python3爬虫实战
1. python 3 网络爬虫学习建议
用py3写爬虫的话，强力推荐这本书，应该是目前最系统最完善介绍python爬虫的书。可以去图灵社区买电子版。书的内容很新也很系统，从beautifulSoup，requests到ajax，图像识别，单元测试。比起绝大多数blog零散的教程要好的多，看完书后就可以去做些实战项目，这个时候可以去github上找类似的项目借鉴下。英文版pdf：个人觉得英文版更好）中文版pdf：这本书内容比较浅，我表示赞同。但是对于新手来说，看完这本书，对于爬虫基础的应用与概念绝对有了初步的了解。其实国内有一本讲爬虫的好书，《自己动手写网络爬虫》，这本书除了介绍爬虫基本原理，包括优先级，宽度优先搜索，分布式爬虫，多线程，还有云计算，数据挖掘内容。只不过用了java来实现，但是思路是相同的。有这几个包基本上就够用了。当初学习爬虫的时候一点都不懂，甚至连爬虫是什么都不知道就在学了，但是怀着不懂装懂的精神，到现在基本上也算对爬虫了解一二。正如你所说，爬虫是个大坑！因为这不仅仅是Python的事，想要学好爬虫，需要学习：网络基础知识（post/get/抓包）、（推荐）正则表达式（re模块）、多线程/多进程、数据库（储存）。还有各种各样的问题：Python蛋疼的编码问题、遇到Ajax就要用selenium（效率低）、遇到验证码肿么办（我放弃）、需要模拟登录（我直接用cookies，在这里推荐requests，用法是：被网站禁ip等等所以，如果你是想学爬虫，那么就慢慢磨吧。但是你是想学习机器学习，网上那么多的数据集，可以不必专门学。
2. 《Python爬虫开发与项目实战》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
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简介：Python爬虫开发与项目实战从基本的爬虫原理开始讲解，通过介绍Pthyon编程语言与HTML基础知识引领读者入门，之后根据当前风起云涌的云计算、大数据热潮，重点讲述了云计算的相关内容及其在爬虫中的应用，进而介绍如何设计自己的爬虫应用。
3. 如何找到完善的python3网络爬虫教程
链接：
课程简介
毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？
Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。
带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。
课程目录
开始之前，魔力手册 for 实战学员预习
第一周：学会爬取网页信息
第二周：学会爬取大规模数据
第三周：数据统计与分析
第四周：搭建 Django 数据可视化网站
......
4. python网络爬虫怎么学习
现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。
5. 自己动手，丰衣足食，python3网络爬虫实战案例 有团吗
你说的是怎么加上去，你看看request的源码不就知道怎么实现了，具体原因是http协议的问题，GET请求的参数是用url来传递的，所以requests吧url和参数拼接成你图片上的格式有什么问题么。
6. python网络爬虫实战怎么样
本书从Python的安装开始，详细讲解了Python从简单程序延伸到Python网络爬虫的全过程。本书从实战出发，根据不同的需求选取不同的爬虫，有针对性地讲解了几种Python网络爬虫。本书共8章，涵盖的内容有Python语言的基本语法、Python常用IDE的使用、Python第三方模块的导入使用、Python爬虫常用模块、Scrapy爬虫、Beautiful
Soup爬虫、Mechanize模拟浏览器和Selenium模拟浏览器。本书所有源代码已上传网盘供读者下载。本书内容丰富，实例典型，实用性强。适合Python网络爬虫初学者、数据分析与挖掘技术初学者，以及高校及培训学校相关专业的师生阅读。
有一半是讲解python基础的，与爬虫无关。后面把流行的包或框架都讲到了，对初学者还是很不错的本书。
7. python实战 面试爬虫岗位需要掌握哪些知识
作为一个容易上手的开发工具，python近几年有很多小伙伴在学习，那么大家有没有想过往python哪个模块继续深造呢？爬虫是最近热点久居不下的模块，不知道广大学习python的大军中，有没有想在爬虫领域进行大展身手的。今天小编就面试爬虫岗位需要掌握哪些知识这个点跟大家进行分析。
1.Python
因为面试的是Python爬虫岗位，面试官大多数会考察面试者的基础的Python知识，包括但不限于：
Python2.x与Python3.x的区别
Python的装饰器
Python的异步
Python的一些常用内置库，比如多线程之类的
2.数据结构与算法
数据结构与算法是对面试者尤其是校招生面试的一个很重要的点，当然小公司不会太在意这些，从目前的招聘情况来看对面试者的数据结构与算法的重视程度与企业的好坏成正比，那些从不问你数据结构的你就要当心他们是否把你当码农用的，当然以上情况不绝对，最终解释权归面试官所有。
3.Python爬虫
最重要也是最关键的一点当然是你的Python爬虫相关的知识与经验储备，这通常也是面试官考察的重点，包括但不限于：
你遇到过的反爬虫的策略有哪些？
你常用的反反爬虫的方案有哪些？
你用过多线程和异步吗？除此之外你还用过什么方法来提高爬虫效率？
有没有做过增量式抓取？
对Python爬虫框架是否有了解？
4.爬虫相关的项目经验
爬虫重在实践，除了理论知识之外，面试官也会十分注重爬虫相关的项目：
你做过哪些爬虫项目？如果有Github最好
你认为你做的最好的爬虫项目是哪个？其中解决了什么难题？有什么特别之处？
以上4个模块为大家面试python爬虫岗位提供一个参考，不知道要为面试准备什么的小伙伴可以好好看看，最后小编祝大家能面试到自己想去的岗位。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
8. 如何用Python做爬虫
1）首先你要明白爬虫怎样工作。
想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
代码于是写成
#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，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。
所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
9. python网络爬虫可以干啥
Python爬虫开发工程师,从网站某一个页面(通常是首页)开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。
网络爬虫(又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者)，是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。爬虫就是自动遍历一个网站的网页，并把内容都下载下来