《Python网络爬虫》课程是高职大数据及人工智能专业的一门重要实践课程，旨在教授学生如何利用Python语言进行网络数据的抓取、解析和存储。课程参考了唐松的《Python网络爬虫从入门到实践》一书，并结合讲师的个人经验进行调整，包含了Jupyter Notebook的使用技巧、网络爬虫的基础概念、编写简单爬虫的方法、网页解析技术以及数据存储的多种方式。
1. **环境基础**
- **Jupyter Notebook** 是一个交互式的编程环境，常用快捷键的学习能提高开发效率。
- **Jupyter notebook自动目录插件** 可以方便地创建和管理Notebook的结构，便于项目组织。
2. **网络爬虫入门**
- **为什么要学习网络爬虫**：爬虫能自动化获取大量网络数据，为数据分析、研究提供基础。
- **合法性**：理解网络爬虫需遵守的法律法规，尊重网站的robots.txt文件，避免侵犯版权和隐私。
- **Python爬虫流程**：通常包括获取页面、解析数据和存储数据三个主要步骤。
3. **编写第一个网络爬虫**
- **获取页面**：使用requests库发送HTTP请求，获取网页HTML内容。
- **提取数据**：可以使用正则表达式、BeautifulSoup或lxml解析HTML，找到所需信息。
- **存储数据**：数据可以存储为TXT、CSV文件，或存入数据库。
4. **解析网页**
- **正则表达式**：re模块提供了match、search和findall等方法，用于匹配和查找字符串。
- **BeautifulSoup**：是一个强大的HTML和XML解析库，支持多种遍历和查找元素的方法，如Tag、NavigableString、Comment等，以及使用CSS选择器。
5. **静态网页抓取**
- **requests库**：用于发送HTTP请求，获取网页内容，支持GET和POST请求，可以定制URL参数、请求头等。
- **动态网页的分析**：了解JavaScript在网页中的作用，以及如何识别和处理动态加载的数据。
6. **动态网页的爬取**
- **Selenium**：模拟真实浏览器行为，可以处理JavaScript渲染的动态内容，支持鼠标键盘事件，可用于登录、点击、滚动等操作。
- **Selenium+OCR**：结合光学字符识别（OCR）技术，解决带有验证码的网站爬取问题。
7. **数据存储**
- **文本文件存储**：TXT和CSV文件简单易用，适合小规模数据存储。
- **Excel文件操作**：xlrd、xlwt和openpyxl库可以读写Excel文件，适用于处理结构化表格数据。
- **数据库存储**：MySQL和MongoDB分别是关系型和非关系型数据库，Python有对应的库（如pymysql、pymongo）进行操作，适合存储大量结构化或半结构化数据。
通过这门课程的学习，学生将掌握网络爬虫的基本原理和实践技能，能够编写简单的爬虫程序，解析和存储网络数据，为后续的数据分析和挖掘奠定基础。同时，理解并遵守网络爬虫的伦理和法规，是每个爬虫开发者必备的职业素养。
