网站撷取：使用Python（二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• Python
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• 二版

在现代网路蒐集资料

　　如果程式设计是魔术，那么网站撷取当然是一种魔法。你可以撰写简单的自动化程式查询网页伺服器、请求资料、并解析所需的资讯。本书不只介绍网页撷取，还包含撷取各种现代网站资料的详尽指南。

　　本书第一部份专注于网站撷取机制：使用Python从网页伺服器取得资料、执行伺服器回应的基本处理工作、以及与网站的自动化互动。第二部分探索适用于不同撷取场景的各种工具与应用程式。

　　‧解析复杂HTML网页
　　‧以Scrapy架构开发爬行程序
　　‧学习爬行资料的储存方式
　　‧从文件读取与提炼资料
　　‧清理格式不良的资料
　　‧以自然语言读写
　　‧透过表单与登入的爬行
　　‧JavaScript与API爬行
　　‧使用影像文字识别软体
　　‧避开爬行陷阱与机器人阻挡程序
　　‧使用爬行程序测试你的网站

好评推荐

　　「本书涵盖的工具与范例，让我轻易把好几个重复的工作自动化，腾出时间解决更多有趣的问题。这是本重视成果、内容从实务问题与解法出发，又能很快读完的好书。」 — Eric VanWyk, 电子计算机工程师，麻州欧林工程学院

网站撷取：使用Python（二版） 图书简介 在信息爆炸的数字时代，海量数据蕴藏于互联网的各个角落，如何高效、精准地获取这些数据，并将其转化为有价值的信息，成为了数据分析师、研究人员乃至普通用户的核心技能。本书《网站撷取：使用Python（二版）》正是为此而生，它不仅仅是一本关于技术操作的手册，更是一部深入浅出、系统实用的数据采集与处理实战指南。 本书基于当前最主流、最强大的Python编程语言生态系统，旨在为读者提供一套完整、健壮且符合行业最佳实践的网站数据采集解决方案。第二版在保持第一版核心精髓的基础上，全面更新了技术栈，融入了近年来Web技术发展和反爬虫技术进步带来的新挑战与新应对策略，确保内容的时效性和前瞻性。 第一部分：基础构建与环境准备 本书的起点是为读者打下坚实的基础。我们深知，工欲善其事，必先利其器。本部分首先会引导读者搭建起一个高效的Python数据采集开发环境。这包括但不限于Python 3.x版本的安装与配置、虚拟环境（如`venv`或`conda`）的建立，以确保项目依赖的隔离性和可复现性。 随后，我们将重点介绍核心的请求库——`Requests`。不同于简单地展示API调用，我们将深入讲解HTTP协议的基础知识，如何构造不同类型的请求头（Headers），处理Cookie和Session以模拟真实用户行为，以及如何应对复杂的身份验证机制（如OAuth 2.0的初步概念）。错误处理机制（如重试逻辑、状态码分析）也是本部分强调的重点，保证采集脚本的鲁棒性。 第二部分：HTML解析的艺术与实践 数据被请求下来后，下一步是如何从结构化的HTML或XML文档中精准地提取所需信息。本书投入了大量篇幅讲解最成熟、最灵活的解析工具——`Beautiful Soup`。我们将从基础的选择器（如标签名、属性、ID、Class）入手，逐步深入到更复杂的CSS选择器和正则表达式的结合应用。 更进一步，针对现代网页中大量使用JavaScript动态加载内容的趋势，本书引入了无头浏览器技术。我们将详细介绍如何集成并使用`Selenium`配合`WebDriver`来模拟用户的鼠标点击、页面滚动、等待元素出现等复杂交互行为。如何优化无头浏览器的性能、如何有效管理浏览器实例，都是本部分提供的实用技巧。同时，对于更专业、更注重性能的场景，我们也会探讨使用`lxml`库进行高效的XPath解析，并对比其与CSS选择器的优劣。 第三部分：应对无处不在的反爬虫机制 随着数据采集需求的增长，网站保护自身数据的措施也日益完善。第二版的核心价值之一，便在于系统性地剖析和应对这些复杂的反爬虫策略。 本部分内容将涵盖从简单到高级的多个层级： 1. 频率控制与IP代理： 讲解如何使用`time.sleep()`进行合理的请求间隔控制。重点是构建一个高效的IP代理池管理系统，包括如何获取、验证免费和付费代理，以及如何无缝地在请求中切换IP地址，以规避基于IP的封禁策略。 2. User-Agent管理： 详细讲解User-Agent的伪装策略，提供常用浏览器User-Agent的列表和动态切换方法。 3. 请求头指纹识别与应对： 深入分析网站如何通过比对一系列请求头参数来识别“爬虫”。我们将讲解如何模拟更精细的浏览器行为，例如设置Referer、Accept-Language等，以达到“指纹混淆”的目的。 4. 动态内容挑战（JavaScript渲染）： 结合第二部分介绍的无头浏览器技术，本部分将聚焦于如何识别和绕过基于JavaScript执行的验证码、动态Token生成和滑动验证等机制。我们将探讨如何捕获网络XHR请求，直接解析API数据流，而非依赖完整的页面渲染，从而大幅提高效率。 5. Cookies与会话管理： 讲解如何持久化和复用会话信息，处理重定向后的Cookie更新，确保采集过程的连续性。 第四部分：结构化存储与数据清洗 采集到的原始数据往往是凌乱的，需要进行规范化的存储和初步的清洗才能投入使用。本书提供了多种主流存储方案的实践指南： CSV/JSON： 基础且快速的文本存储方法，重点讲解如何处理编码问题和嵌套数据结构的扁平化。 数据库集成： 详细介绍如何使用`SQLAlchemy`或特定的数据库连接器（如`psycopg2`用于PostgreSQL，`pymysql`用于MySQL），实现数据的结构化存储。我们将讲解如何设计Schema、执行批量插入（Bulk Insert）以优化写入性能。 数据清洗与标准化： 介绍使用`Pandas`库进行高效的数据处理。内容包括缺失值处理、数据类型转换、正则表达式在数据清洗中的高级应用，以及如何将非结构化文本转化为可分析的特征。 第五部分：分布式采集与性能优化 对于大规模的数据集采集任务，单线程的脚本效率低下且容易被封禁。本书的进阶内容聚焦于扩展性和性能。 我们将介绍如何利用Python的`concurrent.futures`模块（线程池与进程池）来实现并发采集，并讨论在I/O密集型任务中何时使用线程，何时使用进程。 更进一步，本书将探讨异步编程在网站撷取中的革命性应用。通过`asyncio`、`aiohttp`库，我们将构建高并发、低资源占用的异步采集框架，展示如何同时管理数千个并发连接，极大地提升采集速度和稳定性。 此外，如何设计一个健壮的调度系统，使用如`APScheduler`等工具对采集任务进行定时和持久化管理，也是本部分的重要内容。 本书特色总结 《网站撷取：使用Python（二版）》不仅教授“如何做”（How-to），更强调“为什么这样做”（Why）。通过大量的真实案例和代码示例，读者将不仅学会使用库函数，更能理解现代Web架构背后的逻辑，从而能够灵活应对未来不断变化的网站技术和反爬虫策略。本书适合有一定Python基础，希望系统掌握专业级网络数据采集技术的开发者、数据科学家和自动化工程师阅读。学完此书，您将能够自信地构建出高效、稳定、合规的数据获取引擎。

作者简介

Ryan Mitchell

　　波士顿HedgeServ的资深软体工程师，为公司开发API与资料分析工具。她毕业于Olin College of Engineering，取得资工学位与Harvard University Extension School的认证。曾任职于Abine，以Python开发爬行程序与自动化工具。为零售、金融、医疗等产业提供网站撷取专案的顾问服务，并曾在Northeastern University与Olin College of Engineering担任课程顾问和兼职教员。

前言

第一部 建构撷取程序
第一章 你的第一个撷取程序
第二章 进阶HTML解析
第三章 撰写网站爬行程序
第四章 网站爬行模型
第五章 Scrapy
第六章 储存资料

第二部 储存资料
第七章 读取文件
第八章 清理脏资料
第九章 读写自然语言
第十章 表单与登入
第十一章 与撷取相关的JavaScript
第十二章 透过API 爬行
第十三章 影像处理与文字辨识
第十四章 避开撷取陷阱
第十五章 以爬行程序测试你的网站
第十六章 平行撷取网站
第十七章 远端撷取
第十八章 网站撷取的法规与道德

索引

评分☆☆☆☆☆

身為一個長期在社群媒體上活躍的使用者，我經常有時候會想整理一些討論串的內容，或是抓取特定主題的資訊，但手動操作實在太耗時了。這本《網站擷取：使用Python（二版）》的出現，簡直是福音。它提供的 Python 範例，讓我得以自動化這個過程。我特別喜歡書中關於正規表達式（Regular Expression）的介紹，這對於從大量的網頁文字中精確找出我需要的資訊非常有幫助。而且，它還教我如何將爬取到的資料進行結構化，例如儲存成 CSV 檔，或是更進階的 JSON 格式，這樣後續的分析和處理就方便多了。書中還有對於如何保持爬蟲的「人性化」的討論，例如設定延遲時間，避免請求過於頻繁，這不僅是技術上的考量，更是對網站資源的一種尊重。我覺得這本書不只是一個工具書，更是一本引導我培養良好程式設計習慣的指南。它讓我明白，寫程式不僅是要實現功能，更要考慮到效率、穩定性以及對他人的影響。

评分☆☆☆☆☆

對於有志於進入資料科學領域的朋友，我真心推薦這本《網站擷取：使用Python（二版）》。網路上充斥著海量的資料，而抓取這些資料正是資料科學的起點。這本書不僅教你如何「抓」，更教你如何「穩當地抓」。它深入淺出地解釋了 HTTP 協定的原理，以及如何利用 Python 的 `requests` 套件來模擬瀏覽器的行為，發送請求並接收響應。更讓我驚喜的是，書中還介紹了 `Beautiful Soup` 和 `Scrapy` 這兩個強大的網頁爬蟲框架。`Beautiful Soup` 讓解析 HTML 和 XML 文件變得輕而易舉，你可以像操作 DOM 一樣，精準地定位到你想要的元素。而 `Scrapy` 則是一個更為全面的爬蟲框架，它提供了強大的架構，讓你能夠高效地處理大型的爬蟲專案，包括請求調度、數據管道、異常處理等等。書中的許多範例都非常貼近實際應用，例如爬取社群媒體上的討論串、比價網站的商品價格，這些都能讓你在學習過程中感受到成就感，並且將所學知識立刻應用到實際問題上。

评分☆☆☆☆☆

這本《網站擷取：使用Python（二版）》不僅僅是一本技術手冊，更像是一位耐心的導師，引導我一步步認識網頁爬蟲的世界。相較於坊間一些只講皮毛的教學，這本書在觀念的建立上下了很大的功夫。它從最基礎的網頁結構，像是 HTML 的標籤、CSS 的選擇器，到進階的 AJAX 請求，都做了清晰的說明。讓我理解為什麼有時候直接抓取網頁內容會失敗，以及如何透過分析網路封包來找出問題的根源。書中對於「倫理」和「法律」的探討也讓我覺得相當重要，提醒讀者在使用爬蟲時，應當遵守網站的 robots.txt 協定，並避免對伺服器造成過大的負擔。這種負責任的態度，在技術教學中非常難得。此外，它還提供了許多進階的技巧，例如如何處理 Session 和 Cookies，如何使用代理 IP 來規避封鎖，以及如何將爬取到的數據儲存到不同的資料庫中。這些內容的豐富度和深度，絕對超出了一本入門書籍的範疇，讓即使是有一點點程式基礎的人，也能從中獲益良多。

评分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些 Python 的網路程式設計，但總覺得少了點什麼，直到看到這本《網站擷取：使用Python（二版）》。這本書就像是打通了任督二脈，讓我對如何從網路上獲取資訊有了全新的認識。它沒有過度理論化的陳述，而是以大量的實例來展示如何應用 Python 來解決實際的網頁擷取問題。書中對於錯誤處理的機制也有相當的重視，這點非常重要，因為在實際爬蟲的過程中，遇到各種各樣的意外情況是難免的。它教會我如何去捕捉異常，如何去重試，以及如何記錄錯誤日誌，這些都能大大提高爬蟲的穩定性和可靠性。更讓我印象深刻的是，它還探討了如何處理動態內容，這對於目前的網路環境來說是至關重要的。許多網站的內容都是透過 JavaScript 動態載取的，書中介紹了如何利用 `Selenium` 這類工具來模擬瀏覽器執行 JavaScript，進而抓取到完整的網頁內容。這讓我能夠挑戰過去我認為不可能的網頁擷取任務。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，在網路上尋找特定資料、整理資訊，常常需要耗費大量時間， manualmente 複製貼上，不僅效率低落，有時還會漏掉關鍵訊息。這本《網站擷取：使用Python（二版）》的出現，簡直是解決了我長久以來的痛點。它提供的 Python 程式碼範例，讓我得以從網頁上自動抓取我需要的數據，無論是商品資訊、新聞報導，還是學術論文的摘要，都能輕易入手。尤其是書中對於不同網站結構的應對技巧，比如處理 Javascript 動態載入的內容，或是對抗簡單的驗證碼，都有詳盡的說明和實用的範例。過去對於網頁爬蟲總覺得是個遙不可及的技術，但透過這本書，我發現其實只要掌握了基礎的 Python 語法，並理解了網頁的 HTML 架構，再加上書中提供的工具，就能一步步打造出屬於自己的資料擷取器。這對於我這種需要大量數據進行分析的學生或研究者來說，絕對是一大利器，省下了不少寶貴的時間，讓我可以更專注於資料分析本身，而不是被繁瑣的資料收集過程所困擾。