python网络爬虫实战
㈠ python网络爬虫学习建议，初学者需要哪些准备
了解html和简单的js，只有了解你要抓取的页面，在获取后才能有效分析。建议系统学习html这个很简单；js较复杂不必多看，可以边分析边网络资料学习。
python方面，了解urllib和urllib2两个库，在抓取页面要用到。Cookielib这个库配合urllib2可以封装opener，在需要cookie时可以自动解决，建议了解一些，会封装opener即可。re正则表达式库可以帮助你高效的从页面中分离要的内容，正则表达式要略知一二。
学习一些抓包知识，有些网站防爬，需要人工浏览一些页面，抓取数据包分析防爬机制，然后做出应对措施。比如解决cookie问题，或者模拟设备等。
作为初学者，学会以上知识基本上爬取任何网站都没问题了，但更重要的是耐心和细心。毕竟爬取网站时并不知道网站已开始是怎么设计的，有哪些小坑，分析起来这些还是比较烧脑，但是分析成功很有成就感。
㈡ python爬虫有哪些书
python爬虫有哪些书？下面给大家介绍6本有关爬虫的书：
更多Python书籍推荐，可以参考这篇文章：《想学python看哪些书》
1.Python网络爬虫实战
本书从Python基础开始，逐步过渡到网络爬虫，贴近实际，根据不合需求选取不合的爬虫，有针对性地讲解了几种Python网络爬虫，所有案例源码均以上传网盘供读者使用，很是适合Python网络爬虫初学者使用。
相关推荐：《Python教程》
2.精通Python网络爬虫：核心技术、框架与项目实战
这本书代码全是基于Python3，本书基于Python从零基础开始，逐渐深入，再到爬虫框架到反爬到项目拭魅战，帮忙读者构建完整的知识系统，很是适合小白和刚接触爬虫的读者。
3.Python爬虫开发与项目实战
本书从爬虫涉及的多线程，多进程讲起，然后介绍web前真个基础知识，再到数据存储，网络协议，最后拭魅战项目，完全专注于Python爬虫，比较适合想要进阶Python爬虫的朋友。
4.用Python写网络爬虫
本书基础笼盖很全，把写一个爬虫所需的各个方面都写到，由于代码案例比较底层，所以适合有一定Python基础的小伙伴。
5.Python网络数据收集
作者是此行达人，代码优美简洁，运用年夜量递归算法和正则表达式，本书很好的利用Python完成从数据爬起到数据清洗整个流程的时间过程，更为难得的是用python3进行工程实践，而不只是讲解语法。
6.精通Scrapy网络爬虫
本书通过案例、源码，从零基础、逐步由浅入深进行详细讲解Python爬虫框架Scrapy，使读者能够对Scrapy框架有个清晰的认知，适用于有Python语言基础的读者。
㈢ 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。
㈣ Python 爬虫的入门教程有哪些值得推荐的
Python 爬虫的入门教程有很多值得推荐的，以下是一些比较受欢迎和推荐的教程：
1.《精通 Python 网络爬虫》：这本书是一本入门级的 Python 爬虫教程，适合初学者学习。
Python3 网络爬虫实战：这是一个在线教程，详细介绍了 Python 爬虫的基础知识，包括爬虫的原理、如何使用 Python 爬取网页、如何使用正则表达式和 XPath 解析网页等。
Python 爬虫指南：这是一个在线教程，通过几个简单的例子来介绍 Python 爬虫的基础知识。
网络爬虫实战：这是一个在线课程，通过几个实际案例来介绍 Python 爬虫的基础知识和进阶技巧。
Python 爬虫实战：这是一个在线课程，通过几个实际案例来介绍 Python 爬虫的基础知识和进阶技巧。
以上是一些比较受欢迎和推荐的 Python 爬虫入门教程，你可以根据自己的需求和学习进度选择适合自己的教程。
bilibili上也有一些视频教程。
㈤ 我的爬虫入门书 —— 《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》
年前学习python基础知识之后，在好奇心的推动下，我开始接触了python网络爬虫，而在刚开始接触网络爬虫时，繁多的资料让我猝不及防，对于习惯于优先通过书籍进行自主学习的我来说，通过长期看视频学习反而不是很习惯，但是在网络上找到的许多爬虫相关资料，不是说的过于简略，就是部分内容有些“过时”。该跟谁走？该怎么走？这个问题那段时间一直困扰着我。
所幸，在热心群友的推荐下（haha，真的很热心的一个老哥），我入手了崔大写的《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》，找到了符合我状况的“引路书”。
初入手，书籍就令我惊讶，920页左右的厚度，在我之前买过的相关书籍中，厚度也能算是前几名，比实际想象的厚许多。
而当我翻开目录，可以发现，与学科领域的“大部头”专着相比（读过几本，看那种书真的蛮痛苦的hh），这本书的结构层次分明，由浅入深、层层递进，由爬虫基础引入，再向各方面延伸，刚好满足了我“半个小白”状态的学习需要（经过近2个月的学习感觉也确实真的适合我）。
而在书的内容之外，不得不提的是，崔大的Scrape平台。崔大的Scrape平台合理的解决了爬虫入门者实战训练的“场地”问题，防止了初步入门者无知的迈入了着作权的“灰色地带”，这种提供练习平台的爬虫教学，确实也我第一次遇到的，我对崔大的用心感到真心佩服。
简要的介绍到这里就结束了！目前我已经跟随崔大的这本书学习了两个月，受益匪浅，掌握了蛮多的技能。
总之，如果想跟随较新的爬虫教程学习，基础跟我相似的同学，我认为崔大的《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》是入门爬虫绝不容错过的一本书！
㈥ 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：）
㈦ 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。
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《Python爬虫开发与项目实战》网络网盘pdf最新全集下载:
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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。
