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《Python3网络爬虫开发实战》第三波赠书活动来了!

开门见山

话不多说了!第三波送书活动来了!这次送 20 本签名版《Python3网络爬虫开发实战》。 本书目前上市三个月已经重印 6 次,上市三个月以来长期位居京东计算机类新书榜第一位(现已不算新书),目前在豆瓣的评分是 9.2 分。

书籍介绍

本书《Python3网络爬虫开发实战》全面介绍了利用 Python3 开发网络爬虫的知识,书中首先详细介绍了各种类型的环境配置过程和爬虫基础知识,还讨论了 urllib、requests 等请求库和 Beautiful Soup、XPath、pyquery 等解析库以及文本和各类数据库的存储方法,另外本书通过多个真实新鲜案例介绍了分析 Ajax 进行数据爬取,Selenium 和 Splash 进行动态网站爬取的过程,接着又分享了一些切实可行的爬虫技巧,比如使用代理爬取和维护动态代理池的方法、ADSL 拨号代理的使用、各类验证码(图形、极验、点触、宫格等)的破解方法、模拟登录网站爬取的方法及 Cookies 池的维护等等。 此外,本书的内容还远远不止这些,作者还结合移动互联网的特点探讨了使用 Charles、mitmdump、Appium 等多种工具实现 App 抓包分析、加密参数接口爬取、微信朋友圈爬取的方法。此外本书还详细介绍了 pyspider 框架、Scrapy 框架的使用和分布式爬虫的知识,另外对于优化及部署工作,本书还包括 Bloom Filter 效率优化、Docker 和 Scrapyd 爬虫部署、分布式爬虫管理框架Gerapy 的分享。 全书共 604 页,足足两斤重呢~ 定价为 99 元!

作者介绍

看书就先看看谁写的嘛,我们来了解一下~ 崔庆才,静觅博客博主(https://cuiqingcai.com),博客 Python 爬虫博文阅读量已过千万,北京航空航天大学硕士,天善智能、网易云课堂讲师,微软小冰大数据工程师,有多个大型分布式爬虫项目经验,乐于技术分享,文章通俗易懂 ^^ 附皂片一张 ~(@^^@)~

图文介绍

呕心沥血设计的宣传图也得放一下~

专家评论

书是好是坏,得让专家看评一评呀,那么下面就是几位专家的精彩评论,快来看看吧~ 在互联网软件开发工程师的分类中,爬虫工程师是非常重要的。爬虫工作往往是一个公司核心业务开展的基础,数据抓取下来,才有后续的加工处理和最终展现。此时数据的抓取规模、稳定性、实时性、准确性就显得非常重要。早期的互联网充分开放互联,数据获取的难度很小。随着各大公司对数据资产日益看重,反爬水平也在不断提高,各种新技术不断给爬虫软件提出新的课题。本书作者对爬虫的各个领域都有深刻研究,书中探讨了Ajax数据的抓取、动态渲染页面的抓取、验证码识别、模拟登录等高级话题,同时也结合移动互联网的特点探讨了App的抓取等。更重要的是,本书提供了大量源码,可以帮助读者更好地理解相关内容。强烈推荐给各位技术爱好者阅读!

——梁斌,八友科技总经理

数据既是当今大数据分析的前提,也是各种人工智能应用场景的基础。得数据者得天下,会爬虫者走遍天下也不怕!一册在手,让小白到老司机都能有所收获!

——李舟军,北京航空航天大学教授,博士生导师

本书从爬虫入门到分布式抓取,详细介绍了爬虫技术的各个要点,并针对不同的场景提出了对应的解决方案。另外,书中通过大量的实例来帮助读者更好地学习爬虫技术,通俗易懂,干货满满。强烈推荐给大家!

——宋睿华,微软小冰首席科学家

有人说中国互联网的带宽全给各种爬虫占据了,这说明网络爬虫的重要性以及中国互联网数据封闭垄断的现状。爬是一种能力,爬是为了不爬。

——施水才,北京拓尔思信息技术股份有限公司总裁

全书目录

书的目录也有~ 看这里!

  • 1-开发环境配置
  • 1.1-Python3的安装
  • 1.2-请求库的安装
  • 1.3-解析库的安装
  • 1.4-数据库的安装
  • 1.5-存储库的安装
  • 1.6-Web库的安装
  • 1.7-App爬取相关库的安装
  • 1.8-爬虫框架的安装
  • 1.9-部署相关库的安装
  • 2-爬虫基础
  • 2.1-HTTP基本原理
  • 2.2-网页基础
  • 2.3-爬虫的基本原理
  • 2.4-会话和Cookies
  • 2.5-代理的基本原理
  • 3-基本库的使用
  • 3.1-使用urllib
  • 3.1.1-发送请求
  • 3.1.2-处理异常
  • 3.1.3-解析链接
  • 3.1.4-分析Robots协议
  • 3.2-使用requests
  • 3.2.1-基本用法
  • 3.2.2-高级用法
  • 3.3-正则表达式
  • 3.4-抓取猫眼电影排行
  • 4-解析库的使用
  • 4.1-使用XPath
  • 4.2-使用Beautiful Soup
  • 4.3-使用pyquery
  • 5-数据存储
  • 5.1-文件存储
  • 5.1.1-TXT文本存储
  • 5.1.2-JSON文件存储
  • 5.1.3-CSV文件存储
  • 5.2-关系型数据库存储
  • 5.2.1-MySQL存储
  • 5.3-非关系型数据库存储
  • 5.3.1-MongoDB存储
  • 5.3.2-Redis存储
  • 6-Ajax数据爬取
  • 6.1-什么是Ajax
  • 6.2-Ajax分析方法
  • 6.3-Ajax结果提取
  • 6.4-分析Ajax爬取今日头条街拍美图
  • 7-动态渲染页面爬取
  • 7.1-Selenium的使用
  • 7.2-Splash的使用
  • 7.3-Splash负载均衡配置
  • 7.4-使用Selenium爬取淘宝商品
  • 8-验证码的识别
  • 8.1-图形验证码的识别
  • 8.2-极验滑动验证码的识别
  • 8.3-点触验证码的识别
  • 8.4-微博宫格验证码的识别
  • 9-代理的使用
  • 9.1-代理的设置
  • 9.2-代理池的维护
  • 9.3-付费代理的使用
  • 9.4-ADSL拨号代理
  • 9.5-使用代理爬取微信公众号文章
  • 10-模拟登录
  • 10.1-模拟登录并爬取GitHub
  • 10.2-Cookies池的搭建
  • 11-App的爬取
  • 11.1-Charles的使用
  • 11.2-mitmproxy的使用
  • 11.3-mitmdump爬取“得到”App电子书信息
  • 11.4-Appium的基本使用
  • 11.5-Appium爬取微信朋友圈
  • 11.6-Appium+mitmdump爬取京东商品
  • 12-pyspider框架的使用
  • 12.1-pyspider框架介绍
  • 12.2-pyspider的基本使用
  • 12.3-pyspider用法详解
  • 13-Scrapy框架的使用
  • 13.1-Scrapy框架介绍
  • 13.2-Scrapy入门
  • 13.3-Selector的用法
  • 13.4-Spider的用法
  • 13.5-Downloader Middleware的用法
  • 13.6-Spider Middleware的用法
  • 13.7-Item Pipeline的用法
  • 13.8-Scrapy对接Selenium
  • 13.9-Scrapy对接Splash
  • 13.10-Scrapy通用爬虫
  • 13.11-Scrapyrt的使用
  • 13.12-Scrapy对接Docker
  • 13.13-Scrapy爬取新浪微博
  • 14-分布式爬虫
  • 14.1-分布式爬虫原理
  • 14.2-Scrapy-Redis源码解析
  • 14.3-Scrapy分布式实现
  • 14.4-Bloom Filter的对接
  • 15-分布式爬虫的部署
  • 15.1-Scrapyd分布式部署
  • 15.2-Scrapyd-Client的使用
  • 15.3-Scrapyd对接Docker
  • 15.4-Scrapyd批量部署
  • 15.5-Gerapy分布式管理

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特别致谢

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