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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word取代mac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

畫說Evernote數位記事本：管理生活大小事(2版)

為了解決word取代mac的問題，作者潘奕萍 這樣論述：

　　‧與時俱進，觀念完整，脈絡動線延展清晰，閱讀呈現方式與傳統體系互補，無論哪一類型的讀者都非常適合。 　　‧讀的越多，用的就越多，小畫說大力量！市場狀況瞬息萬變，本畫說系列助你成為事半功倍的智慧型人才！ 　　許多成功者不斷告訴我們作筆記的重要，同時也有愈來愈多人意識到了筆記能帶來多大的生產力和報酬，因此一個好的記事本絕對能讓我們如虎添翼。而Evernote正是一個廣受好評、使用人數眾多的軟體，它的特色在於跨平台，也就是不論透過電腦、瀏覽器或是手機都能夠讀寫，同時能夠接受的資料類型廣泛，不只是一般文件及語音、影片資料，它甚至能夠儲存應用程式。Evernote還提供了離線作業的功能，這表

示在沒有網路的地方也能輕鬆編輯資料。 　　本書除了說明Evernote的一般用途之外，還介紹許多能與之搭配的各項軟硬體和雲端服務，這些都是常見的工具，但是搭配Evernote之後卻能大大提升我們的表現。不論是上班族、SOHO族、研究者、學生，或是身為旅遊愛好者等族群都能獲得許多便利和益處。 　　由於入門Evernote並不需要任何花費，只要申請帳號就享受各項卓越的服務，讓生活更安心、更有品質，甚至還能因此找出創業獲利之路，所以何不現在就開始認識Evernote呢？

神經網路架構下的公平模型

為了解決word取代mac的問題，作者狄雅茵 這樣論述：

過去數年間，演算法公平性的研究逐漸受到關注。 近年來，我們可以發現到人工 智慧(AI)逐漸在許多重要的工作中取代人類進行決策，像是決定誰會被雇用或是 誰可以成功貸款等。 人們可能認為這些演算法所進行的決策都是無偏差的，然而 事實不然。 舉例來說，線上旅遊網站會引導Mac用戶前往較貴的飯店，以及刑事 司法所採用的風險評估軟體存在著種族相關的偏差。 因此，機器學習中的公平性 是當前的一大需求。 大體來說，公平性可分為個體公平性以及群體公平性。 前 人已經提出很多方法可以在機器學習任務中達到公平性，同時保持的正確率。 許 多公平性的指標，例如差別影響、差別對待、均等概率，皆需要被考慮以達到公 平性

。 公平性感知機器學習演算法試圖找出方法，在某些特定的保護屬性或敏感 屬性下，如種族、性別、宗教等，得以使習得模型產生公平、無偏差的預測結 果。在這篇論文中，我們提出了2種神經網路架構下的模型，利用替代限制及直接 的公平性限制進行梯度學習，並達到公平性。 我們也考慮了多個敏感屬性，並確 保了它們的公平性。 此模型也達到了群體公平性的不同標準。 透過這項研究， 我們希望可以提出一個新的方法達成神經網路分類任務之公平性。