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☆☆☆☆☆

[美] 米切尔（Ryan Mitchell） 著，陶俊杰，陈小莉 译

图书标签:

• Python
• 网络爬虫
• 数据采集
• Requests
• BeautifulSoup
• Scrapy
• 数据分析
• Web Scraping
• HTTP
• 数据挖掘

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115416292

版次：1

商品编码：11896401

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：200

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　网络上的数据量越来越大，单靠浏览网页获取信息越来越困难，如何有效地提取并利用信息已成为一个巨大的挑战。本书采用简洁强大的Python语言，全面介绍网络数据采集技术，教你从不同形式的网络资源中自由地获取数据。你将学会如何使用Python脚本和网络API一次性采集并处理成千上万个网页上的数据。
　　本书适合熟悉Python的程序员、安全专业人士、网络管理员阅读。书中不仅介绍了网络数据采集的基本原理，还深入探讨了更高级的主题，比如分析原始数据、用网络爬虫测试网站等。此外，书中还提供了详细的代码示例，以帮助你更好地理解书中的内容。
　　通过阅读本书，你将能够：
　　解析复杂的HTML页面　　遍历多个网页和网站　　了解API的基本概念和工作原理　　学习存储数据的方法　　下载、读取并抽取网络文档中的数据　　使用工具和方法清洗格式异常的数据　　读取并处理自然语言　　越过表单和登录窗口采集数据　　学习采集JavaScript的方法　　学习图像处理和文字识别方法

内容简介

　　本书采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第1部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。

作者简介

　　Ryan Mitchell，数据科学家、软件工程师，目前在波士顿LinkeDrive公司负责开发公司的API和数据分析工具。此前，曾在Abine公司构建网络爬虫和网络机器人。她经常做网络数据采集项目的咨询工作，主要面向金融和零售业。另著有Instant Web Scraping with Java。

目录

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

前言/序言

《Python网络数据采集》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、创新应用的宝贵财富。然而，这些数据并非唾手可得，它们分散在海量的网页、API、社交媒体和数据库中。如何有效地从中提取所需信息，并将其转化为有价值的洞察，是现代数据工作者面临的核心挑战。《Python网络数据采集》正是为了应对这一挑战而诞生的。 本书是一本全面、深入且实用的技术指南，旨在教授读者如何运用Python语言及其丰富的生态系统，高效、可靠地从互联网上采集数据。我们不仅会介绍核心的爬虫技术和工具，更会引导读者理解数据采集背后的原理、策略和伦理，帮助他们构建健壮、可维护且符合规范的数据采集系统。 核心内容概览： 本书的编写思路循序渐进，从基础概念到高级技巧，层层递进，确保读者能够逐步掌握网络数据采集的精髓。 第一部分：网络爬虫基础与Python入门 在深入数据采集之前，我们首先需要搭建坚实的基础。本部分将为读者介绍网络爬虫的基本概念，包括网页是如何构建的、HTTP协议的工作原理，以及爬虫在信息时代的重要意义。同时，对于Python语言的初学者，我们将提供一个精炼且实用的Python入门教程，重点关注数据采集所需的关键语法、数据结构和常用库。你将学习到如何处理字符串、列表、字典，如何编写函数，以及Python面向对象编程的基本思想，为后续的爬虫开发打下坚实的基础。 第二部分：掌握核心数据采集工具 Python拥有极其丰富的库来支持网络数据采集。本部分将详细介绍最常用、最强大的工具： Requests库： 作为HTTP请求的瑞士军刀，Requests库让发送HTTP请求变得异常简单。我们将学习如何使用它来获取网页内容，处理GET和POST请求，管理cookies和session，处理HTTPS证书，以及如何优雅地应对各种网络错误。 Beautiful Soup库： 网页的结构往往是HTML和XML。Beautiful Soup库是解析这些标记语言的利器，它能够将复杂的HTML/XML文档转化为易于操作的Python对象。你将学会如何通过标签名、属性、CSS选择器等多种方式定位和提取数据，无论是表格、列表、链接还是文本内容。 lxml库： 对于追求极致性能和更强大解析能力的场景，lxml库是一个不二之选。它集成了libxml2和libxslt库，提供了比Beautiful Soup更快的解析速度和更丰富的XPath查询功能。我们将学习如何使用XPath来精确地定位和提取数据，这在处理结构复杂或动态加载的网页时尤为重要。 第三部分：构建高效的爬虫程序 掌握了基础工具后，我们将进阶到构建更复杂的爬虫程序。 网页抓取策略： 不同的网站有不同的结构和动态性。我们将探讨各种抓取策略，包括静态网页的直接抓取，以及如何应对JavaScript动态加载的内容。 动态网页内容采集： 许多现代网站使用JavaScript来动态生成内容，直接使用Requests库无法获取。本部分将深入介绍如何使用Selenium等浏览器自动化工具，模拟用户在浏览器中的操作（如点击、滚动、填写表单），从而抓取动态加载的内容。你将学习如何控制浏览器，查找元素，执行JavaScript，并获取渲染后的页面内容。 API数据采集： 很多数据提供商会通过API（应用程序接口）来发布数据。与直接抓取网页相比，API采集通常更稳定、高效且结构化。我们将学习如何理解API文档，如何构造API请求，处理JSON格式的响应，以及如何认证和授权。 处理反爬虫机制： 网站为了保护自身数据，会部署各种反爬虫策略，如IP封锁、用户代理检测、验证码、JavaScript挑战等。本书将系统地讲解这些反爬虫机制，并提供相应的应对方法，例如： IP代理池： 使用第三方代理服务器来隐藏真实IP，避免被封锁。 User-Agent伪装： 模拟不同的浏览器和操作系统，让爬虫看起来更像正常用户。 延时和随机化： 在请求之间设置合理的延时，模拟人类浏览行为。 处理验证码： 介绍一些常见的验证码识别技术和第三方服务。 JavaScript挑战的应对： 结合Selenium或更高级的技术来解决JavaScript加密和混淆。 第四部分：数据存储与管理 采集到的原始数据需要被有效地存储和管理，以便后续分析和利用。本部分将覆盖多种数据存储方案： 文件存储： 将数据保存为CSV、JSON、XML等格式的文件，便于与其他工具进行交互。 数据库存储： 介绍如何将数据存入关系型数据库（如SQLite, MySQL, PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB），并提供相应的Python操作示例。 数据清洗与预处理： 原始数据往往是混乱的。我们将探讨数据清洗的基本技术，包括处理缺失值、重复值、异常值，数据类型转换，以及字符串处理等，确保数据的质量。 第五部分：高级采集技术与实践 在掌握了核心技能之后，我们将探索更高级的主题，以应对更复杂的场景。 分布式爬虫： 对于需要抓取海量数据的场景，单机爬虫的效率将受到限制。本部分将介绍分布式爬虫的基本原理，以及如何使用Scrapy-Redis等框架来实现分布式抓取，提高采集效率。 Scrapy框架： Scrapy是一个强大而灵活的Python爬虫框架，它提供了构建大型、高性能爬虫应用所需的一切。我们将深入学习Scrapy的架构，包括Spiders, Items, Pipelines, Selectors, Middlewares等核心组件，并指导读者如何使用Scrapy来开发复杂的爬虫项目。 爬虫的部署与维护： 如何让你的爬虫稳定运行？本部分将讨论爬虫的部署策略，例如使用Docker容器化，以及如何进行爬虫的监控、日志记录和错误处理，确保爬虫系统的健壮性。 网络爬虫的法律与伦理： 随着网络数据采集的广泛应用，相关的法律和伦理问题也日益凸显。本书将深入探讨爬虫开发的合规性问题，包括robots.txt协议、网站服务条款、隐私保护、数据使用规范等，强调负责任地进行数据采集的重要性，避免侵犯他人权益。 学习本书，你将获得： 扎实的Python编程基础： 能够熟练运用Python进行数据处理和网络编程。 掌握主流的网络数据采集工具： 能够灵活运用Requests, Beautiful Soup, lxml, Selenium等库。 解决动态网页抓取难题： 能够应对JavaScript渲染的网页内容。 理解和应对反爬虫机制： 能够开发出更具鲁棒性的爬虫程序。 熟悉API数据采集方法： 能够高效地通过API获取结构化数据。 掌握数据存储与管理技巧： 能够安全、有效地存储和管理采集到的数据。 构建大型、高性能爬虫项目： 能够使用Scrapy框架开发复杂的爬虫应用。 了解爬虫部署与维护： 能够将爬虫部署到生产环境并进行维护。 树立负责任的网络数据采集意识： 能够遵守法律法规和伦理规范。 无论你是初入数据科学领域的学生，还是希望提升数据获取能力的开发者，亦或是对网络数据充满好奇的研究者，《Python网络数据采集》都将是你不可或缺的工具书和实践指南。本书旨在帮助你将互联网上海量的信息转化为你可以掌控、分析和利用的宝贵资源，从而在日益依赖数据的世界中占据先机。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得学习编程最怕的就是理论脱离实际，但《Python网络数据采集》这本书完美地解决了这个问题。它不是那种只讲概念的书，而是每一个章节都伴随着大量的代码示例，而且这些代码都是可以直接运行的，甚至书中还提供了配套的GitHub仓库，方便我们下载和参考。更重要的是，这些示例都来自真实世界的网站，作者通过分析这些网站的结构和数据获取方式，来演示如何应用Python技术。我跟着书中的例子，一步步地去实现，感觉就像在参与一个真实的爬虫项目，非常有成就感。书中还强调了遵守robots.txt协议和API使用规范的重要性，这让我意识到，做一个负责任的数据采集者是非常重要的。我学到了如何避免对目标网站造成不必要的负担，以及如何合法合规地获取数据。这种实践与道德并重的教学方式，让我对网络数据采集有了更全面和深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的像给我打开了一个全新的世界！我之前对网络数据采集的了解仅限于一些零散的教程，总觉得无从下手，概念也很模糊。但读了《Python网络数据采集》之后，我发现原来这么复杂的过程可以被拆解得如此清晰易懂。书里不仅介绍了各种常用的爬虫技术，比如如何利用requests库去请求网页，如何用BeautifulSoup解析HTML，还深入讲解了更高级的技巧，像是处理JavaScript渲染的页面，使用Selenium模拟浏览器行为，以及如何绕过一些简单的反爬虫机制。最让我惊喜的是，它还提到了数据存储的不同方式，比如存入CSV文件、JSON文件，甚至数据库。这些内容对我来说都是非常实用的，让我感觉自己终于有能力去构建一个属于自己的数据采集工具了。而且，作者的语言风格非常平实，没有那种高高在上的感觉，更像是老朋友在手把手教你，遇到的问题和解决方案都写得非常详尽，有时候还会给出一些踩坑的经验，这对于初学者来说简直是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析和机器学习很感兴趣，但总觉得数据来源是个瓶颈。《Python网络数据采集》这本书彻底打消了我的顾虑。它不仅仅是一本教你如何获取数据的书，更像是为你开启了获取海量数据的钥匙。我学到了如何从各种网站上提取有价值的信息，无论是商品评论、新闻文章、社交媒体帖子，还是其他结构化的数据，这本书都提供了相应的解决方案。更让我兴奋的是，书中还提到了如何将采集到的数据进行初步的清洗和整理，为后续的数据分析和建模打下基础。例如，如何处理缺失值、如何进行文本分词、如何提取关键信息等。这些内容虽然不是本书的重点，但无疑为我打开了数据分析领域的新篇章。我感觉自己不再是被动地等待数据，而是可以主动地去挖掘和获取自己需要的数据，这对于我的学习和研究方向来说，意义非凡。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我印象深刻。我原以为它只会讲解一些基础的爬虫框架，但实际上，它触及了许多更高级的议题。比如，书中对HTTP协议的讲解非常到位，让我理解了请求头、响应头、Cookie、Session这些概念的重要性，这对于分析网页结构和模拟用户行为非常有帮助。另外，关于API接口的使用和分析，也花了相当大的篇幅，这对我来说是另一个重要的学习点，因为很多网站的数据都通过API来提供，学会了这部分，等于掌握了更高效的数据获取途径。作者还讨论了分布式爬虫的概念，虽然可能不是这本书的重点，但有提及和初步介绍，这让我对爬虫的进一步发展有了更宏观的认识。而且，书中还穿插了一些关于数据清洗和预处理的建议，虽然不是核心内容，但却非常贴心，让我在采集数据后不至于手足无措。总的来说，这本书不仅仅是关于“如何爬”，更包含了“为什么这么爬”以及“爬完之后怎么处理”的思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作逻辑非常清晰，层层递进，非常适合我这种有一定Python基础但对网络爬虫不熟悉的读者。它从最基本的网页请求和HTML解析开始，逐渐引入更复杂的概念，比如AJAX请求的处理、动态网页的抓取，以及如何处理验证码和登录。让我特别惊喜的是，书中对一些“冷门”但非常实用的技术也有所涉及，比如使用Scrapy这个强大的爬虫框架。Scrapy的强大之处在于它提供了一个完整的爬虫框架，可以帮助我们更高效地构建和管理复杂的爬虫项目。书中对Scrapy的讲解非常详细，从项目创建到爬虫编写，再到Pipeline和Middleware的定制，都讲得非常透彻。我跟着书中的Scrapy教程，成功地搭建了一个简单的爬虫，这让我对大规模数据采集有了更强的信心。这本书的结构设计，就像一个精心规划的学习路径，让我每一步都能学有所得，并且能够融会贯通。

评分☆☆☆☆☆

找不到电子版的，所以买了一本，好久没买纸质书了

评分☆☆☆☆☆

《Python 科学计算（第2版）》详细介绍Python科学计算中常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。所附光盘中包含所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython，以方便读者运行书中所有实例。

评分☆☆☆☆☆

先说一下我看的资料

评分☆☆☆☆☆

这本书，怎么说呢，英文版没有看过，但是就我看的中文版来说……质量不是太高，大家可以慎重考虑一下。入门感觉还可以，但是从排版到翻译，简直是错漏百出。引用的代码有很多错误，要不就是输出不对，要不就是下面的讲解不符。翻译的话质量不是太好(抱歉不是针对译者)，有很多地方能够感觉到没有摆脱英语的语序和语言习惯，与汉语习惯不符，读起来很是拗口，不知所云。不知道编辑在干什么，在异步社区提交勘误之后，关于翻译语法语序的内容被拒绝了，但还是有那么些勘误通过了。这三天总共看了106页，总共提交了19个勘误(有两个问题被拒绝之后重复提交然后通过的，包括翻译的问题，不过翻译的问题提了两个没通过就没再提交过相关了)。说实话平均不到十页一个错，看起来真心累。一开始还有点兴奋看一本书送一本书，但是现在感觉如果异步都是这个水平的书，送我我都不想要……附录B部分我是真心没看懂在表达什么……

评分☆☆☆☆☆

给老公买的，还没有看，希望有所帮助有所用处，价格不便宜，还是多做活动吧。

评分☆☆☆☆☆

知识就是力量，哈哈

评分☆☆☆☆☆

Thank you very much for the excellent service provided by Jingdong mall, and it is very good to do in warehouse management, logistics, distribution and so on. Delivery in a timely manner, distribution staff is also very enthusiastic, and sometimes inconvenient to receive the time, but also arranged for time to be delivered. At the same time in the mall management Jingdong customer service is also very good, to solve customer suffering, overcome all difficulties. Give us a very good shopping experience

评分☆☆☆☆☆

本书用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。

评分☆☆☆☆☆

我是12.28日收到这本书的，购买是因为图灵的推荐。前期通读了Python 编程从入门到实践，对Python也有了一个基本了解。我用了34天半读完这本书，谈一下自己的刚想：流畅的Python不是一本初学者的书，而且对刚入手的人来说有点晦涩。但这本书确实值得读，如果你能坚持啃下来的话。书分21章，我舍弃了16-21章的内容，初步编程用不到而且内容确实不好理解。每章都是一类知识点的归集，章后有总结和延伸阅读，有意思的章后是杂谈，作者把自己对本章的一些感悟写下来。我读完前15章，感觉自己对Python的理解（理论知识）上升了一级，而以前编程遇到和实用的一些晦涩的概念问题也通达了。