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『簡體書』Python网络爬虫开发从入门到精通(第2版)

書城自編碼: 4085218
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡程序設計
作者: 刘延林,徐清徽 编著
國際書號(ISBN): 9787301359495
出版社: 北京大学出版社
出版日期: 2025-04-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 454

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編輯推薦:
便于决策:获取大量数据深入分析,为业务决策提供更有力支持。
利于竞争:收集竞争信息,更好地了解市场动态和竞争对手策略。
学术研究:获取研究数据,在多个领域发挥重要作用。
开发应用:创建个性化应用,满足特定需求。
技能提升:掌握爬虫技能,帮助在求职中脱颖而出。
AI助力:借助AI,轻松学习爬虫技能
前景广泛:随着大数据和人工智能的发展,有助于适应未来技术发展趋势。
內容簡介:
本书共分4篇,针对Python爬虫初学者,从零开始系统地讲解了如何利用Python进行网络爬虫程序开发。
第1篇快速入门篇:主要介绍了Python环境搭建和基础语法知识、爬虫入门知识及基本的使用方法、Ajax数据的分析和抓取、动态渲染页面数据的爬取、网站代理的设置与使用、验证码的识别与破解,以及App数据抓取、数据的存储方法等内容。
第2篇技能进阶篇:主要介绍了PySpider和Scrapy两个常用爬虫框架的基本使用方法、爬虫的部署方法,以及数据分析、数据清洗常用库的使用方法。
第3篇项目实战篇:以2个综合实战项目,详细讲解了Python数据爬虫开始与实战应用。本篇对全书内容进行了总结回顾,强化读者的实操水平。
第4篇技能拓展篇:从数据爬取、数据清洗和数据分析三个角度,介绍了一常用AI技术的实用技巧。运用这些技巧,读者可以提高网络爬虫程序的编写速度和数据分析效率。
本书案例丰富,注重实战,既适合Python程序员和爬虫爱好者阅读学习,也适合作为广大职业院校相关专业的教学用书。
關於作者:
刘延林
知名论坛Python爬虫专题管理员,擅长Python爬虫技术,并对Python数据分析与挖掘有深入研究。在CSDN等多个知名博客网站发表多篇技术文章,深受读者的喜爱。
徐清徽
曾供职于国内头部智能销售企业和跨境电商企业,对Python Web技术、爬虫和大数据技术均有涉猎,深度参与日均百亿级数据量的爬虫系统和大数据系统研发。
目錄
第 1 篇? 快速入门篇
第 1 章? Python 基础
1.1 Python 环境搭建
1.1.1? Windows 下 Python 环境的安装
1.1.2? Linux 下 Python 环境的安装
1.1.3? macOS 下 Python 环境的安装
1.1.4? IDE 开发工具介绍
1.2 Python 入门
1.2.1? 第一个 Python 程序
1.2.2? Python 注释
1.2.3? 数据类型和变量
1.2.4? 字符串和编码
1.2.5? 列表
1.2.6? 元组
1.2.7? 字典
1.2.8? 集合
1.2.9? 条件语句
1.2.10? 循环语句
1.2.11? 函数
1.2.12? 类
1.2.13? 推导式
1.2.14? 赋值表达式
1.3 新手实训
实训一:使用 for 循环实现九九乘法表
实训二:判断闰年
实训三:计算二次方程
1.4 新手问答
本章小结
......

第 3 篇? 项目实战篇
第 13 章 Python 爬虫项目实战
13.1 实战一:requests 爬取房天下二手房数据
13.1.1? 抓包分析
13.1.2? 编写爬虫代码
13.1.3? 分析二手房小区分布
13.1.4? 实例总结
13.2 实战二:Scrapy 爬取电商网站产品数据
13.2.1? 抓包分析
13.2.2? 编写爬虫代码
13.2.3? 分析新品价格区间分布情况
13.2.4? 实例总结
本章小结
第 4 篇? 技能拓展篇
第 14 章? 巧用 AI 工具辅助数据爬取与分析
14.1 熟悉常用 AI 工具
14.1.1? 快速上手文心一言
14.1.2? 快速上手豆包
14.2 AI工具助力爬虫技术
14.2.1? 快速学习爬虫知识
14.2.2? 辅助编写爬虫代码
14.2.3? 辅助数据处理与可视化分析
14.3 案例实战:利用 AI 工具快速爬取与分析豆瓣电影数据
14.3.1? 利用豆包 AI 工具辅助编写爬虫代码
14.3.2? 利用豆包 AI 工具辅助数据分析与可视化
本章小结
內容試閱
为什么写这本书?
随着互联网特别是移动互联网的爆发,爬虫技术迎来了一波新的发展浪潮。伴随着互联网的爆发,涌现了各式各样的应用、站点,这些应用和站点的背后是海量的数据。这些数据里可能包含某个行业的最新动态信息,也可能包含某个公司的过往经营情况,还可能包含世界上最新的时事新闻。
因此,各行各业都越来越重视数据的收集,而要想快速及时地收集到目标数据,网络爬虫是不二选择,这正是网络爬虫变得越来越受欢迎的原因。
在众多的网络爬虫工具中,Python 以其使用简单、功能强大等优点成为网络爬虫开发的常用工具。与其他语言相比,Python 是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言,内置了大量的框架和库,可以轻松实现网络爬虫功能。Python 爬虫可以做的事情很多,如广告过滤、Ajax 数据爬取、动态渲染页面爬取、App 数据爬取、使用代理爬取、模拟登录爬取、数据存取等。Python 爬虫还可以用于数据分析,在数据的抓取方面可以说作用巨大。
虽然《Python 网络爬虫开发从入门到精通》上市至今受到广大用户和读者的青睐和认可,但是,随着网络技术的飞速发展,网站结构日益复杂,数据保护措施不断加强,网络爬虫技术也在不断更新,部分传统的爬虫技术已难以满足当前的需求。在此背景下,我们决定编写第 2 版,旨在帮助读者紧跟时代步伐,掌握高效、安全的网络爬虫技术。
这本书的特点是什么?
本书力求简单、实用,坚持以实例为主、理论为辅的路线。全书分为 14 章,从 Python 基础、爬虫开发常用网络请求库,到爬虫框架使用,以及最后的数据存储、分析、实战训练等,覆盖了爬虫项目开发阶段的整个生命周期。整体上本书内容有以下特点。
1)从零开始,逐步深入:本书从 Python 基础讲起,逐步深入到网络爬虫的高级技术,内容涵盖 Python 环境搭建、爬虫基础知识、Ajax 数据抓取、动态渲染页面爬取、代理的设置与使用、验证码的识别与破解、App 数据抓取、数据存储等多个方面,形成了一套完整的网络爬虫知识体系。
2)实战导向,案例丰富:本书通过大量的实战案例,让读者在动手实践中掌握网络爬虫的开发技能。每个案例都提供了详细的步骤指导和代码解析,帮助读者快速上手。
3)最新技术,全面覆盖:本书紧跟技术发展潮流,涵盖 Ajax 数据抓取、动态渲染页面爬取、App 数据抓取等最新技术,并提供了相应的解决方案和实战案例。
4)框架解析,深入浅出:本书详细介绍了 PySpider 和 Scrapy 两个常用爬虫框架的基本使用方法和实战技巧,帮助读者快速掌握框架开发技能。
5)前沿技术,AI 工具辅助:本书创新性地介绍了如何运用 AI 工具和技术辅助数据爬取与分析,提升爬虫编写速度和数据分析效率,让读者在掌握传统爬虫技术的同时,也能紧跟 AI 技术的发展步伐。
6)实训与问答,学练结合:本书几乎每章都有配备“新手实训”和“新手问答”的内容,目的是让读者在学完之后,尽快巩固知识,能够做到举一反三,学以致用。
7)适用广泛,教学两宜:本书不仅适合个人自学,也可作为职业院校相关专业的教材或参考书。
写给读者的建议
读者在阅读本书的时候,如果是零基础,建议先从 Python 基础开始学习,因为学习爬虫需要对 Python 的基础语法和结构有深刻的理解并能熟练应用,这样才能在后面的内容学习中达到事半功倍的效果。需要注意的是,本书所使用的 Python 版本为 3.10.x,至于原因会在第 1 章中有阐述,这里不做过多的解释。
学爬虫的难点不是能否获取数据,而是在实际工作中,整合各种需求业务场景,实现爬虫合理的任务调度、性能优化等。所以,建议读者在阅读本书的时候,着重于爬取思路和逻辑方面的思考,不要太过于纠结代码。对于同一个网站或者 App 可以尝试采用不同的策略和解决办法去爬取,观察每一种方法的优缺点并进行总结和积累。反爬技术不断更新迭代,但万变不离其宗,写爬虫是一项研究性的工作,需要每天不断地学习和研究各种案例积累。希望读者多思考,勤动手。
本书适合人群
1)Python 程序员:对于已经掌握 Python 基础语法的程序员来说,本书将帮助他们快速掌握网络爬虫的开发技能,提升获取数据的能力。
2)爬虫爱好者:对于爬虫技术爱好者来说,本书将为他们提供一个全面、系统的学习路径,帮助他们从零开始掌握网络爬虫技术。
3)数据分析师:对于需要获取互联网数据进行分析的数据分析师来说,本书将帮助他们掌握数据爬取的基本技能,为数据分析提供有力的数据支持。
4)产品经理:对于需要了解用户需求、竞品分析的产品经理来说,本书将帮助他们掌握通过爬虫技术获取市场数据的方法,为产品决策提供依据。
5)职业院校相关专业学生:本书内容全面、实战性强,适合作为职业院校相关专业的教材或参考书,帮助学生掌握网络爬虫技术,提升就业竞争力。
除了书,您还能得到什么?
1)案例源码。提供书中相关案例的源码,方便读者学习参考。
2)书中上机实训和案例的同步教学视频。读者在看书学习的同时,可以参考对应的视频教程,学习效果更佳。
3)制作精美的 PPT 课件,方便教师上课教学使用。
4)Python 常见面试题精选(50 道),旨在帮助用户在工作面试时提升过关率。
5)《10 招精通超级时间整理术》视频教程。专家传授 10 招时间整理术,教会读者如何整理时间、有效利用时间。

 

 

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