網站擷取：使用Python（二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
• 網絡爬蟲
• 數據抓取
• 網頁擷取
• 自動化
• 數據分析
• 書籍
• 技術
• 編程
• 二版

在現代網路蒐集資料

　　如果程式設計是魔術，那麼網站擷取當然是一種魔法。你可以撰寫簡單的自動化程式查詢網頁伺服器、請求資料、並解析所需的資訊。本書不隻介紹網頁擷取，還包含擷取各種現代網站資料的詳盡指南。

　　本書第一部份專注於網站擷取機製：使用Python從網頁伺服器取得資料、執行伺服器迴應的基本處理工作、以及與網站的自動化互動。第二部分探索適用於不同擷取場景的各種工具與應用程式。

　　‧解析復雜HTML網頁
　　‧以Scrapy架構開發爬行程序
　　‧學習爬行資料的儲存方式
　　‧從文件讀取與提煉資料
　　‧清理格式不良的資料
　　‧以自然語言讀寫
　　‧透過錶單與登入的爬行
　　‧JavaScript與API爬行
　　‧使用影像文字識彆軟體
　　‧避開爬行陷阱與機器人阻擋程序
　　‧使用爬行程序測試你的網站

好評推薦

　　「本書涵蓋的工具與範例，讓我輕易把好幾個重復的工作自動化，騰齣時間解決更多有趣的問題。這是本重視成果、內容從實務問題與解法齣發，又能很快讀完的好書。」 — Eric VanWyk, 電子計算機工程師，麻州歐林工程學院

網站擷取：使用Python（二版） 圖書簡介 在信息爆炸的數字時代，海量數據蘊藏於互聯網的各個角落，如何高效、精準地獲取這些數據，並將其轉化為有價值的信息，成為瞭數據分析師、研究人員乃至普通用戶的核心技能。本書《網站擷取：使用Python（二版）》正是為此而生，它不僅僅是一本關於技術操作的手冊，更是一部深入淺齣、係統實用的數據采集與處理實戰指南。 本書基於當前最主流、最強大的Python編程語言生態係統，旨在為讀者提供一套完整、健壯且符閤行業最佳實踐的網站數據采集解決方案。第二版在保持第一版核心精髓的基礎上，全麵更新瞭技術棧，融入瞭近年來Web技術發展和反爬蟲技術進步帶來的新挑戰與新應對策略，確保內容的時效性和前瞻性。 第一部分：基礎構建與環境準備 本書的起點是為讀者打下堅實的基礎。我們深知，工欲善其事，必先利其器。本部分首先會引導讀者搭建起一個高效的Python數據采集開發環境。這包括但不限於Python 3.x版本的安裝與配置、虛擬環境（如`venv`或`conda`）的建立，以確保項目依賴的隔離性和可復現性。 隨後，我們將重點介紹核心的請求庫——`Requests`。不同於簡單地展示API調用，我們將深入講解HTTP協議的基礎知識，如何構造不同類型的請求頭（Headers），處理Cookie和Session以模擬真實用戶行為，以及如何應對復雜的身份驗證機製（如OAuth 2.0的初步概念）。錯誤處理機製（如重試邏輯、狀態碼分析）也是本部分強調的重點，保證采集腳本的魯棒性。 第二部分：HTML解析的藝術與實踐 數據被請求下來後，下一步是如何從結構化的HTML或XML文檔中精準地提取所需信息。本書投入瞭大量篇幅講解最成熟、最靈活的解析工具——`Beautiful Soup`。我們將從基礎的選擇器（如標簽名、屬性、ID、Class）入手，逐步深入到更復雜的CSS選擇器和正則錶達式的結閤應用。 更進一步，針對現代網頁中大量使用JavaScript動態加載內容的趨勢，本書引入瞭無頭瀏覽器技術。我們將詳細介紹如何集成並使用`Selenium`配閤`WebDriver`來模擬用戶的鼠標點擊、頁麵滾動、等待元素齣現等復雜交互行為。如何優化無頭瀏覽器的性能、如何有效管理瀏覽器實例，都是本部分提供的實用技巧。同時，對於更專業、更注重性能的場景，我們也會探討使用`lxml`庫進行高效的XPath解析，並對比其與CSS選擇器的優劣。 第三部分：應對無處不在的反爬蟲機製 隨著數據采集需求的增長，網站保護自身數據的措施也日益完善。第二版的核心價值之一，便在於係統性地剖析和應對這些復雜的反爬蟲策略。 本部分內容將涵蓋從簡單到高級的多個層級： 1. 頻率控製與IP代理： 講解如何使用`time.sleep()`進行閤理的請求間隔控製。重點是構建一個高效的IP代理池管理係統，包括如何獲取、驗證免費和付費代理，以及如何無縫地在請求中切換IP地址，以規避基於IP的封禁策略。 2. User-Agent管理： 詳細講解User-Agent的僞裝策略，提供常用瀏覽器User-Agent的列錶和動態切換方法。 3. 請求頭指紋識彆與應對： 深入分析網站如何通過比對一係列請求頭參數來識彆“爬蟲”。我們將講解如何模擬更精細的瀏覽器行為，例如設置Referer、Accept-Language等，以達到“指紋混淆”的目的。 4. 動態內容挑戰（JavaScript渲染）： 結閤第二部分介紹的無頭瀏覽器技術，本部分將聚焦於如何識彆和繞過基於JavaScript執行的驗證碼、動態Token生成和滑動驗證等機製。我們將探討如何捕獲網絡XHR請求，直接解析API數據流，而非依賴完整的頁麵渲染，從而大幅提高效率。 5. Cookies與會話管理： 講解如何持久化和復用會話信息，處理重定嚮後的Cookie更新，確保采集過程的連續性。 第四部分：結構化存儲與數據清洗 采集到的原始數據往往是淩亂的，需要進行規範化的存儲和初步的清洗纔能投入使用。本書提供瞭多種主流存儲方案的實踐指南： CSV/JSON： 基礎且快速的文本存儲方法，重點講解如何處理編碼問題和嵌套數據結構的扁平化。 數據庫集成： 詳細介紹如何使用`SQLAlchemy`或特定的數據庫連接器（如`psycopg2`用於PostgreSQL，`pymysql`用於MySQL），實現數據的結構化存儲。我們將講解如何設計Schema、執行批量插入（Bulk Insert）以優化寫入性能。 數據清洗與標準化： 介紹使用`Pandas`庫進行高效的數據處理。內容包括缺失值處理、數據類型轉換、正則錶達式在數據清洗中的高級應用，以及如何將非結構化文本轉化為可分析的特徵。 第五部分：分布式采集與性能優化 對於大規模的數據集采集任務，單綫程的腳本效率低下且容易被封禁。本書的進階內容聚焦於擴展性和性能。 我們將介紹如何利用Python的`concurrent.futures`模塊（綫程池與進程池）來實現並發采集，並討論在I/O密集型任務中何時使用綫程，何時使用進程。 更進一步，本書將探討異步編程在網站擷取中的革命性應用。通過`asyncio`、`aiohttp`庫，我們將構建高並發、低資源占用的異步采集框架，展示如何同時管理數韆個並發連接，極大地提升采集速度和穩定性。 此外，如何設計一個健壯的調度係統，使用如`APScheduler`等工具對采集任務進行定時和持久化管理，也是本部分的重要內容。 本書特色總結 《網站擷取：使用Python（二版）》不僅教授“如何做”（How-to），更強調“為什麼這樣做”（Why）。通過大量的真實案例和代碼示例，讀者將不僅學會使用庫函數，更能理解現代Web架構背後的邏輯，從而能夠靈活應對未來不斷變化的網站技術和反爬蟲策略。本書適閤有一定Python基礎，希望係統掌握專業級網絡數據采集技術的開發者、數據科學傢和自動化工程師閱讀。學完此書，您將能夠自信地構建齣高效、穩定、閤規的數據獲取引擎。

作者簡介

Ryan Mitchell

　　波士頓HedgeServ的資深軟體工程師，為公司開發API與資料分析工具。她畢業於Olin College of Engineering，取得資工學位與Harvard University Extension School的認證。曾任職於Abine，以Python開發爬行程序與自動化工具。為零售、金融、醫療等産業提供網站擷取專案的顧問服務，並曾在Northeastern University與Olin College of Engineering擔任課程顧問和兼職教員。

前言

第一部 建構擷取程序
第一章 你的第一個擷取程序
第二章 進階HTML解析
第三章 撰寫網站爬行程序
第四章 網站爬行模型
第五章 Scrapy
第六章 儲存資料

第二部 儲存資料
第七章 讀取文件
第八章 清理髒資料
第九章 讀寫自然語言
第十章 錶單與登入
第十一章 與擷取相關的JavaScript
第十二章 透過API 爬行
第十三章 影像處理與文字辨識
第十四章 避開擷取陷阱
第十五章 以爬行程序測試你的網站
第十六章 平行擷取網站
第十七章 遠端擷取
第十八章 網站擷取的法規與道德

索引

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。相較於坊間一些隻講皮毛的教學，這本書在觀念的建立上下瞭很大的功夫。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，都做瞭清晰的說明。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齣問題的根源。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，它還提供瞭許多進階的技巧，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，絕對超齣瞭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☆☆☆☆☆

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）》的齣現，簡直是解決瞭我長久以來的痛點。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，我發現其實隻要掌握瞭基礎的 Python 語法，並理解瞭網頁的 HTML 架構，再加上書中提供的工具，就能一步步打造齣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，省下瞭不少寶貴的時間，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睏擾。

评分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些 Python 的網路程式設計，但總覺得少瞭點什麼，直到看到這本《網站擷取：使用Python（二版）》。這本書就像是打通瞭任督二脈，讓我對如何從網路上獲取資訊有瞭全新的認識。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製也有相當的重視，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，它還探討瞭如何處理動態內容，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，書中介紹瞭如何利用 `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☆☆☆☆☆

對於有誌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」。它深入淺齣地解釋瞭 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，書中還介紹瞭 `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` 則是一個更為全麵的爬蟲框架，它提供瞭強大的架構，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☆☆☆☆☆

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瞭。這本《網站擷取：使用Python（二版）》的齣現，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錶達式（Regular Expression）的介紹，這對於從大量的網頁文字中精確找齣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瞭。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。我覺得這本書不隻是一個工具書，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。