《Python爬虫框架Scrapy》pdf电子书免费下载
下载方式一：
百度网盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/11_W0EHNB3fmXeUMkfDC4pA
百度网盘密码：1111
下载方式二：
http://ziliaoshare.cn/Download/af_124179_pd_PythonPCKJScrapy.zip
|
|
作者：empty 页数：199 出版社：empty |
《Python爬虫框架Scrapy》介绍
1.1为什么学习Python爬虫?现在信息更新的非常快速，又迎来了大数据的时代，各行各业如果不与时俱进，都将面临优胜劣汰，网络爬虫， 即Web Spider， 是一个很形象的名字， 目前爬虫开发的语言的主要是Python， 本课那么为什么我们要学习Python爬虫呢?而不选择Java?PHP?Node js?Spectrum排名：Python的排名从去年开始就借助人工智能持续上升， 现在它已经成为了第一名，现在全世界大约有几百万以上的Python语言的用户， 大家可以看一下以下图片：图1-1为2016年Spectrum评选出的排名前十的编程语言， Spectrum的“交互式编程语言排行”知识是不断的更新的，只有一技之长，才能立于不败之地，程结合几个小的爬虫案例，帮助学员更好的学习虫开发，
1.1.1 Python语言的流行程度但排在前四名的语言Python.C.Java和C++都拥有广大的用户群体， 并且他们的用户总量也十分相近.内部让用户可以根据自己的喜好调整不同评价指标所占的权重从而得到所需的排名， 从该图可以看出Python在IEEE的会员用户语言使用中排名第一.
图1-2TIOBE的数据就更能说明Python语言的地位， TIO BE编程语言社区排行榜足编程语言流行1、如果是定向耗取几个页面，做一些简单的页面解析，爬取效率不是核心要求，那么用什么语言差当然要是页面结构复杂， 正则表达式写得巨复杂， 尤其是用过那些支持xpath的类库/假虫库后， 就此时候， 页面内容是有js/ajax动态生成的， 用普通的请求页面→解析的方法就不管用了， 需要借助此种情况下， 推荐考虑casper JS+phantom js或slimer JS+phantom js， 当然诸如selenium之类大规模爬虫爬取涉及诸多问题：多线程井发、I/O机制、分布式取、消息通讯、判重机制、任务调Node JS：对一些垂直网站爬取倒可以， 但由于分布式爬取、消息通讯等支持较弱， 根据自己情况判Python：强烈建议， 对以上问题都有较好支持.尤其是Scrap y框架值得作为第一选择， 优点诸多：此种情况下， 如果还需要做js动态内容的解析， casper js就不适合了， 只有基于诸如chrome V 8至于C、C++虽然性能不错，但不推荐，尤其是考虑到成本等诸多因素；对于大部分公司还是建议1.抓取网页本身的接趋势的一个指标，每月更新，这份排行榜排名基于互联网上有经验的程序员、课程和第三方厂商的数量，排名使用著名的搜索引擎(诸如Google、MSN， Yahoo!、Wikipedia， YouTube以及Baidu等) 进行计算， 而Python语言排名第五， 并趋于日益增长趋势，1.1.2爬虫框架比较异不大.会发现此种方式虽然入门门低，但扩展性、可维护性等都奇差.因此此种情况下还是推荐采用一些现成的爬虫库， 诸如xpath、多线程支持还是必须考虑的因素。2、如果是定向耗取，且主要目标是解析js动态生成的内容一个类似firefox， chrome浏览器的js引擎来对页面的js代码做动态解析，的也可以考虑，3、如果爬虫是涉及大规模网站爬取，效率、扩展性，可维护性等是必须考虑的因素时候度等等，此时候语言和所用框架的选取就具有极大意义了.PHP对多线程、异步支持较差， 不建议采用.断，支持xpath； 基于twisted， 性能不错； 有较好的调试工具：引擎之类自己做js引擎、基于一些开源的框架来做，不要自己发明轮子，做一个简单的虫容易，但要做一个完备的虫挺难的.1.1.3为什么Python适合写爬虫
第1章Python爬虫基础第1章Python爬虫基础相比与其他静态编程语言， 如java， ch， C++， python抓取网页文档的接更简洁； 相比其他动此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我2.网页抓取后的处理抓取的网页通常需要处理， 比如过滤html标签， 提取文本等。python的beau if ul soap提供了简3.对页面的解析能力关于这一条，基本上就是靠特定语言的第三方包来完成网页的解析，如果要从零开始自己实现一个4.对数据库的操作能力(mysql)对数据库的操作能力上， Python有官方及第三方的连接库， 另外， 对于爬虫抓取的数据， 存储在5.爬取效率确实脚本语言的运算速度不高，但是相对于特定网站反爬虫机制强度以及网络IO的速度，这几门语6.代码量这一点上Python是占有优势的， 众所周知Python代码简洁著称， 只要开发者水平到位， Python其实以上功能很多语言和工具都能做， 但是用python能够干得最快， 最干净.Life is short， u need接下来我们来介绍什么是虫，随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数库、音频、视频多媒体等不同数据大(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询，为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生，聚焦爬虫是一个自动下载网页的网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成，态脚本语言， 如perl， shell， python的url ib 2包提供了较为完整的访问网页文档的API.(当然ruby也是很好的选择)们需要模拟useragent的行为构造合适的请求如模拟用户登陆， 模拟session/cookie的存储和设置，在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定， 如Requests， mechanize洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理，HTML解析器， 难度和时间上的咀碍都是很大的.而对于复杂的基于大量Javascript运算生成的网页或者请求， 则可以通过调度浏览器环境来完成， 这一条上， Python是绝对胜任的.No SQL型数据库个人认为更加合适言的速度诧异都可以忽略不计，而在于开发者的水平。如果利用好发送网络请求的等待时间处理另外的事情(多线程、多进程或者协程)，那么各语言效率上是不咸问魅的，代码可以像伪代码一样简洁易懂，且代码量较低，Python.1.2什么是爬虫?1.2.1爬虫的由来的挑战。搜索引擎(SearchEngine) ， 例如传统的通用搜索引擎AltaVista， Yahoo!和Google等， 作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入和指南，但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：量用户不关心的网页，源之间的矛盾将进一步加深，量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力不能很好地发现和获取.程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息，与通用爬虫(general purpose webcrawler) 不同， 聚焦虫并不追求大的覆盖， 而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源，传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始， 获得初始网页上的URL， 在抓取网页的过程中， 不断从当前页面上抽取新的URL放入队列， 直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂， 需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接， 保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL， 并重复上述过程， 真到达到系统的某一条件时停止，另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导，聚集爬虫的逻辑结构图，如图1-3所示，