python網路爬蟲pdf
『壹』 從python基礎到爬蟲的書有什麼值得推薦
前兩篇爬蟲12（點擊頭像看歷史）
資料僅供學習
方式一
直接爬取網站
http://chanyouji.com/（網站會攔截IP，第二篇就用到了）
1~打開網頁，裡面有很多人分享的游記，我們就進行游記爬取2~點開其中一篇游記，看到鏈接地址形式http://chanyouji.com/trips/，這個時候，思考，這個數字代表的含義？會不會是游記在資料庫的ID，如果是的話那我們換個數字會不會得到別的游記，試一下訪問http://chanyouji.com/trips/，確實看到了不一樣的游記。自己試試
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『貳』 python教程哪裡下載
一、Python入門到進階的 廖雪峰 Python & JS & Git 教程PDF版 鏈接：『叄』 如何通過網路爬蟲獲取網站數據
這里以python為例，簡單介紹一下如何通過python網路爬蟲獲取網站數據，主要分為靜態網頁數據的爬埋山差取和動態網頁數據的爬取，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
靜態網頁數據
這里的數據都嵌套在網頁源碼中，所以直接requests網頁源碼進行解析就行，下面我簡單介紹一下，這里以爬取糗事網路上的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的欄位包括昵稱、內容、好笑數和評論數：
接著查看網頁源碼，如下，可以看的出來，所有的數據都嵌套在網頁中：
2.然後針對以上網頁結構，我們就可以直接編寫爬蟲代碼，解析網頁並提取出我們需要的數據了，測試代碼如下，非常簡單，主要用到requests+BeautifulSoup組合，其中requests用於獲取網頁源碼，BeautifulSoup用於解析網頁提取數據：
點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取了到我們需要的數據：
動態網頁數據
這里的數據都沒有在網頁源碼中（所以直接請求頁面是獲取不到任何數據的），大部分情況下都是存儲在一唯唯個json文件中，只有在網頁更新的時候，才會載入數據，下面我簡單介紹一下這種方式，這里以爬取人人貸上面的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的數據包括年利率，借款標題，期限，金額和進度：
接著按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找打動態載入的json文件，如下，也就是我們需要爬彎皮取的數據：
2.然後就是根據這個json文件編寫對應代碼解析出我們需要的欄位信息，測試代碼如下，也非常簡單，主要用到requests+json組合，其中requests用於請求json文件，json用於解析json文件提取數據：
點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取到我們需要的數據：
至此，我們就完成了利用python網路爬蟲來獲取網站數據。總的來說，整個過程非常簡單，python內置了許多網路爬蟲包和框架（scrapy等），可以快速獲取網站數據，非常適合初學者學習和掌握，只要你有一定的爬蟲基礎，熟悉一下上面的流程和代碼，很快就能掌握的，當然，你也可以使用現成的爬蟲軟體，像八爪魚、後羿等也都可以，網上也有相關教程和資料，非常豐富，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
『肆』 求《python3 網路爬蟲開發實戰》第二版 pdf
『伍』 開始學Python爬蟲相關的視頻和文檔
視頻的話可以找一下中國大學MOOC上搜索，就有python爬蟲的相關視頻，文檔的話其實主要看你是否要用到框架，比如scrapy框架，用到的話就看這個框架的文檔即可
『陸』 如何解決Python讀取PDF內容慢的問題
1，引言
晚上翻看《Python網路數據採集》這本書，看到讀取PDF內容的代碼，想起來前幾天集搜客剛剛發布了一個抓取網頁pdf內容的抓取規則
如果PDF文件在你的電腦里，那就把urlopen返回的對象pdfFile替換成普通的open()文件對象。
3，展望
這個實驗只是把pdf轉換成了文本，但是沒有像開頭所說的轉換成html標簽，那麼在Python編程環境下是否有這個能力，留待今後探索。
4，集搜客GooSeeker開源代碼下載源
1.GooSeeker開源Python網路爬蟲GitHub源
5，文檔修改歷史
2016-05-26：V2.0，增補文字說明
2016-05-29：V2.1，增加第六章：源代碼下載源，並更換github源的網址
『柒』 《用Python寫網路爬蟲》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
《用Python寫網路爬蟲》（[澳]理查德 勞森）電子書網盤下載免費在線閱讀
鏈接：https://pan..com/s/1libXv5hd9hBDnLiXvf5WzQ
書名：用Python寫網路爬蟲
作者：[澳]理查德 勞森
譯者：李斌
豆瓣評分：7.2
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2016-8-1
頁數：157
內容簡介：
作為一種便捷地收集網上信息並從中抽取出可用信息的方式，網路爬蟲技術變得越來越有用。使用Python這樣的簡單編程語言，你可以使用少量編程技能就可以爬取復雜的網站。
《用Python寫網路爬蟲》作為使用Python來爬取網路數據的傑出指南，講解了從靜態頁面爬取數據的方法以及使用緩存來管理伺服器負載的方法。此外，本書還介紹了如何使用AJAX URL和Firebug擴展來爬取數據，以及有關爬取技術的更多真相，比如使用瀏覽器渲染、管理cookie、通過提交表單從受驗證碼保護的復雜網站中抽取數據等。本書使用Scrapy創建了一個高級網路爬蟲，並對一些真實的網站進行了爬取。
《用Python寫網路爬蟲》介紹了如下內容：
通過跟蹤鏈接來爬取網站；
使用lxml從頁面中抽取數據；
構建線程爬蟲來並行爬取頁面；
將下載的內容進行緩存，以降低帶寬消耗；
解析依賴於JavaScript的網站；
與表單和會話進行交互；
解決受保護頁面的驗證碼問題；
對AJAX調用進行逆向工程；
使用Scrapy創建高級爬蟲。
本書讀者對象
本書是為想要構建可靠的數據爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python編程經驗。當然，具備其他編程語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，並理解書中涉及的概念和原理。
作者簡介：
Richard Lawson來自澳大利亞，畢業於墨爾本大學計算機科學專業。畢業後，他創辦了一家專注於網路爬蟲的公司，為超過50個國家的業務提供遠程工作。他精通於世界語，可以使用漢語和韓語對話，並且積極投身於開源軟體。他目前在牛津大學攻讀研究生學位，並利用業余時間研發自主無人機。
『捌』 如何用Python做爬蟲
1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。
想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。
在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。
突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。
好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。
那麼在python里怎麼實現呢？
很簡單
import Queue
initial_page = "初始化頁"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
寫得已經很偽代碼了。
所有的爬蟲的backbone都在這里，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。
問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。
通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example
注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重復看一看（沒關系，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]
好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...
那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢？
我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)
考慮如何用python實現：
在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。
代碼於是寫成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www.renmingribao.com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。
但是如果附加上你需要這些後續處理，比如
有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）
有效地判重（這里指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛...
及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）
如你所想，這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，
「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。
所以，不要問怎麼入門，直接上路就好了：）
『玖』 《精通python網路爬蟲韋瑋》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
《精通python網路爬蟲韋瑋》網路網盤pdf最新全集下載:
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簡介：本書從技術、工具與實戰3個維度講解了Python網路爬蟲：
技術維度：詳細講解了Python網路爬蟲實現的核心技術，包括網路爬蟲的工作原理、如何用urllib庫編寫網路爬蟲、爬蟲的異常處理、正則表達式、爬蟲中Cookie的使用、爬蟲的瀏覽器偽裝技術、定向爬取技術、反爬蟲技術，以及如何自己動手編寫網路爬蟲；
工具維度：以流行的Python網路爬蟲框架Scrapy為對象，詳細講解了Scrapy的功能使用、高級技巧、架構設計、實現原理，以及如何通過Scrapy來更便捷、高效地編寫網路爬蟲；
實戰維度：以實戰為導向，是本書的主旨，除了完全通過手動編程實現網路爬蟲和通過Scrapy框架實現網路爬蟲的實戰案例以外，本書還有博客爬取、圖片爬取、模擬登錄等多個綜合性的網路爬蟲實踐案例。
作者在Python領域有非常深厚的積累，不僅精通Python網路爬蟲，在Python機器學習、Python數據分析與挖掘、Python Web開發等多個領域都有豐富的實戰經驗。