Python网络数据采集

译者序　　ix
前言　　xi
第一部分　创建爬虫
第1章　初见网络爬虫　　2
1.1　网络连接　　2
1.2　BeautifulSoup简介　　4
· · · · · · (更多)

译者序　　ix
前言　　xi
第一部分　创建爬虫
第1章　初见网络爬虫　　2
1.1　网络连接　　2
1.2　BeautifulSoup简介　　4
1.2.1　安装BeautifulSoup　　5
1.2.2　运行BeautifulSoup　　7
1.2.3　可靠的网络连接　　8
第2章　复杂HTML解析　　11
2.1　不是一直都要用锤子　　11
2.2　再端一碗BeautifulSoup　　12
2.2.1　BeautifulSoup的find()和findAll()　　13
2.2.2　其他BeautifulSoup对象　　15
2.2.3　导航树　　16
2.3　正则表达式　　19
2.4　正则表达式和BeautifulSoup　　23
2.5　获取属性　　24
2.6　Lambda表达式　　24
2.7　超越BeautifulSoup　　25
第3章　开始采集　　26
3.1　遍历单个域名　　26
3.2　采集整个网站　　30
3.3　通过互联网采集　　34
3.4　用Scrapy采集　　38
第4章　使用API　　42
4.1　API概述　　43
4.2　API通用规则　　43
4.2.1　方法　　44
4.2.2　验证　　44
4.3　服务器响应　　45
4.4　Echo Nest　　46
4.5　Twitter API　　48
4.5.1　开始　　48
4.5.2　几个示例　　50
4.6　Google API　　52
4.6.1　开始　　52
4.6.2　几个示例　　53
4.7　解析JSON数据　　55
4.8　回到主题　　56
4.9　再说一点API　　60
第5章　存储数据　　61
5.1　媒体文件　　61
5.2　把数据存储到CSV　　64
5.3　MySQL　　65
5.3.1　安装MySQL　　66
5.3.2　基本命令　　68
5.3.3　与Python整合　　71
5.3.4　数据库技术与最佳实践　　74
5.3.5　MySQL里的“六度空间游戏”　　75
5.4　Email　　77
第6章　读取文档　　80
6.1　文档编码　　80
6.2　纯文本　　81
6.3　CSV　　85
6.4　PDF　　87
6.5　微软Word和.docx　　88
第二部分　高级数据采集
第7章　数据清洗　　94
7.1　编写代码清洗数据　　94
7.2　数据存储后再清洗　　98
第8章　自然语言处理　　103
8.1　概括数据　　104
8.2　马尔可夫模型　　106
8.3　自然语言工具包　　112
8.3.1　安装与设置　　112
8.3.2　用NLTK做统计分析　　113
8.3.3　用NLTK做词性分析　　115
8.4　其他资源　　119
第9章　穿越网页表单与登录窗口进行采集　　120
9.1　Python Requests库　　120
9.2　提交一个基本表单　　121
9.3　单选按钮、复选框和其他输入　　123
9.4　提交文件和图像　　124
9.5　处理登录和cookie　　125
9.6　其他表单问题　　127
第10章　采集JavaScript　　128
10.1　JavaScript简介　　128
10.2　Ajax和动态HTML　　131
10.3　处理重定向　　137
第11章　图像识别与文字处理　　139
11.1　OCR库概述　　140
11.1.1　Pillow　　140
11.1.2　Tesseract　　140
11.1.3　NumPy　　141
11.2　处理格式规范的文字　　142
11.3　读取验证码与训练Tesseract　　146
11.4　获取验证码提交答案　　151
第12章　避开采集陷阱　　154
12.1　道德规范　　154
12.2　让网络机器人看起来像人类用户　　155
12.2.1　修改请求头　　155
12.2.2　处理cookie　　157
12.2.3　时间就是一切　　159
12.3　常见表单安全措施　　159
12.3.1　隐含输入字段值　　159
12.3.2　避免蜜罐　　160
12.4　问题检查表　　162
第13章　用爬虫测试网站　　164
13.1　测试简介　　164
13.2　Python单元测试　　165
13.3　Selenium单元测试　　168
13.4　Python单元测试与Selenium单元测试的选择　　172
第14章　远程采集　　174
14.1　为什么要用远程服务器　　174
14.1.1　避免IP地址被封杀　　174
14.1.2　移植性与扩展性　　175
14.2　Tor代理服务器　　176
14.3　远程主机　　177
14.3.1　从网站主机运行　　178
14.3.2　从云主机运行　　178
14.4　其他资源　　179
14.5　勇往直前　　180
附录A　Python简介　　181
附录B　互联网简介　　184
附录C　网络数据采集的法律与道德约束　　188
作者简介　　200
封面介绍　　200
· · · · · · (收起)

一旦你开始采集网络数据，就会感受到浏览器为我们做的所有细节。网络上如果没有HTML 文本格式层、CSS 样式层、JavaScript 执行层和图像渲染层，乍看起来会有点儿吓人，但是在这一章和下一章，我们将介绍如何不通过浏览器的帮助来格式化和理解数据。 本章将首先向网络服务器发送GET 请求以获取具体网页，再从网页中读取HTML 内容， 最后做一些简单的信息提取，将我们要寻找的内容分离出来...

• 第1 章 初见网络爬虫