推荐编程书籍：Python网络爬虫从入门到实践，由电子工业出版社2019-07-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：庄培杰 著，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787121371059，品牌为未知, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有312页字数49万9000字，是本Python 编程相关非常不错的书。

此书内容摘要

本书讲解了如何使用Python编写网络爬虫，涵盖爬虫的概念、Web基础、Chrome、Charles和Packet Capture抓包、urllib、Requests请求库、lxml、Beautiful Soup、正则表达式解析数据、CSV、Excel、MySQL、Redis、MongoDB保存数据、反爬虫策略应对、爬虫框架Scrapy的使用与部署，以及应用案例。本书结构清晰、内容精练，代码示例典型实用，附带实践过程中遇到问题的解决方案，非常适合Python初学者和进阶读者阅读。

关于此书作者

庄培杰，CSDN博客专家，排名146，访问量达1625W+，简书程序员专栏优秀作者。从事编程开发10余年，熟悉Python的方方面面，尤其擅长Python爬虫和数据分析。现任思可教育投资开发（深圳）有限公司Python高级工程师工程师。

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Python网络爬虫从入门到实践图书的目录

目 录
第1章 Python爬虫概念与Web基础 1
1．1 爬虫概念 1
1．1．1 什么是爬虫 1
1．1．2 爬虫使用场景的引入 2
1．1．3 爬虫的组成部分 3
1．1．4 模拟请求 3
1．1．5 数据解析 4
1．1．6 数据保存 5
1．1．7 爬虫的学习路线 5
1．2 HTTP简述 6
1．2．1 简述一次网络请求过程 6
1．2．2 URI和URL 7
1．2．3 HTTP请求报文 8
1．2．4 HTTP响应报文 10
1．3 网页的组成 13
1．3．1 HTML简介 13
1．3．2 CSS选择器简介 16
1．3．3 JavaScript简介 17
第2章 Python爬虫基本库的使用 18
2．1 Chrome抓包详解 18
2．1．1 Controls 20
2．1．2 Filter 21
2．1．3 Request Table 21
2．2 urllib库详解 23
2．2．1 发送请求 23
2．2．2 抓取二进制文件 24
2．2．3 模拟GET和POST请求 25
2．2．4 修改请求头 26
2．2．5 设置连接超时 27
2．2．6 延迟提交数据 27
2．2．7 设置代理 27
2．2．8 Cookie 28
2．2．9 urllib．parse模块 29
2．2．10 urllib．error异常处理模块 31
2．2．11 urllib．robotparser模块 32
2．3 用lxml库解析网页节点 34
2．3．1 安装库 34
2．3．2 XPath语法速成 34
2．4 实战：爬取小说《三国演义》 36
第3章 Python爬虫抓包与数据解析 41
3．1 抓包进阶 41
3．1．1 HTTPS介绍 42
3．1．2 HTTPS的工作流程 43
3．1．3 Charles抓包 43
3．1．4 Packet Capture抓包 49
3．2 Requests HTTP请求库 52
3．2．1 Requests库简介 53
3．2．2 Requests HTTP基本请求 53
3．2．3 Requests 请求常用设置 54
3．2．4 Requests 处理返回结果 54
3．2．5 Requests 处理Cookie 55
3．2．6 Requests重定向与请求历史 55
3．2．7 Requests 错误与异常处理 55
3．2．8 Requests Session会话对象 55
3．2．9 Requests SSL证书验证 56
3．3 实战：爬取微信文章中的图片、音频和视频 56
3．3．1 爬取标题 56
3．3．2 爬取图片 57
3．3．3 爬取音频 58
3．3．4 爬取视频 60
3．3．5 代码整理 64
3．4 Beautiful Soup解析库 67
3．4．1 Beautiful Soup简介 67
3．4．2 Beautiful Soup对象实例化 67
3．4．3 Beautiful Soup的四大对象 68
3．4．4 Beautiful Soup的各种节点 69
3．4．5 Beautiful Soup文档树搜索 69
3．4．6 Beautiful Soup 使用CSS选择器 70
3．5 实战：爬取壁纸站点的壁纸 70
3．6 正则表达式 74
3．6．1 re模块 74
3．6．2 正则规则详解 75
3．6．3 正则练习 77
3．7 实战：爬取市级编码列表 79
3．7．1 获取所有市级的跳转链接列表 80
3．7．2 解析表格获得所有市级天气链接 81
3．7．3 提取市级编码 82
3．7．4 整合调整代码 83
第4章 用CSV和Excel存储数据 85
4．1 用CSV文件存储数据 85
4．1．1 CSV写入 86
4．1．2 CSV读取 87
4．2 实战：爬取星座运势 88
4．3 用Excel文件存储数据 89
4．3．1 Excel写入 89
4．3．2 Excel读取 90
4．4 实战：爬取某音乐平台排行榜 91
第5章 用数据库存储数据 99
5．1 MySQL数据库 99
5．1．1 安装MySQL 100
5．1．2 在Windows环境下安装MySQL 100
5．1．3 在Windows环境下配置MYSQL_HOME环境变量 101
5．1．4 在Windows环境下设置MySQL登录密码 101
5．1．5 在Windows环境下启动或关闭MySQL服务 102
5．1．6 Mac环境 103
5．1．7 Ubuntu环境 103
5．1．8 MySQL的基本操作 104
5．1．9 MySQL数据库语法速成 106
5．1．10 Python连接MySQL数据库 110
5．1．11 MySQL特殊符号和表情问题 114
5．1．12 实战：抓取某技术网站数据 115
5．2 数据库可视化工具DataGrip 122
5．2．1 建立数据库关联 122
5．2．2 编写SQL语句 123
5．2．3 常见问题：连接远程主机 124
5．3 Redis数据库 125
5．3．1 安装Redis 126
5．3．2 redis-py库的安装 130
5．3．3 redis-py基本操作示例 130
5．3．4 实战：爬取视频弹幕并保存到Redis 134
5．4 MongoDB数据库 137
5．4．1 安装MongoDB 137
5．4．2 安装PyMongo库 140
5．4．3 PyMongo基本操作示例 140
5．4．4 实战：爬取某电商网站关键字搜索结果并保存到MongoDB 144
第6章 Python应对反爬虫策略 148
6．1 反爬虫概述 148
6．1．1 为什么会出现反爬虫 149
6．1．2 常见的爬虫与反爬虫大战 149
6．2 反爬虫策略 150
6．2．1 User-Agent限制 150
6．2．2 302重定向 151
6．2．3 IP限制 151
6．2．4 什么是网络代理 151
6．2．5 如何获取代理IP 151
6．2．6 ADSL拨号代理 152
6．2．7 Squid 配置代理缓存服务器 156
6．2．8 TinyProxy配置代理缓存服务器 158
6．2．9 Cookie限制 159
6．3 JavaScript反爬虫策略 159
6．3．1 Ajax动态加载数据 159
6．3．2 实战：爬取某素材网内容分析 159
6．3．3 数据请求分析 160
6．3．4 编写代码 163
6．4 Selenium模拟浏览器操作 166
6．4．1 Selenium简介 166
6．4．2 安装Selenium 167
6．4．3 Selenium常用函数 168
6．5 实战：爬取某网站的特定图 172
6．6 PhantomJS 175
6．6．1 在Windows上安装PhantomJS 175
6．6．2 在Mac上安装PhantomJS 175
6．6．3 在Ubuntu上安装PhantomJS 176
6．6．4 关于PhantomJS的重要说明 176
6．7 常见验证码策略 176
6．7．1 图片验证码 177
6．7．2 实战：实现图片验证码自动登录 178
6．7．3 实战：实现滑动验证码自动登录 185
第7章 Python爬虫框架Scrapy（上） 196
7．1 Scrapy框架简介与安装 197
7．1．1 Scrapy相关信息 197
7．1．2 Scrapy的安装 197
7．2 实战：爬取某网站每日壁纸 199
7．2．1 抓取目标分析 199
7．2．2 创建爬虫脚本 201
7．2．3 编写爬虫脚本 202
7．2．4 运行爬虫脚本 203
7．2．5 解析数据 203
7．3 Scrapy架构简介 204
7．3．1 Scrapy架构图 204
7．3．2 各个模块间的协作流程 205
7．3．3 协作流程拟人化对话版 206
7．4 Spider详解 207
7．4．1 Spider的主要属性和函数 207
7．4．2 Spider运行流程 207
7．5 Request类和Response类 209
7．5．1 Request详解 209
7．5．2 Response类常用参数、方法与子类 210
7．5．3 选择器 211
7．5．4 Scrapy Shell 212
7．6 Item详解 213
7．7 Item Pipeline详解 213
7．7．1 自定义Item Pipeline类 213
7．7．2 启用Item Pipeline 214
7．8 实战：完善爬取每日壁纸的脚本 214
7．8．1 定义BingItem 215
7．8．2 使用ImagesPipeline 215
7．8．3 修改Spider代码 216
7．8．4 运行爬虫脚本 216
7．9 设置请求头 217
7．9．1 构造Request时传入 217
7．9．2 修改settings．py文件 217
7．9．3 为爬虫添加custom_settings字段 218
7．10 下载中间件详解 218
7．10．1 自定义Downloader Middleware类 218
7．10．2 启用自定义的代理下载中间件 219
7．11 实战：爬取某站点绘画频道的图片 219
7．11．1 分析爬取的站点 219
7．11．2 新建项目与明确爬取目标 221
7．11．3 创建爬虫爬取网页 221
7．11．4 设置代理 223
7．11．5 解析数据 223
7．11．6 存储数据 224
7．11．7 完善代码 226
第8章 Python爬虫框架Scrapy（下） 228
8．1 Scrapy对接Selenium 228
8．1．1 如何对接 228
8．1．2 对接示例：爬取某网站首页文章 229
8．2 实战：用Scrapy实现一个简单的代理池 232
8．2．1 代理池的设计 232
8．2．2 创建项目 232
8．2．3 编写获取IP的爬虫 233
8．2．4 编写检测IP的爬虫 238
8．2．5 编写调度程序 240
8．2．6 编写获取代理IP的接口 241
8．2．7 使用代理 243
8．3 用Scrapyrt调度Scrapy 243
8．3．1 相关文档与安装Scrapyrt 243
8．3．2 Scrapyrt GET请求相关参数 244
8．3．3 Scrapyrt POST请求相关参数 246
8．4 用Docker部署Scrapy 246
8．4．1 Docker简介 246
8．4．2 下载并安装Docker 247
8．4．3 创建Dockerfile 249
8．4．4 构建Docker镜像 250
8．4．5 把生成的Docker镜像推送到Docker Hub 251
8．4．6 在云服务器上运行Docker镜像 253
第9章 数据分析案例：Python岗位行情 254
9．1 数据爬取 254
9．2 NumPy库和pandas库 258
9．2．1 ndarray数组 259
9．2．2 ndarray数组的常用操作 260
9．2．3 pandas库 263
9．3 用Matplotlib实现数据可视化 268
9．3．1 Matplotlib中文乱码问题 269
9．3．2 Matplotlib绘制显示不全 270
9．3．3 用Matplotlib生成图表并进行分析 271
9．4 用Wordcloud库进行词云绘制 275
9．4．1 Wordcloud简介 275
9．4．2 Wordcloud构造函数与常用方法 276
9．4．3 词云绘制 277
9．5 小结 280
第10章 数据分析案例：某婚恋网站交友情况分析 281
10．1 数据爬取 281
10．2 安装Jupyter Notebook 287
10．3 安装pyecharts 288
10．4 数据分析 289
10．4．1 读取CSV文件里的数据 289
10．4．2 分析身高 290
10．4．3 分析学历 292
10．4．4 分析年龄 292
10．4．5 分析城市 294
10．4．6 分析交友宣言 294
10．5 小结 296

部分内容试读

前 言

笔者是一名Android开发工程师，在接触Python之前，每天的工作流程基本上都是接到新版本的需求→写新页面→修改接口和业务逻辑，非常乏味。

持续性的重复劳动，让笔者意识到一个问题：如果只会Android开发，能做的事情非常有限！例如，自己写一个App，如果没有可供调用的API，那么只能得到一个单机的App。因为自己对后台相关的技术一窍不通，平时根本不用去了解这方面的知识，只要给后台发出请求，然后解析数据，显示到页面上就好。

笔者开始琢磨花点时间去学习后台开发的知识，候选方案有Java、Kotlin、Python、PHP和Go。因为之前接触过Python，加上笔者只是想写一个给自己的App调用的API，所以最后选择了Python这门对初学者非常友好的编程语言。

笔者花了一周多的时间把Python的基本语法研究了一遍，发现Python语法简单、代码简洁。正当笔者准备去看Flask这个轻量级Python Web框架的文档时，问题来了：没有数据源。数据源都没有，写什么API？于是，笔者把学习重心转移到Python爬虫编写上。

这仿佛打开了新的大门，简单的几行代码就完成了站点模拟请求、页面解析，还把图片下载到了本地。接下来，笔者又开始研究如何提高爬取效率、解析效率，以及采用多样化的数据存储形式。后来发现有些站点有反爬虫的策略，得不到数据，于是笔者又对此进行研究。爬虫学得差不多了，笔者又开始研究数据分析，分析爬取的结果，得出一些有用的结论，如分析招聘网站上某个工作岗位的行情等。

笔者相信掌握Python爬虫，会为你的工作、生活带来一些意想不到的便利。因笔者能力和成书时间所限，书中难免会有纰漏，相关代码也不是尽善尽美，希望读者批评指正，笔者将感激不尽。

本书特色

（1）清晰的学习路线，让读者少走弯路。

（2）精练的知识点讲解，只学重要的、核心的内容，不拖泥带水。

（3）简单而经典的实战案例讲解，让读者快速上手，举一反三。

（4）代码注释详尽，适时解答常见问题。

本书读者对象

? 想要学习Python编程的人员。

? 有Python编程基础、想进阶的人员。

? 各计算机、软件专业的在校学生。

? 其他对Python爬虫感兴趣的读者。

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书摘内容

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