目錄

1. 爬蟲的魅力：從好奇心到數據寶藏

1.1 爬蟲的基本流程

1.2 準備你的工具箱

2. 第一個爬蟲：抓取網頁標題和鏈接

2.1 代碼實戰：用requests和BeautifulSoup

2.2 代碼解析

2.3 遇到問題怎么辦？

3. 進階爬取：結構化數據抓取

3.1 分析網頁結構

3.2 代碼實戰：抓取并保存到CSV

3.3 代碼亮點

3.4 小技巧

3.5 法律和道德提醒

4. 動態網頁的挑戰：初探JavaScript渲染

4.1 Selenium快速入門

4.2 代碼實戰：爬取動態加載的評論

4.3 代碼解析

4.4 注意事項

5. 反爬機制：與網站的“貓鼠游戲”

5.1 常見的反爬手段

5.2 應對User-Agent檢測

5.3 應對IP封鎖：代理和請求間隔

設置請求間隔

使用代理

5.4 驗證碼的“噩夢”

6. 異步爬蟲：讓速度飛起來

6.1 為什么需要異步？

6.2 異步爬蟲實戰

6.3 代碼解析

6.4 異步的優勢與陷阱

7. 數據存儲：從CSV到數據庫

7.1 存儲方式對比

7.2 存到MySQL實戰

7.3 數據庫注意事項

8. API爬取：直接拿“源頭”數據

8.1 如何發現API

8.2 實戰：爬取JSON API

8.3 API的“坑”

12. JS逆向：破解動態加密的“黑匣子”

12.1 為什么需要JS逆向？

12.2 逆向的基本步驟

12.3 實戰：破解簡單的參數加密

步驟1：定位API

步驟2：分析JS代碼

步驟3：Python實現

12.4 進階技巧

13. 數據清洗：從“臟數據”到“金礦”

13.1 常見的“臟數據”問題

13.2 清洗實戰：用Pandas處理商品數據

13.3 清洗技巧

14. 數據可視化：讓數據“說話”

14.1 安裝依賴

14.2 實戰：可視化商品價格分布

14.3 可視化類型

14.4 高級可視化

15. 爬蟲監控與維護：讓爬蟲“長壽”

15.1 監控要點

15.2 實戰：添加日志監控

15.3 維護技巧

16. 多線程爬蟲：用“分身術”提速

16.1 多線程 vs 異步：誰更快？

16.2 實戰：多線程爬取商品列表

16.3 代碼解析

16.4 多線程的坑

17. 復雜反爬應對：高級“貓鼠游戲”

17.1 高級反爬手段

17.2 實戰：繞過無頭瀏覽器檢測

17.3 更高級的應對

17.4 法律與道德再提醒

18. 爬蟲項目實戰：從0到1構建一個微博爬蟲

18.1 分析目標

18.2 安裝MongoDB

18.3 完整代碼

18.4 代碼亮點

18.5 優化建議

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1. 爬蟲的魅力：從好奇心到數據寶藏

你有沒有想過，網頁上那些密密麻麻的信息，比如房價、新聞頭條、甚至是社交媒體上的熱門帖子，都可以被你“抓”下來，整理成自己的數據寶庫？Python爬蟲就像一把魔法鑰匙，能幫你打開互聯網的寶藏之門！從電商價格監控到輿情分析，爬蟲的應用場景無處不在。而它的核心魅力在于：簡單易學，卻能帶來巨大價值。

爬蟲的本質是自動化地從網頁提取數據。它模擬人類瀏覽網頁的行為，通過代碼訪問網站、解析內容、提取信息并存儲。聽起來是不是有點像黑客電影里的場景？別擔心，爬蟲完全合法