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网页爬虫 cookbook

        
    
      
  • 
          
      
      
    • 
            前言
              
      • 
      
    • 
            第 1 章 Scraping入门
            
          
        
      
      • 
            配置 Python 开发环境
              
        • 
      
      • 
            使用 Requests 和 Beautiful Soup 抓取 Python.org
              
        • 
      
      • 
            在 urllib3 和 Beautiful Soup 中抓取 Python.org
              
        • 
      
      • 
            使用 Scrapy 抓取 Python.org
              
        • 
      
      • 
            使用 Selenium 和 PhantomJS 抓取 Python.org
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 2 章 数据采集和提取
            
          
        
      
      • 
            如何使用 BeautifulSoup 解析网站并导航 DOM
              
        • 
      
      • 
            使用 Beautiful Soup 的 find 方法搜索 DOM
              
        • 
      
      • 
            使用 XPath 和 lxml 查询 DOM
              
        • 
      
      • 
            使用 XPath 和 CSS 选择器查询数据
              
        • 
      
      • 
            使用 Scrapy 选择器
              
        • 
      
      • 
            以 unicode / UTF-8 加载数据
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 3 章 处理数据
            
          
        
      
      • 
            处理 CSV 和 JSON 数据
              
        • 
      
      • 
            使用AWS S3存储数据
              
        • 
      
      • 
            使用 MySQL 存储数据
              
        • 
      
      • 
            使用 PostgreSQL 存储数据
              
        • 
      
      • 
            在 Elasticsearch 中存储数据
              
        • 
      
      • 
            如何使用 AWS SQS 构建强大的 ETL 管道
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 4 章 处理图像、音频和其他资源
            
          
        
      
      • 
            从网络下载媒体内容
              
        • 
      
      • 
            使用 urllib 解析 URL 来获取文件名
              
        • 
      
      • 
            确定 URL 的内容类型
              
        • 
      
      • 
            根据内容类型确定文件扩展名
              
        • 
      
      • 
            下载图像并保存到本地文件系统
              
        • 
      
      • 
            下载图像并将其保存到 S3
              
        • 
      
      • 
            生成图像的缩略图
              
        • 
      
      • 
            截取网站的屏幕截图
              
        • 
      
      • 
            使用外部服务对网站进行屏幕截图
              
        • 
      
      • 
            使用 pytesseract 对图像执行 OCR
              
        • 
      
      • 
            创建视频缩略图
              
        • 
      
      • 
            将 MP4 视频翻录为 MP3
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 5 章 抓取 - 行为准则
            
          
        
      
      • 
            合法性的抓取和礼貌性的抓取
              
        • 
      
      • 
            尊重 robots.txt
              
        • 
      
      • 
            使用站点地图进行抓取
              
        • 
      
      • 
            爬行有延迟
              
        • 
      
      • 
            使用可识别的用户代理
              
        • 
      
      • 
            设置每个域的并发请求数
              
        • 
      
      • 
            使用自动节流
              
        • 
      
      • 
            使用 HTTP 缓存进行开发
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 6 章 抓取挑战和解决方案
            
          
        
      
      • 
            重试失败的页面下载
              
        • 
      
      • 
            支持页面重定向
              
        • 
      
      • 
            等待内容在 Selenium 中可用
              
        • 
      
      • 
            将爬行限制为单个域
              
        • 
      
      • 
            处理无限滚动页面
              
        • 
      
      • 
            控制爬行的深度
              
        • 
      
      • 
            控制爬行的长度
              
        • 
      
      • 
            处理分页网站
              
        • 
      
      • 
            处理表单和基于表单的授权
              
        • 
      
      • 
            处理 basic 授权
              
        • 
      
      • 
            通过代理抓取来防止禁令
              
        • 
      
      • 
            随机化用户代理(user agents)
              
        • 
      
      • 
            缓存响应
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 7 章 文本整理和分析
            
          
        
      
      • 
            安装 NLTK
              
        • 
      
      • 
            执行句子拆分
              
        • 
      
      • 
            执行标记化(tokenization)
              
        • 
      
      • 
            执行词干提取
              
        • 
      
      • 
            进行词形还原
              
        • 
      
      • 
            确定和删除停用词
              
        • 
      
      • 
            计算单词的频率分布
              
        • 
      
      • 
            识别并删除罕见单词
              
        • 
      
      • 
            删除标点符号
              
        • 
      
      • 
            拼凑 n 元语法
              
        • 
      
      • 
            从 StackOverflow 抓取职位列表
              
        • 
      
      • 
            阅读并清理职位列表中的描述
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 8 章 搜索、挖掘和可视化数据
            
          
        
      
      • 
            对 IP 地址进行地理编码
              
        • 
      
      • 
            如何收集维基百科编辑的 IP 地址
              
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            可视化维基百科上的贡献者位置频率
              
        • 
      
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            从 StackOverflow 职位列表创建词云
              
        • 
      
      • 
            抓取维基百科上的链接
              
        • 
      
      • 
            可视化维基百科上的页面关系
              
        • 
      
      • 
            计算分离度
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 9 章 创建简单的数据 API
            
          
        
      
      • 
            使用 Flask-RESTful 创建 REST API
              
        • 
      
      • 
            将 REST API 与抓取代码集成
              
        • 
      
      • 
            添加 API 以查找职位列表的技能
              
        • 
      
      • 
            将数据作为抓取请求的结果存储在 Elasticsearch 中
              
        • 
      
      • 
            在抓取之前检查 Elasticsearch 的列表
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 10 章 使用 Docker 创建 Scraper 微服务
            
          
        
      
      • 
            安装Docker
              
        • 
      
      • 
            从 Docker Hub 安装 RabbitMQ 容器
              
        • 
      
      • 
            运行 Docker 容器 (RabbitMQ)
              
        • 
      
      • 
            创建并运行 Elasticsearch 容器
              
        • 
      
      • 
            停止/重新启动容器并删除镜像
              
        • 
      
      • 
            使用 Nameko 创建通用微服务
              
        • 
      
      • 
            创建抓取微服务
              
        • 
      
      • 
            创建刮刀容器
              
        • 
      
      • 
            创建 API 容器
              
        • 
      
      • 
            使用 docker-compose 在本地编写并运行 scraper
              
        • 
  
      
      
      • 
      
    • 
            第 11 章 让抓取工具成为真正的服务
            
          
        
      
      • 
            创建和配置 Elastic Cloud 试用帐户
              
        • 
      
      • 
            使用curl访问Elastic Cloud集群
              
        • 
      
      • 
            使用Python连接Elastic Cloud集群
              
        • 
      
      • 
            使用 Python API 执行 Elasticsearch 查询
              
        • 
      
      • 
            使用 Elasticsearch 查询具有特定技能的职位
              
        • 
      
      • 
            修改API以按技能搜索职位
              
        • 
      
      • 
            在环境中存储配置
              
        • 
      
      • 
            为 ECS 创建 AWS IAM 用户和密钥对
              
        • 
      
      • 
            配置 Docker 以使用 ECR 进行身份验证
              
        • 
      
      • 
            将容器推入 ECR
              
        • 
      
      • 
            创建ECS集群
              
        • 
      
      • 
            创建一个任务来运行我们的容器
              
        • 
      
      • 
            启动并访问AWS中的容器
              
        • 
  
      
      
      • 
  
    
      
    • 
  

    

  


    

  




  


    

  
    
  

    
    
          
  • 网页爬虫 cookbook
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  • 第 8 章 搜索、挖掘和可视化数据
    • 
        
  • 从 StackOverflow 职位列表创建词云
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