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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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

消费京东商城数年，深知各产品琳琅满目。然，唯此宝物与众皆不同，为出淤泥之清莲。使吾为之动容，心驰神往，以至茶饭不思，寝食难安，辗转反侧无法忘怀。于是乎紧衣缩食，凑齐银两，倾吾之所有而能买。东哥之热心、快递员之殷切，无不让人感激涕零，可谓迅雷不及掩耳盗铃儿响叮当仁不让世界充满爱。待打开包裹之时，顿时金光四射，屋内升起七彩祥云，处处皆是祥和之气。吾惊讶之余甚是欣喜若狂，呜呼哀哉！此宝乃是天上物，人间又得几回求！遂沐浴更衣，焚香祷告后与人共赏此宝。人皆赞叹不已，故生此宝物款型及做工，超高性价比之慨，且赞吾独具慧眼与时尚品位。产品介绍果然句句实言，毫无夸大欺瞒之嫌。实乃大家之风范，忠义之商贾

评分☆☆☆☆☆

单位一起定购的书，一次买了一千多的图书，快递超级快，不影响看书时间，大家的学习热情很高，一会儿都借走了。棒棒哒小伙伴们，棒棒哒京东！

评分☆☆☆☆☆

好书，孩子买的，开卷有益。只是希望以后包装能更好一点。其它都好。昨晚下单今早就收到了，快！

评分☆☆☆☆☆

三十年前大家都说好了，要让一部分人先富起来，先富起来的人再来帮助没有富起来的人，三十年已经过去了，今天我们中国人已经富起来了，我们中国人富到什么程度了？大家都知道，有人富到了，赚一个亿都是个小目标了，富到了一个月赚几十个亿已经能够让人很头疼的时候了。。。。。。在这么富有的时候，在我们的国家，还有几千万人口生活在这种极端贫困的状态下，我想这是我们整个中国人，特别是已经富起来的我们这帮富人，每个人的一种耻辱，我们每个人都应该行动起来，整个中国只有12.8万个贫困村，据说在我们中国千万富翁，亿万富翁已经超出了100万，在这么庞大的富人群体里面，只要有10%的人站出来去个贫困村做个名誉村长，用你的所以资源去帮助这个村子，我相信，中国的脱贫攻坚战在2020年一定可以实现，”

评分☆☆☆☆☆

很好的书，内容很详细，爱不释手

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。

评分☆☆☆☆☆

趁着618优惠力度大多买点书备着，看的少，但喜欢买，慢慢的看吧，京东的物流照常很给力，书籍到手里也很完好，没有折损，希望以后经常搞活动，再多备点

评分☆☆☆☆☆

想进一步提升Python编程水平？请深入分析真实应用程序中使用的大量相关主题　　涵盖了正则表达式、Internet/网络编程、GUI、SQL/数据库/ORM、多线程、Web开发　　了解当前的开发区域，比如Google+、Twitter、MongoDB、OAuth、Python 3迁移、Java/Jython　　囊括有关Django、Google App Engine、CSV/JSON/XML和Microsoft Office的全新内容。　　包含Python 2和Python 3代码，以便立即可以使用　　提供了代码片段、互动案例和实用练习，旨在巩固Python技能

评分☆☆☆☆☆

其实此前我已经买了一本Python的入门书籍，就是那本《Python3.5 从零开始学》！那本书对新手很友好，讲解也是挺细致的！那我为什么还要再买一本基础书籍呢？