如何用Python做爬蟲

1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。

創(chuàng)新互聯(lián)主營新化網(wǎng)站建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)公司,主營網(wǎng)站建設(shè)方案,重慶APP軟件開發(fā),新化h5成都微信小程序搭建,新化網(wǎng)站營銷推廣歡迎新化等地區(qū)企業(yè)咨詢

想象你是一只蜘蛛，現(xiàn)在你被放到了互聯(lián)“網(wǎng)”上。那么，你需要把所有的網(wǎng)頁都看一遍。怎么辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個(gè)地方開始，比如說人民日報(bào)的首頁，這個(gè)叫initial pages，用$表示吧。

在人民日報(bào)的首頁，你看到那個(gè)頁面引向的各種鏈接。于是你很開心地從爬到了“國內(nèi)新聞”那個(gè)頁面。太好了，這樣你就已經(jīng)爬完了倆頁面（首頁和國內(nèi)新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎么處理的，你就想象你把這個(gè)頁面完完整整抄成了個(gè)html放到了你身上。

突然你發(fā)現(xiàn)， 在國內(nèi)新聞這個(gè)頁面上，有一個(gè)鏈接鏈回“首頁”。作為一只聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因?yàn)槟阋呀?jīng)看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經(jīng)看過的頁面地址。這樣，每次看到一個(gè)可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子里是不是已經(jīng)去過這個(gè)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(dá)到的話，那么可以證明你一定可以爬完所有的網(wǎng)頁。

那么在python里怎么實(shí)現(xiàn)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(jìn)行直到?？菔癄€

if url_queue.size()0:

current_url = url_queue.get() #拿出隊(duì)例中第一個(gè)的url

store(current_url) #把這個(gè)url代表的網(wǎng)頁存儲(chǔ)好

for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個(gè)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(jīng)很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這里，下面分析一下為什么爬蟲事實(shí)上是個(gè)非常復(fù)雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個(gè)團(tuán)隊(duì)來維護(hù)和開發(fā)。

2）效率

如果你直接加工一下上面的代碼直接運(yùn)行的話，你需要一整年才能爬下整個(gè)豆瓣的內(nèi)容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網(wǎng)的內(nèi)容了。

問題出在哪呢？需要爬的網(wǎng)頁實(shí)在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設(shè)想全網(wǎng)有N個(gè)網(wǎng)站，那么分析一下判重的復(fù)雜度就是N*log(N)，因?yàn)樗芯W(wǎng)頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的復(fù)雜度。OK，OK，我知道python的set實(shí)現(xiàn)是hash——不過這樣還是太慢了，至少內(nèi)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(diǎn)是，它可以使用固定的內(nèi)存（不隨url的數(shù)量而增長）以O(shè)(1)的效率判定url是否已經(jīng)在set中?？上煜聸]有白吃的午餐，它的唯一問題在于，如果這個(gè)url不在set中，BF可以100%確定這個(gè)url沒有看過。但是如果這個(gè)url在set中，它會(huì)告訴你：這個(gè)url應(yīng)該已經(jīng)出現(xiàn)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(nèi)存足夠大的時(shí)候，可以變得很小很少。一個(gè)簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個(gè)特點(diǎn)，url如果被看過，那么可能以小概率重復(fù)看一看（沒關(guān)系，多看看不會(huì)累死）。但是如果沒被看過，一定會(huì)被看一下（這個(gè)很重要，不然我們就要漏掉一些網(wǎng)頁了?。?[IMPORTANT: 此段有問題，請暫時(shí)略過]

好，現(xiàn)在已經(jīng)接近處理判重最快的方法了。另外一個(gè)瓶頸——你只有一臺(tái)機(jī)器。不管你的帶寬有多大，只要你的機(jī)器下載網(wǎng)頁的速度是瓶頸的話，那么你只有加快這個(gè)速度。用一臺(tái)機(jī)子不夠的話——用很多臺(tái)吧！當(dāng)然，我們假設(shè)每臺(tái)機(jī)子都已經(jīng)進(jìn)了最大的效率——使用多線程（python的話，多進(jìn)程吧）。

3）集群化抓取

爬取豆瓣的時(shí)候，我總共用了100多臺(tái)機(jī)器晝夜不停地運(yùn)行了一個(gè)月。想象如果只用一臺(tái)機(jī)子你就得運(yùn)行100個(gè)月了...

那么，假設(shè)你現(xiàn)在有100臺(tái)機(jī)器可以用，怎么用python實(shí)現(xiàn)一個(gè)分布式的爬取算法呢？

我們把這100臺(tái)中的99臺(tái)運(yùn)算能力較小的機(jī)器叫作slave，另外一臺(tái)較大的機(jī)器叫作master，那么回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個(gè)queue放到這臺(tái)master機(jī)器上，所有的slave都可以通過網(wǎng)絡(luò)跟master聯(lián)通，每當(dāng)一個(gè)slave完成下載一個(gè)網(wǎng)頁，就向master請求一個(gè)新的網(wǎng)頁來抓取。而每次slave新抓到一個(gè)網(wǎng)頁，就把這個(gè)網(wǎng)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(xiàn)在master只發(fā)送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內(nèi)存里，而被訪問過的url放到運(yùn)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(shí)現(xiàn)：

在各臺(tái)slave上裝好scrapy，那么各臺(tái)機(jī)子就變成了一臺(tái)有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊(duì)列。

代碼于是寫成

#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 = ""

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(shí)你能想到，有人已經(jīng)給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及后處理

雖然上面用很多“簡單”，但是真正要實(shí)現(xiàn)一個(gè)商業(yè)規(guī)?？捎玫呐老x并不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個(gè)整體的網(wǎng)站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些后續(xù)處理，比如

有效地存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫應(yīng)該怎樣安排）

有效地判重（這里指網(wǎng)頁判重，咱可不想把人民日報(bào)和抄襲它的大民日報(bào)都爬一遍）

有效地信息抽?。ū热缭趺礃映槿〕鼍W(wǎng)頁上所有的地址抽取出來，“朝陽區(qū)奮進(jìn)路中華道”），搜索引擎通常不需要存儲(chǔ)所有的信息，比如圖片我存來干嘛...

及時(shí)更新（預(yù)測這個(gè)網(wǎng)頁多久會(huì)更新一次）

如你所想，這里每一個(gè)點(diǎn)都可以供很多研究者十?dāng)?shù)年的研究。雖然如此，

“路漫漫其修遠(yuǎn)兮,吾將上下而求索”。

所以，不要問怎么入門，直接上路就好了：）

學(xué)習(xí)python爬蟲推薦書籍

1、基礎(chǔ)書籍：《Python編程》

豆瓣評分：9.1分

推薦指數(shù)：★★★★★

推薦理由：架構(gòu)非常漂亮，針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書，完美描繪了Python的“景象”，沒有教科書式的分章節(jié)闡釋語法，沒有太復(fù)雜的概念延伸。

適讀群體：零基礎(chǔ)、小白讀者。

2、入門秘籍：《零基礎(chǔ)入門學(xué)習(xí)Python》

豆瓣評分：8.7分

推薦指數(shù)：★★★★★

推薦理由：與B站小甲魚視頻配套書籍，適合小白入門的好書，不完全局限于Python，其他編程入門也非常適合，由淺入深，在普及概念的同時(shí)，逐漸加深大家對Python的認(rèn)知。

適讀群體：零基礎(chǔ)、剛?cè)腴T的讀者。

3、經(jīng)典好書：《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》

豆瓣評分：8.6分

推薦指數(shù)：★★★★★

推薦理由：書中列舉了大量具體的科學(xué)計(jì)算及數(shù)據(jù)分析的實(shí)踐案例，被譽(yù)為“未來幾年P(guān)ython領(lǐng)域技術(shù)計(jì)算權(quán)威指南”。你將學(xué)會(huì)靈活運(yùn)用各種Python庫（如：NumPy、pandas、matplotlib、IPython等），來高效解決各種數(shù)據(jù)分析問題。

適讀群體：剛接觸Python的分析人員、剛接觸科學(xué)計(jì)算的Python程序員等。

4、實(shí)用寶典：《Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集》

豆瓣評分：7.7分

推薦指數(shù)：★★★★☆

推薦理由：本書使用簡單易懂的強(qiáng)大機(jī)器語言Python，從原理到實(shí)戰(zhàn)，介紹了如何用Python從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器請求信息、如何對服務(wù)器的響應(yīng)進(jìn)行基本處理、如何以自動(dòng)化手段與網(wǎng)站進(jìn)行交互等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集基本原理，以及如何使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲測試網(wǎng)站、自動(dòng)化處理、如何通過更多的方式接入網(wǎng)絡(luò)等實(shí)際操作。

適讀群體：對Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)站爬蟲感興趣的朋友。

5、興趣讀物：《Python數(shù)據(jù)挖掘入門與實(shí)踐》

豆瓣評分：7.7分

推薦指數(shù)：★★★★☆

推薦理由：本書為數(shù)據(jù)挖掘入門讀物，作者本身具備為多個(gè)行業(yè)提供數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析解決方案的豐富經(jīng)驗(yàn)，循序漸進(jìn)，帶你輕松踏上數(shù)據(jù)挖掘之旅。

適讀群體：對Python數(shù)據(jù)挖掘感興趣者。

6、實(shí)戰(zhàn)指南《Python數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)》

豆瓣評分：7.2分

推薦指數(shù)：★★★★☆

推薦理由：本書介紹了Python數(shù)據(jù)可視化最流行的庫，用60+種方法呈現(xiàn)出美觀的數(shù)據(jù)可視化效果，讓讀者從頭開始了解數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)可視化，并學(xué)會(huì)使用Python可視化數(shù)據(jù)。

適讀群體：了解Python基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)可視化感興趣的讀者。

7、爬蟲至寶《Python 3網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》

豆瓣評分：9.0分

推薦指數(shù)：★★★★★

推薦理由：作者專業(yè)水平極高，從原理到開發(fā)實(shí)戰(zhàn)，內(nèi)容詳盡且涉及面廣，通過多個(gè)案例介紹了不同場景下如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)爬取，通篇干貨，無一點(diǎn)水分。

適讀群體：適合有一定Python基礎(chǔ)，或有開發(fā)經(jīng)驗(yàn)想轉(zhuǎn)爬蟲方向的讀者。

python 爬蟲

驗(yàn)證碼（CAPTCHA）全稱為全自動(dòng)區(qū)分計(jì)算機(jī)和人類的公開圖靈測試（Completely Automated Public Turing test to tell Computersand Humans Apart）。從其全稱可以看出，驗(yàn)證碼用于測試用戶是真實(shí)的人類還是計(jì)算機(jī)機(jī)器人。

1.獲得驗(yàn)證碼圖片

每次加載注冊網(wǎng)頁都會(huì)顯示不同的驗(yàn)證驗(yàn)圖像，為了了解表單需要哪些參數(shù)，我們可以復(fù)用上一章編寫的parse_form()函數(shù)。

import cookielib,urllib2,pprint import form REGISTER_URL = '' cj=cookielib.CookieJar() opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj)) html=opener.open(REGISTER_URL).read() form=form.parse_form(html) pprint.pprint(form)

{'_formkey': 'a67cbc84-f291-4ecd-9c2c-93937faca2e2', '_formname': 'register', '_next': '/places/default/index', 'email': '', 'first_name': '', 'last_name': '', 'password': '', 'password_two': '', 'recaptcha_response_field': None} 123456789101112131415161718

上面recaptcha_response_field是存儲(chǔ)驗(yàn)證碼的值，其值可以用Pillow從驗(yàn)證碼圖像獲取出來。先安裝pip install Pillow，其它安裝Pillow的方法可以參考 。Pillow提價(jià)了一個(gè)便捷的Image類，其中包含了很多用于處理驗(yàn)證碼圖像的高級(jí)方法。下面的函數(shù)使用注冊頁的HTML作為輸入?yún)?shù)，返回包含驗(yàn)證碼圖像的Image對象。

import lxml.html from io import BytesIO from PIL import Image tree=lxml.html.fromstring(html) print tree

Element html at 0x7f8b006ba890 img_data_all=tree.cssselect('div#recaptcha img')[0].get('src') print img_data_all

data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQAAAABgCAIAAAB9kzvfAACAtklEQVR4nO29Z5gcZ5ku3F2dc865

...

rkJggg== img_data=img_data_all.partition(',')[2] print img_data

iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQAAAABgCAIAAAB9kzvfAACAtklEQVR4nO29Z5gcZ5ku3F2dc865

...

rkJggg== binary_img_data=img_data.decode('base64') file_like=BytesIO(binary_img_data) print file_like

_io.BytesIO object at 0x7f8aff6736b0 img=Image.open(file_like) print img

PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=256x96 at 0x7F8AFF5FAC90 12345678910111213141516171819202122232425

在本例中，這是一張進(jìn)行了Base64編碼的PNG圖像，這種格式會(huì)使用ASCII編碼表示二進(jìn)制數(shù)據(jù)。我們可以通過在第一個(gè)逗號(hào)處分割的方法移除該前綴。然后，使用Base64解碼圖像數(shù)據(jù)，回到最初的二進(jìn)制格式。要想加載圖像，PIL需要一個(gè)類似文件的接口，所以在傳給Image類之前，我們以使用了BytesIO對這個(gè)二進(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行了封裝。

完整代碼:

# -*- coding: utf-8 -*-form.pyimport urllibimport urllib2import cookielibfrom io import BytesIOimport lxml.htmlfrom PIL import Image

REGISTER_URL = ''#REGISTER_URL = ''def extract_image(html):

tree = lxml.html.fromstring(html)

img_data = tree.cssselect('div#recaptcha img')[0].get('src') # remove data:image/png;base64, header

img_data = img_data.partition(',')[-1] #open('test_.png', 'wb').write(data.decode('base64'))

binary_img_data = img_data.decode('base64')

file_like = BytesIO(binary_img_data)

img = Image.open(file_like) #img.save('test.png')

return imgdef parse_form(html):

"""extract all input properties from the form

"""

tree = lxml.html.fromstring(html)

data = {} for e in tree.cssselect('form input'): if e.get('name'):

data[e.get('name')] = e.get('value') return datadef register(first_name, last_name, email, password, captcha_fn):

cj = cookielib.CookieJar()

opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))

html = opener.open(REGISTER_URL).read()

form = parse_form(html)

form['first_name'] = first_name

form['last_name'] = last_name

form['email'] = email

form['password'] = form['password_two'] = password

img = extract_image(html)#

captcha = captcha_fn(img)#

form['recaptcha_response_field'] = captcha

encoded_data = urllib.urlencode(form)

request = urllib2.Request(REGISTER_URL, encoded_data)

response = opener.open(request)

success = '/user/register' not in response.geturl() #success = '/places/default/user/register' not in response.geturl()

return success12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152

2.光學(xué)字符識(shí)別驗(yàn)證碼

光學(xué)字符識(shí)別（Optical Character Recognition, OCR）用于圖像中抽取文本。本節(jié)中，我們將使用開源的Tesseract OCR引擎，該引擎最初由惠普公司開發(fā)的，目前由Google主導(dǎo)。Tesseract的安裝說明可以從 獲取。然后可以使用pip安裝其Python封裝版本pytesseractpip install pytesseract。

下面我們用光學(xué)字符識(shí)別圖像驗(yàn)證碼：

import pytesseract import form img=form.extract_image(html) pytesseract.image_to_string(img)'' 123456

如果直接把驗(yàn)證碼原始圖像傳給pytesseract，一般不能解析出來。這是因?yàn)門esseract是抽取更加典型的文本，比如背景統(tǒng)一的書頁。下面我們進(jìn)行去除背景噪音，只保留文本部分。驗(yàn)證碼文本一般都是黑色的，背景則會(huì)更加明亮，所以我們可以通過檢查是否為黑色將文本分離出來，該處理過程又被稱為閾值化。

img.save('2captcha_1original.png') gray=img.convert('L') gray.save('2captcha_2gray.png') bw=gray.point(lambda x:0 if x1 else 255,'1') bw.save('2captcha_3thresholded.png') 1234567

這里只有閾值小于1的像素（全黑）都會(huì)保留下來，分別得到三張圖像：原始驗(yàn)證碼圖像、轉(zhuǎn)換后的灰度圖和閾值化處理后的黑白圖像。最后我們將閾值化處理后黑白圖像再進(jìn)行Tesseract處理，驗(yàn)證碼中的文字已經(jīng)被成功抽取出來了。

pytesseract.image_to_string(bw)'language' import Image,pytesseract img=Image.open('2captcha_3thresholded.png') pytesseract.image_to_string(img)'language' 123456789

我們通過示例樣本測試，100張驗(yàn)證碼能正確識(shí)別出90張。

import ocr ocr.test_samples()

Accuracy: 90/100 1234

下面是注冊賬號(hào)完整代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-import csvimport stringfrom PIL import Imageimport pytesseractfrom form import registerdef main():

print register('Wu1', 'Being1', 'Wu_Being001@qq.com', 'example', ocr)def ocr(img):

# threshold the image to ignore background and keep text

gray = img.convert('L') #gray.save('captcha_greyscale.png')

bw = gray.point(lambda x: 0 if x 1 else 255, '1') #bw.save('captcha_threshold.png')

word = pytesseract.image_to_string(bw)

ascii_word = ''.join(c for c in word if c in string.letters).lower() return ascii_wordif __name__ == '__main__':

main()1234567891011121314151617181920212223

我們可以進(jìn)一步改善OCR性能：

- 實(shí)驗(yàn)不同閾值

- 腐蝕閾值文本，突出字符形狀

- 調(diào)整圖像大小

- 根據(jù)驗(yàn)證碼字體訓(xùn)練ORC工具

- 限制結(jié)果為字典單詞

如何入門 Python 爬蟲

現(xiàn)在之所以有這么多的小伙伴熱衷于爬蟲技術(shù)，無外乎是因?yàn)榕老x可以幫我們做很多事情，比如搜索引擎、采集數(shù)據(jù)、廣告過濾等，以Python為例，Python爬蟲可以用于數(shù)據(jù)分析，在數(shù)據(jù)抓取方面發(fā)揮巨大的作用。

但是這并不意味著單純掌握一門Python語言，就對爬蟲技術(shù)觸類旁通，要學(xué)習(xí)的知識(shí)和規(guī)范還有喜很多，包括但不僅限于HTML 知識(shí)、HTTP/HTTPS 協(xié)議的基本知識(shí)、正則表達(dá)式、數(shù)據(jù)庫知識(shí)，常用抓包工具的使用、爬蟲框架的使用等。而且涉及到大規(guī)模爬蟲，還需要了解分布式的概念、消息隊(duì)列、常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法、緩存，甚至還包括機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，大規(guī)模的系統(tǒng)背后都是靠很多技術(shù)來支撐的。

零基礎(chǔ)如何學(xué)爬蟲技術(shù)？對于迷茫的初學(xué)者來說，爬蟲技術(shù)起步學(xué)習(xí)階段，最重要的就是明確學(xué)習(xí)路徑，找準(zhǔn)學(xué)習(xí)方法，唯有如此，在良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣督促下，后期的系統(tǒng)學(xué)習(xí)才會(huì)事半功倍，游刃有余。

用Python寫爬蟲，首先需要會(huì)Python，把基礎(chǔ)語法搞懂，知道怎么使用函數(shù)、類和常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如list、dict中的常用方法就算基本入門。作為入門爬蟲來說，需要了解 HTTP協(xié)議的基本原理，雖然 HTTP 規(guī)范用一本書都寫不完，但深入的內(nèi)容可以放以后慢慢去看，理論與實(shí)踐相結(jié)合后期學(xué)習(xí)才會(huì)越來越輕松。關(guān)于爬蟲學(xué)習(xí)的具體步驟，我大概羅列了以下幾大部分，大家可以參考：

網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識(shí):

爬蟲的定義

爬蟲的作用

Http協(xié)議

基本抓包工具(Fiddler)使用

Python模塊實(shí)現(xiàn)爬蟲：

urllib3、requests、lxml、bs4 模塊大體作用講解

使用requests模塊 get 方式獲取靜態(tài)頁面數(shù)據(jù)

使用requests模塊 post 方式獲取靜態(tài)頁面數(shù)據(jù)

使用requests模塊獲取 ajax 動(dòng)態(tài)頁面數(shù)據(jù)

使用requests模塊模擬登錄網(wǎng)站

使用Tesseract進(jìn)行驗(yàn)證碼識(shí)別

Scrapy框架與Scrapy-Redis：

Scrapy 爬蟲框架大體說明

Scrapy spider 類

Scrapy item 及 pipeline

Scrapy CrawlSpider 類

通過Scrapy-Redis 實(shí)現(xiàn)分布式爬蟲

借助自動(dòng)化測試工具和瀏覽器爬取數(shù)據(jù)：

Selenium + PhantomJS 說明及簡單實(shí)例

Selenium + PhantomJS 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站登錄

Selenium + PhantomJS 實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)頁面數(shù)據(jù)爬取

爬蟲項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：

分布式爬蟲+ Elasticsearch 打造搜索引擎

Python 爬蟲的入門教程有哪些值得推薦的？

Python 爬蟲的入門教程有很多，以下是我推薦的幾本：

1.《Python 網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》：這本書介紹了Python爬蟲的基本原理，以及如何使用Python編寫爬蟲程序，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲的功能。

2.《Python爬蟲技術(shù)實(shí)戰(zhàn)》：這本書介紹了Python爬蟲的基本原理，以及如何使用Python編寫爬蟲程序，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲的功能。

3.《Python爬蟲數(shù)據(jù)分析》：這本書介紹了如何分析爬取到的數(shù)據(jù)，以及如何使用Python編寫爬蟲程序，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲的功能。

4.《Python爬蟲實(shí)戰(zhàn)：深入理解Web抓取》：這本書介紹了如何使用Python編寫爬蟲程序，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲的功能，以及如何深入理解Web抓取。

5.《Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)戰(zhàn)》：這本書介紹了如何使用Python編寫爬蟲程序，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲的功能，以及如何解決爬蟲程序遇到的問題。

以上就是我推薦的幾本Python爬蟲的入門教程，可以幫助初學(xué)者快速掌握Python爬蟲的基本技術(shù)。

當(dāng)前題目：爬蟲python函數(shù)寶典 python爬蟲常用算法
本文網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article34/dodchpe.html

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