Python 網(wǎng)絡(luò)爬蟲從入門到精通

第1章 Python與網(wǎng)絡(luò)爬蟲1
1.1 Python語言1
1.1.1 什么是Python1
1.1.2 Python的應(yīng)用現(xiàn)狀2
1.2 Python的安裝與開發(fā)環(huán)境配置3
1.2.1 在Windows上安裝3
1.2.2 在Ubuntu和Mac OS上安裝4
1.2.3 PyCharm的使用5
1.2.4 Jupyter Notebook9
1.3 Python基本語法12
1.3.1 HelloWorld與數(shù)據(jù)類型12
1.3.2 邏輯語句19
1.3.3 Python中的函數(shù)與類22
1.3.4 Python從0到125
1.4 互聯(lián)網(wǎng)、HTTP與HTML25
1.4.1 互聯(lián)網(wǎng)與HTTP25
1.4.2 HTML27
1.5 Hello, Spider!29
1.5.1 第一個(gè)爬蟲程序29
1.5.2 對(duì)爬蟲的思考31
1.6 調(diào)研網(wǎng)站33
1.6.1 網(wǎng)站的robots.txt與Sitemap33
1.6.2 查看網(wǎng)站所用技術(shù)36
1.6.3 查看網(wǎng)站所有者信息37
1.6.4 使用開發(fā)者工具檢查網(wǎng)頁39
1.7 本章小結(jié)42

第2章 數(shù)據(jù)采集43
2.1 從抓取開始43
2.2 正則表達(dá)式44
2.2.1 初見正則表達(dá)式44
2.2.2 正則表達(dá)式的簡(jiǎn)單使用46
2.3 BeautifulSoup49
2.3.1 安裝與上手49
2.3.2 BeautifulSoup的基本使用52
2.4 XPath與lxml55
2.4.1 XPath55
2.4.2 lxml與XPath的使用57
2.5 遍歷頁面59
2.5.1 抓取下一個(gè)頁面59
2.5.2 完成爬蟲60
2.6 使用API63
2.6.1 API簡(jiǎn)介63
2.6.2 API使用示例65
2.7 本章小結(jié)68

第3章 文件與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)69
3.1 Python中的文件69
3.1.1 基本的文件讀寫69
3.1.2 序列化72
3.2 字符串72
3.3 Python與圖片74
3.3.1 PIL與Pillow74
3.3.2 Python與OpenCV簡(jiǎn)介76
3.4 CSV文件77
3.4.1 CSV簡(jiǎn)介77
3.4.2 CSV的讀寫77
3.5 使用數(shù)據(jù)庫79
3.5.1 使用MySQL80
3.5.2 使用SQLite381
3.5.3 使用SQLAlchemy83
3.5.4 使用Redis85
3.6 其他類型的文檔86
3.7 本章小結(jié)90

第4章 JavaScript與動(dòng)態(tài)內(nèi)容91
4.1 JavaScript與AJAX技術(shù)91
4.1.1 JavaScript語言91
4.1.2 AJAX95
4.2 抓取AJAX數(shù)據(jù)96
4.2.1 分析數(shù)據(jù)96
4.2.2 數(shù)據(jù)提取100
4.3 抓取動(dòng)態(tài)內(nèi)容107
4.3.1 動(dòng)態(tài)渲染頁面107
4.3.2 使用Selenium107
4.3.3 PyV8與Splash114
4.4 本章小結(jié)118

第5章 表單與模擬登錄119
5.1 表單119
5.1.1 表單與POST119
5.1.2 POST發(fā)送表單數(shù)據(jù)121
5.2 Cookie124
5.2.1 什么是Cookie124
5.2.2 在Python中使用Cookie125
5.3 模擬登錄網(wǎng)站128
5.3.1 分析網(wǎng)站128
5.3.2 通過Cookie模擬登錄129
5.4 驗(yàn)證碼133
5.4.1 圖片驗(yàn)證碼133
5.4.2 滑動(dòng)驗(yàn)證134
5.5 本章小結(jié)139

第6章 數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理140
6.1 Python與文本分析140
6.1.1 什么是文本分析140
6.1.2 jieba與SnowNLP141
6.1.3 NLTK145
6.1.4 文本分類與聚類149
6.2 數(shù)據(jù)處理與科學(xué)計(jì)算150
6.2.1 從MATLAB到Python150
6.2.2 NumPy151
6.2.3 Pandas156
6.2.4 Matplotlib163
6.2.5 SciPy與SymPy167
6.3 本章小結(jié)167

第7章 更靈活的爬蟲168
7.1 更靈活的爬蟲—以微信數(shù)據(jù)抓取為例168
7.1.1 用Selenium抓取Web微信信息168
7.1.2 基于Python的微信API工具172
7.2 更多樣的爬蟲175
7.2.1 在BeautifulSoup和XPath之外175
7.2.2 在線爬蟲應(yīng)用平臺(tái)179
7.2.3 使用urllib181
7.3 爬蟲的部署和管理190
7.3.1 配置遠(yuǎn)程主機(jī)190
7.3.2 編寫本地爬蟲192
7.3.3 部署爬蟲198
7.3.4 查看運(yùn)行結(jié)果199
7.3.5 使用爬蟲管理框架200
7.4 本章小結(jié)203

第8章 瀏覽器模擬與網(wǎng)站測(cè)試204
8.1 關(guān)于測(cè)試204
8.1.1 什么是測(cè)試204
8.1.2 什么是TDD205
8.2 Python的單元測(cè)試205
8.2.1 使用unittest205
8.2.2 其他方法208
8.3 使用Python爬蟲測(cè)試網(wǎng)站209
8.4 使用Selenium測(cè)試212
8.4.1 Selenium測(cè)試常用的網(wǎng)站交互212
8.4.2 結(jié)合Selenium進(jìn)行單元測(cè)試214
8.5 本章小結(jié)215

第9章 更強(qiáng)大的爬蟲216
9.1 爬蟲框架216
9.1.1 Scrapy是什么216
9.1.2 Scrapy安裝與入門218
9.1.3 編寫Scrapy爬蟲221
9.1.4 其他爬蟲框架223
9.2 網(wǎng)站反爬蟲224
9.2.1 反爬蟲的策略224
9.2.2 偽裝headers225
9.2.3 使用代理228
9.2.4 訪問頻率232
9.3 多進(jìn)程與分布式233
9.3.1 多進(jìn)程編程與爬蟲抓取233
9.3.2 分布式爬蟲235
9.4 本章小結(jié)235

第10章 爬蟲實(shí)踐：火車票余票實(shí)時(shí)提醒236
10.1 程序設(shè)計(jì)236
10.1.1 分析網(wǎng)頁236
10.1.2 理解返回的JSON格式數(shù)據(jù)的意義238
10.1.3 微信消息推送238
10.1.4 運(yùn)行并查看微信消息243
10.2 本章小結(jié)244

第11章 爬蟲實(shí)踐：爬取二手房數(shù)據(jù)并繪制熱力圖245
11.1 數(shù)據(jù)抓取245
11.1.1 分析網(wǎng)頁245
11.1.2 地址轉(zhuǎn)換成經(jīng)緯度247
11.1.3 編寫代碼248
11.1.4 數(shù)據(jù)下載結(jié)果252
11.2 繪制熱力圖252
11.3 本章小結(jié)259

第12章 爬