python爬虫入门教程pdf-从零开始学Python网络爬虫 PDF 原书扫描版

给大家带来的一篇关于Python爬虫相关的电子书资源，介绍了关于Python、网络爬虫方面的内容，本书是由机械工业出版社出版，格式为PDF，资源大小143.9 MB，罗攀编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.9。

内容介绍

读者评价

基于Python 3的图书，代码挺多，这是优点。缺点是，很多地方没有解释清楚，作为一个脑子转得不太灵光的零基础萌新，有很坎坷的感觉。如果是想快速实现功能，这本书是一个蛮好的选择；如果想知其所以然，还要再读其他的东西。

对比了好久看到这本。涵盖了几乎所有我听过的和没听过的定向爬虫技术，从简单网页到异步加载网页，从简单存储到数据库存储，从简单爬虫到框架爬虫，从你的爬虫到我的爬虫。

对于目前市面上的Python爬虫教程给出了很系统的案例讲解；针对的版本也很新，python3.5+win7，很适合初学者。

要学人工智能了，据说要先学好数据爬取，爬虫是人工智能第一步恪，但没有任何算法基础，先选本给白白们看的这本，还好都是操作类的，动动手，觉得很简单啊，别一堆公式，就麻烦了。

例子很多，很容易理解，但是内容不是很丰富，但这是入门级的书，还可以的，毕竟内容太多了初学者也记不住，还容易懵，这本书让我有种感兴趣喜欢看的感觉，非常适合初学者，推荐

编辑推荐

详解网络爬虫的原理、工具、框架和方法，内容新，实战案例多

详解从简单网页到异步加载网页，从简单存储到数据库存储，从简单爬虫到框架爬虫等技术

22个网络爬虫综合实战案例、30个网站信息提取、2500余行代码

详解爬虫的3大方法：正则表达式、BeautifulSoup 4库和Lxml库

详解爬取数据的4大存储方式：TXT、CSV、MongoDB和MySQL

详解Scrapy爬虫框架的安装、项目创建、文件使用及爬取数据的存储

内容介绍

Python是数据分析的*语言，而网络中的数据和信息很多，如何从中获取需要的数据和信息呢？*简单、直接的方法就是用爬虫技术来解决。

本书是一本教初学者学习如何爬取网络数据和信息的入门读物。书中不仅有Python的相关内容，而且还有数据处理和数据挖掘等方面的内容。本书内容非常实用，讲解时穿插了22个爬虫实战案例，可以大大提高读者的实际动手能力。

本书共分12章，核心主题包括Python零基础语法入门、爬虫原理和网页构造、*个爬虫程序、正则表达式、Lxml库与Xpath语法、使用API、数据库存储、多进程爬虫、异步加载、表单交互与模拟登录、Selenium模拟浏览器、Scrapy爬虫框架。此外，书中通过一些典型爬虫案例，讲解了有经纬信息的地图图表和词云的制作方法，让读者体验数据背后的乐趣。

本书适合爬虫技术初学者、爱好者及高等院校的相关学生，也适合数据爬虫工程师作为参考读物，同时也适合各大Python数据分析的培训机构作为教材使用。

内容节选

Python爬虫的两套解析方法和四种爬虫实现过程

对于大多数朋友而言，爬虫绝对是学习 python 的最好的起手和入门方式。因为爬虫思维模式固定，编程模式也相对简单，一般在细节处理上积累一些经验都可以成功入门。本文想针对某一网页对 python 基础爬虫的两大解析库（ BeautifulSoup 和 lxml ）和几种信息提取实现方法进行分析，以开 python 爬虫之初见。

基础爬虫的固定模式

笔者这里所谈的基础爬虫，指的是不需要处理像异步加载、验证码、代理等高阶爬虫技术的爬虫方法。一般而言，基础爬虫的两大请求库 urllib 和 requests 中 requests 通常为大多数人所钟爱，当然 urllib 也功能齐全。两大解析库 BeautifulSoup 因其强大的 HTML 文档解析功能而备受青睐，另一款解析库 lxml 在搭配 xpath 表达式的基础上也效率提高。就基础爬虫来说，两大请求库和两大解析库的组合方式可以依个人偏好来选择。

笔者喜欢用的爬虫组合工具是：

requests + BeautifulSoup

requests + lxml

同一网页爬虫的四种实现方式

笔者以腾讯新闻首页的新闻信息抓取为例。

首页外观如下：

比如说我们想抓取每个新闻的标题和链接，并将其组合为一个字典的结构打印出来。首先查看 HTML 源码确定新闻标题信息组织形式。

可以目标信息存在于 em 标签下 a 标签内的文本和 href 属性中。可直接利用 requests 库构造请求，并用 BeautifulSoup 或者 lxml 进行解析。

方式一： requests + BeautifulSoup + select css选择器

# select method

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36'}

url = 'http://news.qq.com/'

Soup = BeautifulSoup(requests.get(url=url, headers=headers).text.encode("utf-8"), 'lxml')

em = Soup.select('em[class="f14 l24"] a')

for i in em:

title = i.get_text()

link = i['href']

print({'标题': title,

'链接': link

})

很常规的处理方式，抓取效果如下：

方式二： requests + BeautifulSoup + find_all 进行信息提取

# find_all method

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36'}

url = 'http://news.qq.com/'

Soup = BeautifulSoup(requests.get(url=url, headers=headers).text.encode("utf-8"), 'lxml')

em = Soup.find_all('em', attrs={'class': 'f14 l24'})for i in em:

title = i.a.get_text()

link = i.a['href']

print({'标题': title,

'链接': link

})

同样是 requests + BeautifulSoup 的爬虫组合，但在信息提取上采用了 find_all 的方式。效果如下：

方式三： requests + lxml/etree + xpath 表达式

# lxml/etree method

import requests

from lxml import etree

headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36'}

url = 'http://news.qq.com/'

html = requests.get(url = url, headers = headers)

con = etree.HTML(html.text)

title = con.xpath('//em[@class="f14 l24"]/a/text()')

link = con.xpath('//em[@class="f14 l24"]/a/@href')

for i in zip(title, link):

print({'标题': i[0],

'链接': i[1]

})

使用 lxml 库下的 etree 模块进行解析，然后使用 xpath 表达式进行信息提取，效率要略高于 BeautifulSoup + select 方法。这里对两个列表的组合采用了 zip 方法。python学习交流群：125240963效果如下：

方式四： requests + lxml/html/fromstring + xpath 表达式

# lxml/html/fromstring method

import requests

import lxml.html as HTML

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36'}

url = 'http://news.qq.com/'

con = HTML.fromstring(requests.get(url = url, headers = headers).text)

title = con.xpath('//em[@class="f14 l24"]/a/text()')

link = con.xpath('//em[@class="f14 l24"]/a/@href')

for i in zip(title, link):

print({'标题': i[0],'链接': i[1]

})

跟方法三类似，只是在解析上使用了 lxml 库下的 html.fromstring 模块。抓取效果如下：

很多人觉得爬虫有点难以掌握，因为知识点太多，需要懂前端、需要python熟练、还需要懂数据库，更不用说正则表达式、XPath表达式这些。其实对于一个简单网页的数据抓取，不妨多尝试几种抓取方案，举一反三，也更能对python爬虫有较深的理解。长此以往，对于各类网页结构都有所涉猎，自然经验丰富，水到渠成。

第1章 Python零基础语法入门 1

第2章爬虫原理和网页构造 17

第3章我的第一个爬虫程序 26

第4章正则表达式 45

第5章 Lxml库与Xpath语法 63

第6章使用API 88

第7章数据库存储 109

第8章多进程爬虫 139

第9章异步加载 159

第10章表单交互与模拟登录 182

第11章 Selenium模拟浏览器 209

第12章 Scrapy爬虫框架 229

学习笔记

选择Python写网络爬虫的优势和理由

什么是网络爬虫？网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件爬虫有什么用？做为通用搜索引擎网页收集器。（google,baidu）做垂直搜索引擎. 科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。偷窥，hacking，发垃圾邮件…… 爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步 ? 网页……

Python网络爬虫中的同步与异步示例详解

一、同步与异步 #同步编程（同一时间只能做一件事，做完了才能做下一件事情）-a_url--b_url--c_url-#异步编程 (可以近似的理解成同一时间有多个事情在做，但有先后)-a_url- -b_url- -c_url- -d_url- -e_url- -f_url- -g_url- -h_url- --i_url-- --j_url-- 模板 import asyncio#函数名:做现在的任务时不等待，能继续做别的任务。async def donow_meantime_dontwait(url): response = await requests.get(url)#函数名:快速高效的做任务async def fast_do_your_thing(): await asyncio.wait([donow_meantime_dontwait(url) for url in urls])#下面两行都是套路，记住就好loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(fast_do_your_thing()) tips: await表达式中的对象必须是awaitable requests不支持非阻塞 aiohtt……

Python3网络爬虫开发实战之极验滑动验证码的识别

上节我们了解了图形验证码的识别，简单的图形验证码我们可以直接利用 Tesserocr 来识别，但是近几年又出现了一些新型验证码，如滑动验证码，比较有代表性的就是极验验证码，它需要拖动拼合滑块才可以完成验证，相对图形验证码来说识别难度上升了几个等级，本节来讲解下极验验证码的识别过程。 1. 本节目标本节我们的目标是用程序来识别并通过极验验证码的验证，其步骤有分析识别思路、识别缺口位置、生成滑块拖动路径，最后模拟实现滑块拼合通过验证。 2. 准备工作本次我们使用的 Python 库是 Selenium，使用的浏览器为 Chrome，在此之前请确保已经正确安装好了 Selenium 库、Chrome浏览器并配置……

Python网络爬虫神器PyQuery的基本使用教程

前言 pyquery库是jQuery的Python实现，能够以jQuery的语法来操作解析 HTML 文档，易用性和解析速度都很好，和它差不多的还有BeautifulSoup，都是用来解析的。相比BeautifulSoup完美翔实的文档，虽然PyQuery库的文档弱爆了，但是使用起来还是可以的，有些地方用起来很方便简洁。安装关于PyQuery的安装可以参考这篇文章：//www.jb51.net/article/82955.htm PyQuery库官方文档初始化为PyQuery对象常用的CCS选择器伪类选择器查找标签获取标签信息初始化为PyQuery对象 html = """html lang="en" head 简单好用的 titlePyQuery/title /head body ul id="container" li class="object-1"Python/li li class="object-2"大法/li li class="object-3"好/li /ul /body/html""" 相当于Beauti……

以上就是本次介绍的Python爬虫电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对码农之家的支持。

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