种反爬机制，像验证码、IP限制、User-Agent伪装、动态加载内容（JavaScript渲染）等等。这本书如果能深入讲解这些反爬技术的原理，并且给出相应的应对策略，那绝对是物超所值。我需要知道如何识别这些反爬机制，以及如何用Python代码来绕过它们，比如使用代理IP池，或者模拟浏览器行为来加载JavaScript。

评分☆☆☆☆☆

还有一个方面我特别关注，那就是爬虫的合规性和道德问题。虽然我们是为了学习和实践，但实际操作中，肆意爬取网站数据可能会侵犯隐私，或者给网站服务器带来过大的压力，甚至触犯法律。这本书应该会强调遵守 robots.txt 协议，尊重网站的爬取规则，避免对目标网站造成不必要的损害。我想了解如何在不引起对方反感的情况下，高效地获取数据。

评分☆☆☆☆☆

从学习者的角度来看，一本好的技术书籍，不仅要讲“怎么做”，更要讲“为什么这么做”。比如，为什么requests库的某些参数是这样设置的？为什么BeautifulSoup的某些解析方法更高效？Scrapy框架的哪些设计理念使得它如此强大？书中如果能给出一些背后的原理分析，或者提供一些优化的建议，那对提升我们的技术深度非常有帮助。我希望不仅仅是照着代码敲，而是能真正理解背后的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

BeautifulSoup大概就是用来解析HTML的吧？网页内容虽然是文本，但它是有结构的，用HTML标签组织起来的。如果直接看HTML源码，那简直是密密麻麻的各种标签，看得头晕眼花。BeautifulSoup应该就是能帮我们把这些HTML文本“解析”成一个可以方便操作的结构，比如我们可以直接通过标签名、属性值来查找我们想要的内容，而不用自己去写那些复杂的字符串匹配。我希望它能讲清楚如何定位元素，是按ID、类名还是CSS选择器？这些细节决定了爬虫的稳定性和效率。

评分☆☆☆☆☆

数据存储也是一个很重要的问题。爬取下来的数据，如果只是简单地打印出来，那意义不大。我们需要把它们保存到文件里，比如CSV、JSON，或者存入数据库，像SQLite、MySQL、MongoDB。这本书应该会介绍不同的数据存储方式，以及如何将爬取到的数据按照不同的格式存入。我特别希望能有针对数据库操作的详细讲解，因为我之后可能需要对大量数据进行分析，而数据库是最合适的存储方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《实战Python网络爬虫》，光听名字就觉得是那种直击要害、学了就能用的类型。我一直觉得吧，网络爬虫这东西，理论听起来都挺高大上的，什么HTTP协议、HTML解析、正则表达式，听着好像需要很深厚的技术功底。但实际上，很多时候我们只是想从网上抓取一些公开的数据，比如商品价格、新闻标题、用户信息等等，然后进行一些分析或者存档。所以，一本真正“实战”的书，就应该把这些概念讲清楚，但更重要的是，它要教会我如何将这些理论转化为实际的代码，而且是高效、稳定的代码。我特别期待这本书能详细讲解Python in Action的那些库，比如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等等。我知道Requests是用来发送HTTP请求的，这就像是我们去访问一个网页，需要浏览器发送一个请求给服务器，然后服务器再把网页的内容返回给我们。Requests库应该能模拟这个过程，让我们可以在Python里轻松地发送各种请求，比如GET、POST，还要能处理cookie、session这些东西，因为很多网站登录后才能访问内容，或者需要通过session来保持登录状态。

评分☆☆☆☆☆

对于初学者来说，从零开始构建一个完整的爬虫项目可能会显得有些吃力。这本书如果能从最简单的例子开始，逐步引导读者掌握核心技术，然后再引入更复杂的概念和工具，这样的循序渐进的学习方式会非常有益。我希望书中能提供清晰的代码示例，并且对代码的每一部分都进行详细的解释，避免出现“黑盒”操作，让读者能够理解每一行代码的作用。

评分☆☆☆☆☆

Scrapy框架听起来就更高级了，它是一个完整的爬虫框架，应该能帮我们处理很多重复性的工作，比如多线程、异步处理、数据存储、异常处理等等。我最头疼的就是爬虫过程中遇到各种网络错误、解析错误，然后整个程序就崩溃了。一个好的爬虫框架应该能优雅地处理这些问题，让爬虫能够持续运行。我还希望这本书能讲解如何使用Scrapy来构建一个完整的爬虫项目，从定义爬取规则，到提取数据，再到存储数据，形成一个完整的流程。

评分☆☆☆☆☆

最后，我希望这本书能够涵盖一些关于爬虫部署和维护的内容。爬虫写好了，如何让它稳定地运行在服务器上？如何监控它的运行状态？当网站结构发生变化时，如何快速地更新和维护爬虫？这些都是实际工作中非常重要的问题。如果书中能提供一些关于服务器配置、自动化部署、日志分析以及故障排除的建议，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

写得可以

评分☆☆☆☆☆

看目录就知道这是我想要的虫子????

评分☆☆☆☆☆

看目录就知道这是我想要的虫子????

评分☆☆☆☆☆

看目录就知道这是我想要的虫子????

评分☆☆☆☆☆

爬虫案例失效速度也特快了，深度一般但内容广博。