㈠ 《Python爬蟲開發與項目實戰》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
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簡介：Python爬蟲開發與項目實戰從基本的爬蟲原理開始講解，通過介紹Pthyon編程語言與HTML基礎知識引領讀者入門，之後根據當前風起雲涌的雲計算、大數據熱潮，重點講述了雲計算的相關內容及其在爬蟲中的應用，進而介紹如何設計自己的爬蟲應用。
㈡ 《用Python寫網路爬蟲》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
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簡介：作為一種便捷地收集網上信息並從中抽取出可用信息的方式，網路爬蟲技術變得越來越有用。使用Python這樣的簡單編程語言，你可以使用少量編程技能就可以爬取復雜的網站。 《用Python寫網路爬蟲》作為使用Python來爬取網路數據的傑出指南，講解了從靜態頁面爬取數據的方法以及使用緩存來管理伺服器負載的方法。此外，本書還介紹了如何使用AJAX URL和Firebug擴展來爬取數據，以及有關爬取技術的更多真相，比如使用瀏覽器渲染、管理cookie、通過提交表單從受驗證碼保護的復雜網站中抽取數據等。本書使用Scrapy創建了一個高級網路爬蟲，並對一些真實的網站進行了爬取。
㈢ python網路爬蟲可以幹啥
《Python3爬蟲入門到精通課程視頻【附軟體與資料】【34課時】--崔慶才》網路網盤資源免費下載
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Python3爬蟲入門到精通課程視頻【附軟體與資料】【34課時】--崔慶才|章節5： 分布式篇|章節4： 框架篇|章節3： 實戰篇|章節2： 基礎篇|章節1： 環境配置|Python3爬蟲課程資料代碼.zip|2018-Python3網路爬蟲開發實戰-崔慶才.pdf|課時06：Python爬蟲常用庫的安裝.zip|課時05：Python多版本共存配置.zip|課時04：MySQL的安裝.zip|課時03：Redis環境配置.zip|課時02：MongoDB環境配置.zip|課時01：Python3+Pip環境配置.zip|課時13：Selenium詳解.zip
㈣ 《精通python網路爬蟲韋瑋》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
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簡介：本書從技術、工具與實戰3個維度講解了Python網路爬蟲：
技術維度：詳細講解了Python網路爬蟲實現的核心技術，包括網路爬蟲的工作原理、如何用urllib庫編寫網路爬蟲、爬蟲的異常處理、正則表達式、爬蟲中Cookie的使用、爬蟲的瀏覽器偽裝技術、定向爬取技術、反爬蟲技術，以及如何自己動手編寫網路爬蟲；
工具維度：以流行的Python網路爬蟲框架Scrapy為對象，詳細講解了Scrapy的功能使用、高級技巧、架構設計、實現原理，以及如何通過Scrapy來更便捷、高效地編寫網路爬蟲；
實戰維度：以實戰為導向，是本書的主旨，除了完全通過手動編程實現網路爬蟲和通過Scrapy框架實現網路爬蟲的實戰案例以外，本書還有博客爬取、圖片爬取、模擬登錄等多個綜合性的網路爬蟲實踐案例。
作者在Python領域有非常深厚的積累，不僅精通Python網路爬蟲，在Python機器學習、Python數據分析與挖掘、Python Web開發等多個領域都有豐富的實戰經驗。
㈤ 如何用Python做爬蟲
1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。
想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。
在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。
突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。
好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。
那麼在python里怎麼實現呢？
很簡單
import Queue
initial_page = "初始化頁"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
寫得已經很偽代碼了。
所有的爬蟲的backbone都在這里，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。
問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。
通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example
注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重復看一看（沒關系，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]
好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...
那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢？
我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)
考慮如何用python實現：
在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。
代碼於是寫成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www.renmingribao.com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。
但是如果附加上你需要這些後續處理，比如
有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）
有效地判重（這里指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛...
及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）
如你所想，這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，
「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。
所以，不要問怎麼入門，直接上路就好了：）
㈥ 求一個好的易理解的Python3爬蟲的pdf，多謝大佬！
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㈦ 請問怎麼通過python爬蟲獲取網頁中的pdf文件
首先把鏈接URL爬取出來，然後get流下載pdf文件，再用pdf模塊來讀取它。
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《用Python寫網路爬蟲》（[澳]理查德 勞森）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：用Python寫網路爬蟲
作者：[澳]理查德 勞森
譯者：李斌
豆瓣評分：7.2
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2016-8-1
頁數：157
內容簡介：
作為一種便捷地收集網上信息並從中抽取出可用信息的方式，網路爬蟲技術變得越來越有用。使用Python這樣的簡單編程語言，你可以使用少量編程技能就可以爬取復雜的網站。
《用Python寫網路爬蟲》作為使用Python來爬取網路數據的傑出指南，講解了從靜態頁面爬取數據的方法以及使用緩存來管理伺服器負載的方法。此外，本書還介紹了如何使用AJAX URL和Firebug擴展來爬取數據，以及有關爬取技術的更多真相，比如使用瀏覽器渲染、管理cookie、通過提交表單從受驗證碼保護的復雜網站中抽取數據等。本書使用Scrapy創建了一個高級網路爬蟲，並對一些真實的網站進行了爬取。
《用Python寫網路爬蟲》介紹了如下內容：
通過跟蹤鏈接來爬取網站；
使用lxml從頁面中抽取數據；
構建線程爬蟲來並行爬取頁面；
將下載的內容進行緩存，以降低帶寬消耗；
解析依賴於JavaScript的網站；
與表單和會話進行交互；
解決受保護頁面的驗證碼問題；
對AJAX調用進行逆向工程；
使用Scrapy創建高級爬蟲。
本書讀者對象
本書是為想要構建可靠的數據爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python編程經驗。當然，具備其他編程語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，並理解書中涉及的概念和原理。
作者簡介：
Richard Lawson來自澳大利亞，畢業於墨爾本大學計算機科學專業。畢業後，他創辦了一家專注於網路爬蟲的公司，為超過50個國家的業務提供遠程工作。他精通於世界語，可以使用漢語和韓語對話，並且積極投身於開源軟體。他目前在牛津大學攻讀研究生學位，並利用業余時間研發自主無人機。
㈨ 現在學習python看什麼書比較好
Python是一種多功能語言。它經常用作Web應用程序的腳本語言，嵌入到軟體產品中，以及人工智慧和系統任務管理。它既簡單又強大，非常適合初學者和專業程序員。下面精選了51本高質量的Python書籍。裡面涵蓋各種各樣的書籍，其中包含適用於初學者，中級和高級程序員的，也有針對特別領域的，例如，著重於編寫Python游戲的，在Python界口碑極好的……最最重要的是，裡面的所有的書籍都提供免費下載。
下面來看看書單。
Python核心編程第三版（中文版）
推薦幾本高質量的Python書籍
1、《像計算機科學家一樣思考Python》
本書以培養讀者以計算機科學家一樣的思維方式來理解Python語言編程，這是一本實用的學習指南，適合沒有Python編程經驗的程序員閱讀，本書的第2版與第1版相比，做了很多更新，將編程語言從Python 2升級成Python 3
2、《Dive Into Python 3》
這本書是Python語言的實踐指南，每一章都是由一個真實、完整的代碼開始，接著對其進行解釋分析，最後在結尾進行總結，內容涵蓋了 Python 3 及其與 Python 2 的區別
3、《Python編程快速上手》
本書是一本面向實踐的Python編程使用指南。本書的目的，不僅是介紹Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。
4、《流暢的Python》
2017年最佳Python進階書籍，本書由奮戰在Python開發一線近20年的Luciano Ramalho執筆，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖擔綱技術審稿人，從語言設計層面剖析編程細節，兼顧Python 3和Python 2，告訴你Python中不親自動手實踐就無法理解的語言陷阱成因和解決之道，教你寫出風格地道的Python代碼。
5、《Python Cookbook 中文版》
本書覆蓋了Python應用中的很多常見問題，並提出了通用的解決方案。書中包含了大量實用的編程技巧和示例代碼，非常適合具有一定編程基礎的Python程序員閱讀
6、《Python編程：從入門到實踐》
本書是一本針對所有層次的Python 讀者而作的Python 入門書，理論與實踐相結合，前面部分是基礎知識，後面有實戰項目幫助你更好地運用這些知識。
7、《Python自然語言處理》
本書提供了非常易學的自然語言處理入門介紹，該領域涵蓋從文本和電子郵件預測過濾，到自動總結和翻譯等多種語言處理技術。本書針對Python 3和NLTK 3進行了更新，而且書中准備了充足的示例和練習，可以幫助你：
8、《Python游戲編程快速上手》
這本書通過編寫一個個小巧、有趣的游戲來教授Python編程，並且採用直接展示游戲的源代碼並通過實例來解釋編程的原理的方式。