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Python3爬蟲實戰：數據清洗、數據分析與可視化

為了解決python3下載的問題，作者姚良 這樣論述：

作為一個自學爬蟲的過來人，曾經走過很多彎路，在自學的道路上也迷茫過。每次面對一個全新的網站，都像是踏進一個未知的世界。你不知道前面有哪些反爬手段在等著你；你不知道你會踩進哪個坑裡。我做爬蟲的幾年時間裡，爬過很多的網站、遇到過很多的難題。這本書就是我這幾年經驗的總結，從開始的工具的學習使用，到實戰專案的爬取，難度一步一步的升級，需求也越來越複雜，有各式各樣的爬取方式。 本書主要內容與資料爬取相關，包括編寫爬蟲所需要的基礎程式設計知識，如Requests包、Scrapy框架和資料庫的使用，到專案實戰教程，適合Python基礎入門的讀者。如果你是其他行業的從業者，想進入IT行業成為一位元爬蟲工程師

，又或者你已經是IT行業的從業者，本書在能夠讓你在對爬蟲工程師的工作內容有所瞭解的同時，也能讓你掌握作為一個爬蟲工程師所需要具備的基礎技能。 姚良，2016-2019 深圳絲路天地電子商務有限公司 爬蟲工程師。熟練使用Python語法，物件導向程式設計，JS破解、分散式爬蟲、Scrapy框架、Requests庫、Redis、Mongodb、高併發、非同步程式設計。 第一篇 基礎知識 第1章　Python環境搭建 1.1 Python的安裝 2 1.1.1 Windows下Python的安裝 2 1.1.2 Mac OS X下Python的安裝 3 1.1.3

Linux下Python的安裝 3 1.1.4 安裝pip工具 4 1.2 虛擬環境Virtualenv 5 1.2.1 Virtualenv的安裝 5 1.2.2 創建虛擬環境 5 1.2.3 啟動虛擬環境 5 1.2.4 創建指定Python版本的虛擬環境 5 1.3 選擇合適的編輯器 6 1.3.1 Vim 6 1.3.2 Atom 6 1.3.3 Sublime Text 6 1.3.4 Notepad++ 6 1.3.5 Pycharm 6 第2章　常用爬蟲庫Requests 2.1 安裝Requests 7 2.1.1 用pip安裝 7 2.1.2 用github源碼安裝 7 2

.1.3 用curl安裝 7 2.2 瞭解 Requests的功能 8 2.2.1 使用GET和POST發送請求 8 2.2.2 通過URL傳遞參數 9 2.2.3 設置超時 9 2.2.4 查看返回內容 9 2.2.5 設置請求頭 10 2.2.6 更多複雜的Post請求 10 2.2.7 返回物件狀態碼 12 2.2.8 設置代理IP 13 2.3 BeautifulSoup的安裝和使用 14 2.3.1 使用pip安裝BeautifulSoup 14 2.3.2 使用BeautifulSoup定位元素 14 2.4 初識自動化測試工具Selenium 15 2.4.1 Selenium安

裝 15 2.4.2 使用Selnium爬取網站 15 2.5 Selenium定位元素 16 2.5.1 通過屬性定位 17 2.5.2 通過xpath定位 17 2.6 Selenium反爬設置 18 2.6.1 設置請求頭 18 2.6.2 設置代理IP 19 第3章　常用爬蟲框架Scrapy 3.1 認識Scrapy 21 3.1.1 Scrapy爬取quotes簡單示例 21 3.1.2 安裝所需依賴包 23 3.1.3 使用虛擬環境 23 3.2 Scrapy shell的使用 24 3.2.1 運行shell 24 3.2.2 使用Scrapy shell爬取Scrapy.org

24 3.2.3 爬蟲調用shell 26 3.3 使用Scrapy爬取quotes 26 3.3.1 創建Scrapy項目並新建爬蟲 27 3.3.2 爬取和提取資料 27 3.3.3 通過腳本運行Scrapy爬蟲 29 3.3.4 在同一進程下運行多個爬蟲 29 3.3.5 簡易的分散式爬蟲思路 30 3.3.6 防止爬蟲被ban 31 3.4 setting基本配置 31 3.5 Pipeline模組 32 3.5.1 爬取文字板塊 32 3.5.2 編寫Pipeline模組 35 3.5.3 通過Pipeline將資料寫入MongoDB資料庫 36 3.5.4 ImagesPipel

ine處理圖片 37 3.5.5 FilePipeline下載檔案 40 3.6 Middleware中介軟體 41 3.6.1 Downloader Middleware 41 3.6.2 隨機請求頭中介軟體 42 3.6.3 更換代理IP中介軟體 45 3.6.4 通過Downloader Middleware使用Selenium 46 3.6.5 Spider Middleware 47 3.7 新功能拓展 48 3.7.1 信號signals 48 3.7.2 自訂拓展 51 第4章　資料存儲——資料庫的選擇 4.1 MySQL資料庫 53 4.1.1 MySQL的安裝 53 4.1.

2 幾款視覺化工具 54 4.1.3 資料庫連接 55 4.1.4 資料庫插入操作 55 4.1.5 資料庫查詢 56 4.1.6 資料庫更新操作 56 4.1.7 爬取寫入資料庫 57 4.2 MongoDB資料庫 58 4.2.1 MongoDB安裝 58 4.2.2 連接資料庫 59 4.2.3 查詢資料庫 59 4.2.4 插入和更新資料庫 59 4.2.5 爬取資料並插入到MongoDB資料庫中 60 4.3 Redis資料庫 60 4.3.1 Redis安裝 60 4.3.2 連接Redis資料庫 61 4.3.3 Python操作Redis資料庫 61 4.3.4 爬取並寫入Re

dis做緩存 62 第5章　效率為王——分散式爬蟲 5.1 什麼是分散式爬蟲 64 5.1.1 分散式爬蟲的效率 64 5.1.2 實現分散式的方法 64 5.2 Celery 65 5.2.1 Celery入門 65 5.2.2 Celery分散式爬蟲 66 5.3 使用Scrapy-redis的分散式爬蟲 67 5.3.1 Scrapy-redis安裝與入門 67 5.3.2 創建Scrapy-redis爬蟲項目 68 第6章　抓包的使用與分析 6.1 利用抓包分析目標網站 72 6.1.1 如何抓包 72 6.1.2 網頁抓包分析 72 6.2 手機APP抓包 74 6.2.1 使用fi

ddler抓包 75 6.2.2 HTTPS證書安裝 75 6.2.3 booking手機端抓包 76 第7章　Websocket通信網站爬取 7.1 什麼是Websocket 79 7.1.1 Websocket-clinet 79 7.1.2 Websocket-clinet簡單入門 79 7.2 使用Websocket爬取財經網站 81 第8章　驗證碼破解 8.1 關於驗證碼 84 8.1.1 一般的驗證碼 84 8.1.2 極驗驗證 84 8.2 極驗滑動驗證破解 85 8.2.1 準備工具 85 8.2.2 分析滑動驗證碼 85 8.2.3 開始破解極限滑動驗證碼 87 8.3 圖片

驗證碼破解 89 8.3.1 準備工具 89 8.3.2 文字圖像識別 89 8.3.3 識別驗證碼 90 第9章　多執行緒與多進程併發爬取 9.1 多執行緒 92 9.1.1 堵塞與非堵塞 92 9.1.2 繼承threading.Thread創建類 96 9.1.3 多執行緒的鎖 98 9.1.4 queue佇列 100 9.1.5 執行緒池 101 9.2 多執行緒爬蟲 103 9.2.1 爬蟲框架 103 9.2.2 編寫爬蟲 104 9.2.3 以多執行緒方式啟動 105 9.3 多進程 107 9.3.1 multiprocessing模組 107 9.3.2 通過Pool進程池創

建進程 108 9.3.3 multiprocessing.Queue佇列 109 9.3.4 multiprocessing.Pipe管道 112 9.3.5 multiprocessing.Lock鎖 113 9.4 多進程爬蟲 114 9.4.1 多進程爬取音訊 114 9.4.2 多進程加多執行緒進行爬取 116 第10章　爬蟲介面優化 10.1 Gunicorn的安裝與使用 119 10.2 Gunicorn配置 121 10.2.1 配置參數 121 10.2.2 通過config檔啟動 123 第11章　使用Docker部署爬蟲 11.1 Docker 125 11.1.1 Do

cker的安裝 125 11.1.2 Docker的鏡像 125 11.1.3 構建自己的Docker鏡像 127 11.1.4 容器使用 127 11.1.5 Dockerfile 129 11.2 爬蟲部署 130 11.2.1 爬蟲介面 130 11.2.2 部署爬蟲介面 131 第二篇 實戰案例 第12章　實戰1：建立代理IP池 12.1 爬取免費代理IP 136 12.1.1 爬取代理IP 136 12.1.2 檢驗代理IP 138 12.2 建立代理IP池 138 12.2.1 檢驗代理IP 138 12.2.2 Redis訊息佇列 140 12.2.3 master爬蟲 142

第13章　實戰2：磁力連結搜索器 13.1 爬取磁力搜索平臺 145 13.1.1 磁力平臺 145 13.1.2 slave爬蟲 146 13.2 實現磁力搜索器 148 13.2.1 展示與交互 148 13.2.2 資料查詢 150 第14章　實戰3：爬蟲管家 14.1 QQ機器人 152 14.1.1 qqbot 152 14.1.2 基本操作 152 14.1.3 實現自己的機器人 153 14.2 爬蟲監控機器人 153 第15章　實戰4：數據視覺化 15.1 視覺化包Pyecharts 156 15.1.1 Pyecharts的安裝 156 15.1.2 地圖展示資料 157

15.2 爬取最低價機票數據 158 15.2.1 破解旅遊網站價格日曆介面 159 15.2.2 爬取旅遊網站 160 15.2.3 將數據視覺化 161 第16章　實戰5：爬取貼吧中的郵箱 16.1 爬取網站 164 16.1.1 爬取高校名單 164 16.1.2 利用規則運算式匹配號碼 165 16.2 分析貼吧搜尋網頁面並提取號碼 165 16.3 使用Scrapy開始編碼 167 16.3.1 創建貼吧Scrapy項目 167 16.3.2 新建爬蟲並編寫爬蟲邏輯 168 16.3.3 資料處理 170 第17章　實戰6：批量爬取企業資訊 17.1 從協力廠商平臺獲取企業名 172

17.2 如何爬取企業詳細資訊 174 第18章　實戰7：爬取公眾號歷史文章 18.1 分析公眾號介面 177 18.1.1 開始抓包 177 18.1.2 分析介面 179 18.1.3 嘗試請求資料 179 18.2 爬取公眾號 180 18.2.1 爬取思路 180 18.2.2 請求介面獲取文章URL 180 18.2.3 解析文章網頁源碼 181 18.2.4 合併代碼 183 第19章　實戰8：高效爬取——非同步爬蟲 19.1 非同步程式設計 186 19.1.1 asyncio庫 186 19.1.2 aiohttp庫 187 19.1.3 訪問多個URL 188 19.2 爬

取圖片 189 19.2.1 為函數命名 189 19.2.2 對網頁進行解析 190 19.2.3 非同步爬取圖片 190 第20章　實戰9：爬取漫畫網站 20.1 爬取單部漫畫 193 20.1.1 單集漫畫的爬取 193 20.1.2 全集漫畫的爬取 195 20.2 爬取漫畫全站 196 第21章　實戰10：給kindle推送爬取的小說 21.1 用Python發送郵件 199 21.1.1 純文字郵件的發送 199 21.1.2 帶附件郵件的發送 200 21.2 爬取小說 201 21.2.1 製作word文檔 201 21.2.2 爬取baka-tsuki.org 202 第22

章　實戰11：爬取遊民星空壁紙 22.1 星空壁紙的爬取準備 205 22.2 爬取壁紙 206 22.2.1 獲取圖片和下一頁位址 206 22.2.2 爬取列表頁 208 22.2.3 爬取高清圖片資源 209 第23章　綜合實戰：建立一個小網站 23.1 Flask框架 210 23.1.1 寫一個簡單的hello word網頁 210 23.1.2 添加html範本 210 23.2 Bootstrap框架 212 23.2.1 使用Bootstrap框架 213 23.2.2 Bootstrap線上範本 213 23.2.3 添加壁紙板塊 215 第24章　綜合實戰：爬取電影網站 2

4.1 理清爬蟲的思路 218 24.2 分步編碼實現爬取 219 24.2.1 爬取詳情頁 219 24.2.2 爬取列表頁 220 24.2.3 爬取首頁 221 24.2.4 寫入資料庫 222 第25章　綜合實戰：建立電影小站 25.1 搭建項目 224 25.1.1 sqlite資料庫 224 25.1.2 創建項目 225 25.1.3 通過藍圖建立電影板塊 226 25.2 建立範本 229 25.2.1 flask-bootstrap 229 25.2.2 電影頁面 231 25.2.3 電影分類 233 25.2.4 電影詳情頁 237 25.2.5 電影搜尋網頁 239 第

26章　綜合實戰：磁力搜索 26.1 磁力搜索 241 26.1.1 如何高效爬取 241 26.1.2 建立Celery任務 244 26.2 Web部分 248 26.2.1 建立模型 248 26.2.2 視圖函數 248 26.2.3 關於產品 251

python3下載進入發燒排行的影片

基於同儕網路的資料共享平台之計算工作分配策略研究

為了解決python3下載的問題，作者黃榮彥 這樣論述：

開放資料是近年來受到各界關注的熱門議題，透過將資料進行公開與共享，能為公眾創造更大的價值。而基於大數據的概念而誕生的各式研究，使得開放資料轉化成為有組織、有意義的資訊。然而，實務上在資訊的發布或是資料的檢索，都會發生許多的困難。在本論文中，我們基於P2P同儕網路架構，並以智慧醫療大數據外溢保單的資訊系統為例，所實作的一個創新的開放式P2P資料管理平台，於其中提出計算工作分配的工作分配策略。我們依據不同的目標制定不同的節點工作分配方式，使大數據工作的分配更有效率完成。讓大數據相關演算法運用此平台進行快速運算，使資料提供者的資料能大幅提升其實用性與影響力。我們在這個P2P資料平台分析了可能改善原

始P2P架構的設計，並整合至平台的各個模組，在這個平台，將能讓參與者上傳資料、確保資料機密性、可靠度與正確性。未來也期待平台能持續結合更多的應用情境，至更為成熟的發展。

Python 3數據分析與機器學習實戰

為了解決python3下載的問題，作者龍馬高新教育 這樣論述：

機器之所以能學習，來源於大量的數據分析。《Python3數據分析與機器學習實戰》首先講述數據分析的過程，然後詳細介紹常用的機器學習理論、演算法與案例（大型案例29個），最終以解決實際問題驅動成書。 本書主要介紹的機器學習演算法及數據分析方法，包括數據預處理、分類問題、預測問題、網路爬蟲、數據降維、數據壓縮、關聯分析、集成學習和深度學習等。全書分三大部分共17章：第0~3章介紹Python的基礎知識、安裝和基本語法；第4~7章介紹Python的基本編程、機器學習基礎及Python中常用的第三方庫函數，並介紹數據預處理的基本方法；第8~16章分別介紹常用的機器學習分析演算法及

深度學習等。每章都採用多個經典案例圖文並茂地介紹機器學習的原理和實現方法。 本書通熟易懂，並免費贈送全程同步教學錄像和Python3編程基礎雙錄像，非常適合作為Python及機器學習和數據分析的入門與提高課程；對於不太熟悉Python、又想學習機器相關演算法的初學者非常適合。

植基於ARM虛擬叢集之深度學習平台

為了解決python3下載的問題，作者陳俞安 這樣論述：

隨著科技不斷進步，人們開始追求更加便利、省時省力的生活方式。人工智慧在這樣的風氣下，漸漸成為科技主流，許多科技公司致力於發明自動化產品，只需要一道指令，電腦就能替你完成你想做的事情。為達到這個目標，電腦所需要處理的數據也增加許多，而大數據時代的來臨，說明一台電腦需要負荷的不再只是基本的算術運算，還必須擁有處理龐大數據的能力，因此對於電腦的處理器效能要求也日漸提高。雖然ARM單板機在處理器效能方面不敵一般傳統電腦，然而它的體積小、功耗低、成本也低，產品相對於電腦更適合攜帶，因此近年來如何將人工智能以及機器學習應用在ARM單板機上也成為一項熱門話題。許多國家爭相開始研發ARM處理器，在如此激烈的

競爭下也使x86-64處理器對於ARM處理器的運算能力來說，不再是遙不可及。本文的實作重點是在實體機上編譯好一個符合ARM架構的客製化作業系統，再與ARM單板機搭配，建構出一個能夠進行深度學習訓練的使用環境。為了能在ARM單板機上建立一個客製化作業系統，我們結合了虛擬化技術與交叉編譯技術，也利用到跨平台的虛擬化技術。在x86-64 的傳統電腦上建立兩台虛擬機器，其中一台為簡易的虛擬機器，供我們編譯出符合ARM單板機需求的開機程序跟Linux核心模組所使用，讓Devuan系統得以在這台ARM單板機上正常運作。另一台則是符合ARM架構環境的虛擬機，用來解決單板機本身硬體資源不足而無法編譯軟體的問題

。 不僅如此，我們也直接在ARM單板機上嘗試使用了虛擬化技術，在單板機上架設虛擬機器以及虛擬機叢集。將先前在x86-64 的傳統電腦上利用跨平台技術編譯完成的ARM64 軟體環境硬碟，經由虛擬化技術掛載，可以快速地套用至ARM單板機的虛擬叢集上，並運行Tensorflow Lite的相關模型測試以及ARM單板機的效能檢測。