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Python网络数据采集

本书采用简洁强大的Python语言,介绍了网络数据采集,并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。 译者序  ix 前言  xi 第一部分 创建爬虫 第1章 初见网络爬虫  2 1.1 网络连接  2 1.2 BeautifulSoup简介  4 1.2.1 安装BeautifulSoup  5 1.2.2 运行BeautifulSoup  7 1.2.3 可靠的网络连接  8 第2章 复杂HTML解析  11 2.1 不是一直都要用锤子  11 2.2 再端一碗BeautifulSoup  12 2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll()  13 2.2.2 其他BeautifulSoup对象  15 2.2.3 导航树  16 2.3 正则表达式  19 2.4 正则表达式和BeautifulSoup  23 2.5 获取属性  24 2.6 Lambda表达式  24 2.7 超越Be autifulSoup  25 第3章 开始采集  26 3.1 遍历单个域名  26 3.2 采集整个网站  30 3.3 通过互联网采集  34 3.4 用Scrapy采集  38 第4章 使用API  42 4.1 API概述  43 4.2 API通用规则  43 4.2.1 方法  44 4.2.2 验证  44 4.3 服务器响应  45 4.4 Echo Nest  46 4.5 Twitter API  48 4.5.1 开始  48 4.5.2 几个示例  50 4.6 Google API  52 4.6.1 开始  52 4.6.2 几个示例  53 4.7 解析JSON数据  55 4.8 回到主题  56 4.9 再说一点API  60 第5章 存储数据  61 5.1 媒体文件  61 5.2 把数据存储到CSV  64 5.3 MySQL  65 5.3.1 安装MySQL  66 5.3.2 基本命令  68 5.3.3 与Python整合  71 5.3.4 数据库技术与最佳实践  74 5.3.5 MySQL里的“六度空间游戏”  75 5.4 Email  77 第6章 读取文档  80 6.1 文档编码  80 6.2 纯文本  81 6.3 CSV  85 6.4 PDF  87 6.5 微软Word和.docx  88 第二部分 高级数据采集 第7章 数据清洗  94 7.1 编写代码清洗数据  94 7.2 数据存储后再清洗  98 第8章 自然语言处理  103 8.1 概括数据  104 8.2 马尔可夫模型  106 8.3 自然语言工具包  112 8.3.1 安装与设置  112 8.3.2 用NLTK做统计分析  113 8.3.3 用NLTK做词性分析  115 8.4 其他资源  119 第9章 穿越网页表单与登录窗口进行采集  120 9.1 Python Requests库  120 9.2 提交一个基本表单  121 9.3 单选按钮、复选框和其他输入  123 9.4 提交文件和图像  124 9.5 处理登录和cookie  125 9.6 其他表单问题  127 第10章 采集JavaScript  128 10.1 JavaScript简介  128 10.2 Ajax和动态HTML  131 10.3 处理重定向  137 第11章 图像识别与文字处理  139 11.1 OCR库概述  140 11.1.1 Pillow  140 11.1.2 Tesseract  140 11.1.3 NumPy  141 11.2 处理格式规范的文字  142 11.3 读取验证码与训练Tesseract  146 11.4 获取验证码提交答案  151 第12章 避开采集陷阱  154 12.1 道德规范  154 12.2 让网络机器人看起来像人类用户  155 12.2.1 修改请求头  155 12.2.2 处理cookie  157 12.2.3 时间就是一切  159 12.3 常见表单安全措施  159 12.3.1 隐含输入字段值  159 12.3.2 避免蜜罐  160 12.4 问题检查表  162 第13章 用爬虫测试网站  164 13.1 测试简介  164 13.2 Python单元测试  165 13.3 Selenium单元测试  168 13.4 Python单元测试与Selenium单元测试的选择  172 第14章 远程采集  174 14.1 为什么要用远程服务器  174 14.1.1 避免IP地址被封杀  174 14.1.2 移植性与扩展性  175 14.2 Tor代理服务器  176 14.3 远程主机  177 14.3.1 从网站主机运行  178 14.3.2 从云主机运行  178 14.4 其他资源  179 14.5 勇往直前  180 附录A Python简介  181 附录B 互联网简介  184 附录C 网络数据采集的法律与道德约束  188 作者简介  200 封面介绍  200 ...展开详情收缩
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python 网络数据采集不可多得的一本好书,第二版采用python3技术(2017年出版),文字浅显,4级英语水平即可阅读。

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该PDF为《Python网络数据采集》高清完整版,非常清晰,欢迎下载。 作者: [美] 米切尔 出版社: 人民邮电出版社 译者: 陶俊杰 / 陈小莉 出版年: 2016-3-1 --------------------------------------------- 目录 · · · · · · 译者序  ix 前言  xi 第一部分 创建爬虫 第1章 初见网络爬虫  2 1.1 网络连接  2 1.2 BeautifulSoup简介  4 1.2.1 安装BeautifulSoup  5 1.2.2 运行BeautifulSoup  7 1.2.3 可靠的网络连接  8 第2章 复杂HTML解析  11 2.1 不是一直都要用锤子  11 2.2 再端一碗BeautifulSoup  12 2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll()  13 2.2.2 其他BeautifulSoup对象  15 2.2.3 导航树  16 2.3 正则表达式  19 2.4 正则表达式和BeautifulSoup  23 2.5 获取属性  24 2.6 Lambda表达式  24 2.7 超越BeautifulSoup  25 第3章 开始采集  26 3.1 遍历单个域名  26 3.2 采集整个网站  30 3.3 通过互联网采集  34 3.4 用Scrapy采集  38 第4章 使用API  42 4.1 API概述  43 4.2 API通用规则  43 4.2.1 方法  44 4.2.2 验证  44 4.3 服务器响应  45 4.4 Echo Nest  46 4.5 Twitter API  48 4.5.1 开始  48 4.5.2 几个示例  50 4.6 Google API  52 4.6.1 开始  52 4.6.2 几个示例  53 4.7 解析JSON数据  55 4.8 回到主题  56 4.9 再说一点API  60 第5章 存储数据  61 5.1 媒体文件  61 5.2 把数据存储到CSV  64 5.3 MySQL  65 5.3.1 安装MySQL  66 5.3.2 基本命令  68 5.3.3 与Python整合  71 5.3.4 数据库技术与最佳实践  74 5.3.5 MySQL里的“六度空间游戏”  75 5.4 Email  77 第6章 读取文档  80 6.1 文档编码  80 6.2 纯文本  81 6.3 CSV  85 6.4 PDF  87 6.5 微软Word和.docx  88 第二部分 高级数据采集 第7章 数据清洗  94 7.1 编写代码清洗数据  94 7.2 数据存储后再清洗  98 第8章 自然语言处理  103 8.1 概括数据  104 8.2 马尔可夫模型  106 8.3 自然语言工具包  112 8.3.1 安装与设置  112 8.3.2 用NLTK做统计分析  113 8.3.3 用NLTK做词性分析  115 8.4 其他资源  119 第9章 穿越网页表单与登录窗口进行采集  120 9.1 Python Requests库  120 9.2 提交一个基本表单  121 9.3 单选按钮、复选框和其他输入  123 9.4 提交文件和图像  124 9.5 处理登录和cookie  125 9.6 其他表单问题  127 第10章 采集JavaScript  128 10.1 JavaScript简介  128 10.2 Ajax和动态HTML  131 10.3 处理重定向  137 第11章 图像识别与文字处理  139 11.1 OCR库概述  140 11.1.1 Pillow  140 11.1.2 Tesseract  140 11.1.3 NumPy  141 11.2 处理格式规范的文字  142 11.3 读取验证码与训练Tesseract  146 11.4 获取验证码提交答案  151 第12章 避开采集陷阱  154 12.1 道德规范  154 12.2 让网络机器人看起来像人类用户  155 12.2.1 修改请求头  155 12.2.2 处理cookie  157 12.2.3 时间就是一切  159 12.3 常见表单安全措施  159 12.3.1 隐含输入字段值  159 12.3.2 避免蜜罐  160 12.4 问题检查表  162 第13章 用爬虫测试网站  164 13.1 测试简介  164 13.2 Python单元测试  165 13.3 Selenium单元测试  168 13.4 Python单元测试与Selenium单元测试的选择  172 第14章 远程采集  174 14.1 为什么要用远程服务器  174 14.1.1 避免IP地址被封杀  174 14.1.2 移植性与扩展性  175 14.2 Tor代理服务器  176 14.3 远程主机  177 14.3.1 从网站主机运行  178 14.3.2 从云主机运行  178 14.4 其他资源  179 14.5 勇往直前  180 附录A Python简介  181 附录B 互联网简介  184 附录C 网络数据采集的法律与道德约束  188

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第一部分 创建爬虫 第1章 初见网络爬虫 2 1.1 网络连接 2 1.2 BeautifulSoup简介 4 1.2.1 安装BeautifulSoup 5 1.2.2 运行BeautifulSoup 7 1.2.3 可靠的网络连接 8 第2章 复杂HTML解析 11 2.1 不是一直都要用锤子 11 2.2 再端一碗BeautifulSoup 12 2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll() 13 2.2.2 其他BeautifulSoup对象 15 2.2.3 导航树 16 2.3 正则表达式 19 2.4 正则表达式和BeautifulSoup 23 2.5 获取属性 24 2.6 Lambda表达式 24 2.7 超越BeautifulSoup 25 第3 章 开始采集 26 3.1 遍历单个域名 26 3.2 采集整个网站 30 3.3 通过互联网采集 34 3.4 用Scrapy 采集 38 第4 章 使用API 42 4.1 API 概述 43 4.2 API 通用规则 43 4.2.1 方法 44 4.2.2 验证 44 4.3 服务 器响应 45 4.4 Echo Nest 46 4.5 Twitter API 48 4.5.1 开始 48 4.5.2 几个示例 50 4.6 Google API 52 4.6.1 开始 52 4.6.2 几个示例 53 4.7 解析JSON 数据 55 4.8 回到主题 56 4.9 再说一点API 60 第5 章 存储数据 61 5.1 媒体文件 61 5.2 把数据存储到CSV 64 5.3 MySQL 65 5.3.1 安装MySQL 66 5.3.2 基本命令 68 5.3.3 与Python 整合 71 5.3.4 数据库技术与最佳实践 74 5.3.5 MySQL 里的“六度空间游戏” 75 5.4 Email 77 第6 章 读取文档 80 6.1 文档编码 80 6.2 纯文本 81 6.3 CSV 85 6.4 PDF 87 6.5 微软Word 和.docx 88 第二部分 高级数据采集 第7 章 数据清洗 94 7.1 编写代码清洗数据 94 7.2 数据存储后再清洗 98 第8 章 自然语言处理 103 8.1 概括数据 104 8.2 马尔可夫模型 106 8.3 自然语言工具包 112 8.3.1 安装与设置 112 8.3.2 用NLTK 做统计分析 113 8.3.3 用NLTK 做词性分析 115 8.4 其他资源 119 第9 章 穿越网页表单与登录窗口进行采集 120 9.1 Python Requests 库 120 9.2 提交一个基本表单 121 9.3 单选按钮、复选框和其他输入 123 9.4 提交文件和图像 124 9.5 处理登录和cookie 125 9.6 其他表单问题 127 第10 章 采集JavaScript 128 10.1 JavaScript 简介 128 10.2 Ajax 和动态HTML 131 10.3 处理重定向 137 第11 章 图像识别与文字处理 139 11.1 OCR 库概述 140 11.1.1 Pillow 140 11.1.2 Tesseract 140 11.1.3 NumPy 141 11.2 处理格式规范的文字 142 11.3 读取验证码与训练Tesseract 146 11.4 获取验证码提交答案 151 第12 章 避开采集陷阱 154 12.1 道德规范 154 12.2 让网络机器人看起来像人类用户 155 12.2.1 修改请求头 155 12.2.2 处理cookie 157 12.2.3 时间就是一切 159 12.3 常见表单安全措施 159 12.3.1 隐含输入字段值 159 12.3.2 避免蜜罐 160 12.4 问题检查表 162 第13 章 用爬虫测试网站 164 13.1 测试简介 164 13.2 Python 单元测试 165 13.3 Selenium 单元测试 168 13.4 Python 单元测试与Selenium 单元测试的选择 172 第14 章 远程采集 174 14.1 为什么要用远程服务器 174 14.1.1 避免IP 地址被封杀 174 14.1.2 移植性与扩展性 175 14.2 Tor 代理服务器 176 14.3 远程主机 177 14.3.1 从网站主机运行 178 14.3.2 从云主机运行 178 14.4 其他资源 179 14.5 勇往直前 180 附录A Python 简介 181 附录B 互联网简介 184 附录C 网络数据采集的法律与道德约束 188 作者简介 200 封面介绍 200[1]

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Python网络数据采集_高清pdf_带完整目录_源代码

Python网络数据采集_高清pdf_带完整目录_源代码 用简单高效的Python语言 展示网络数据采集常用手段 剖析网络表单安全措施 完成大数据采集任务 涵盖网络爬虫技术本书采用简洁强大的Python语言,介绍了网络数据采集,并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第1部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。

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Python网络数据采集-图灵程序设计丛书

豆瓣地址:https://book.douban.com/subject/26740503/ 通过购买的电子书后转成的PDF版本,非扫描版本。本书采用简洁强大的Python语言,介绍了网络数据采集,并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。

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图灵书籍(Python网络数据采集.pdf+python计算机视觉编程.pdf)

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Python网络数据采集(高清完整高清完整中文版版)+python网络编程第三版(中文版高清PDF+源码打包)图灵书籍

《Python网络数据采集》和《python网络编程》2合1,phthon学习必备,图灵精品,学程序一定要多敲代码,一定要多思考,敲着敲着感觉就来了。坚持不懈!加油!! 《Python网络数据采集》高清完整版,非常清晰,欢迎下载。 作者: [美] 米切尔 出版社: 人民邮电出版社 译者: 陶俊杰 / 陈小莉 出版年: 2016-3-1 --------------------------------------------- 目录 · · · · · · 译者序  ix 前言  xi 第一部分 创建爬虫 第1章 初见网络爬虫  2 1.1 网络连接  2 1.2 BeautifulSoup简介  4 1.2.1 安装BeautifulSoup  5 1.2.2 运行BeautifulSoup  7 1.2.3 可靠的网络连接  8 第2章 复杂HTML解析  11 2.1 不是一直都要用锤子  11 2.2 再端一碗BeautifulSoup  12 2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll()  13 2.2.2 其他BeautifulSoup对象  15 2.2.3 导航树  16 2.3 正则表达式  19 2.4 正则表达式和BeautifulSoup  23 2.5 获取属性  24 2.6 Lambda表达式  24 2.7 超越BeautifulSoup  2 5 第3章 开始采集  26 3.1 遍历单个域名  26 3.2 采集整个网站  30 3.3 通过互联网采集  34 3.4 用Scrapy采集  38 第4章 使用API  42 4.1 API概述  43 4.2 API通用规则  43 4.2.1 方法  44 4.2.2 验证  44 4.3 服务器响应  45 4.4 Echo Nest  46 4.5 Twitter API  48 4.5.1 开始  48 4.5.2 几个示例  50 4.6 Google API  52 4.6.1 开始  52 4.6.2 几个示例  53 4.7 解析JSON数据  55 4.8 回到主题  56 4.9 再说一点API  60 第5章 存储数据  61 5.1 媒体文件  61 5.2 把数据存储到CSV  64 5.3 MySQL  65 5.3.1 安装MySQL  66 5.3.2 基本命令  68 5.3.3 与Python整合  71 5.3.4 数据库技术与最佳实践  74 5.3.5 MySQL里的“六度空间游戏”  75 5.4 Email  77 第6章 读取文档  80 6.1 文档编码  80 6.2 纯文本  81 6.3 CSV  85 6.4 PDF  87 6.5 微软Word和.docx  88 第二部分 高级数据采集 第7章 数据清洗  94 7.1 编写代码清洗数据  94 7.2 数据存储后再清洗  98 第8章 自然语言处理  103 8.1 概括数据  104 8.2 马尔可夫模型  106 8.3 自然语言工具包  112 8.3.1 安装与设置  112 8.3.2 用NLTK做统计分析  113 8.3.3 用NLTK做词性分析  115 8.4 其他资源  119 第9章 穿越网页表单与登录窗口进行采集  120 9.1 Python Requests库  120 9.2 提交一个基本表单  121 9.3 单选按钮、复选框和其他输入  123 9.4 提交文件和图像  124 9.5 处理登录和cookie  125 9.6 其他表单问题  127 第10章 采集JavaScript  128 10.1 JavaScript简介  128 10.2 Ajax和动态HTML  131 10.3 处理重定向  137 第11章 图像识别与文字处理  139 11.1 OCR库概述  140 11.1.1 Pillow  140 11.1.2 Tesseract  140 11.1.3 NumPy  141 11.2 处理格式规范的文字  142 11.3 读取验证码与训练Tesseract  146 11.4 获取验证码提交答案  151 第12章 避开采集陷阱  154 12.1 道德规范  154 12.2 让网络机器人看起来像人类用户  155 12.2.1 修改请求头  155 12.2.2 处理cookie  157 12.2.3 时间就是一切  159 12.3 常见表单安全措施  159 12.3.1 隐含输入字段值  159 12.3.2 避免蜜罐  160 12.4 问题检查表  162 第13章 用爬虫测试网站  164 13.1 测试简介  164 13.2 Python单元测试  165 13.3 Selenium单元测试  168 13.4 Python单元测试与Selenium单元测试的选择  172 第14章 远程采集  174 14.1 为什么要用远程服务器  174 14.1.1 避免IP地址被封杀  174 14.1.2 移植性与扩展性  175 14.2 Tor代理服务器  176 14.3 远程主机  177 14.3.1 从网站主机运行  178 14.3.2 从云主机运行  178 14.4 其他资源  179 14.5 勇往直前  180 附录A Python简介  181 附录B 互联网简介  184 附录C 网络数据采集的法律与道德约束  188

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Python网络数据采集.[美]Ryan Mitchell(带书签高清文字版) PDF 完整版 下载

本书采用简洁强大的Python语言,介绍了网络数据采集,并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。 目录 译者序  ix 前言  xi 第一部分 创建爬虫 第1章 初见网络爬虫  2 1.1 网络连接  2 1.2 BeautifulSoup简介  4 1.2.1 安装BeautifulSoup  5 1.2.2 运行BeautifulSoup  7 1.2.3 可靠的网络连接  8 第2章 复杂HTML解析  11 2.1 不是一直都要用锤子  11 2.2 再端一碗BeautifulSoup  12 2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll()  13 2.2.2 其他BeautifulSoup对象  15 2.2.3 导航树  16 2.3 正则表达式  19 2.4 正则表达式和BeautifulSoup  23 2.5 获取属性  24 2.6 Lambda表达式  24 2.7 超越BeautifulSoup  25 第3章 开始采集  26 3.1 遍历单个域名  26 3.2 采集整个网站  30 3.3 通过互联网采集  34 3.4 用Scrapy采集  38 第4章 使用API  42 4.1 API概述  43 4.2 API通用规则  43 4.2.1 方法  44 4.2.2 验证  44 4.3 服务器响应  45 4.4 Echo Nest  46 4.5 Twitter API  48 4.5.1 开始  48 4.5.2 几个示例  50 4.6 Google API  52 4.6.1 开始  52 4.6.2 几个示例  53 4.7 解析JSON数据  55 4.8 回到主题  56 4.9 再说一点API  60 第5章 存储数据  61 5.1 媒体文件  61 5.2 把数据存储到CSV  64 5.3 MySQL  65 5.3.1 安装MySQL  66 5.3.2 基本命令  68 5.3.3 与Python整合  71 5.3.4 数据库技术与最佳实践  74 5.3.5 MySQL里的“六度空间游戏”  75 5.4 Email  77 第6章 读取文档  80 6.1 文档编码  80 6.2 纯文本  81 6.3 CSV  85 6.4 PDF  87 6.5 微软Word和.docx  88 第二部分 高级数据采集 第7章 数据清洗  94 7.1 编写代码清洗数据  94 7.2 数据存储后再清洗  98 第8章 自然语言处理  103 8.1 概括数据  104 8.2 马尔可夫模型  106 8.3 自然语言工具包  112 8.3.1 安装与设置  112 8.3.2 用NLTK做统计分析  113 8.3.3 用NLTK做词性分析  115 8.4 其他资源  119 第9章 穿越网页表单与登录窗口进行采集  120 9.1 Python Requests库  120 9.2 提交一个基本表单  121 9.3 单选按钮、复选框和其他输入  123 9.4 提交文件和图像  124 9.5 处理登录和cookie  125 9.6 其他表单问题  127 第10章 采集JavaScript  128 10.1 JavaScript简介  128 10.2 Ajax和动态HTML  131 10.3 处理重定向  137 第11章 图像识别与文字处理  139 11.1 OCR库概述  140 11.1.1 Pillow  140 11.1.2 Tesseract  140 11.1.3 NumPy  141 11.2 处理格式规范的文字  142 11.3 读取验证码与训练Tesseract  146 11.4 获取验证码提交答案  151 第12章 避开采集陷阱  154 12.1 道德规范  154 12.2 让网络机器人看起来像人类用户  155 12.2.1 修改请求头  155 12.2.2 处理cookie  157 12.2.3 时间就是一切  159 12.3 常见表单安全措施  159 12.3.1 隐含输入字段值  159 12.3.2 避免蜜罐  160 12.4 问题检查表  162 第13章 用爬虫测试网站  164 13.1 测试简介  164 13.2 Python单元测试  165 13.3 Selenium单元测试  168 13.4 Python单元测试与Selenium单元测试的选择  172 第14章 远程采集  174 14.1 为什么要用远程服务器  174 14.1.1 避免IP地址被封杀  174 14.1.2 移植性与扩展性  175 14.2 Tor代理服务器  176 14.3 远程主机  177 14.3.1 从网站主机运行  178 14.3.2 从云主机运行  178 14.4 其他资源  179 14.5 勇往直前  180 附录A Python简介  181 附录B 互联网简介  184 附录C 网络数据采集的法律与道德约束  188 作者简介  200 封面介绍  200

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Python网络数据采集 带目录pdf及书中源码

本书适合熟悉Python的程序员、安全专业人士、网络管理员阅读。书中不仅介绍了网络数据采集的基本原理,还深入探讨了更高级的主题,比如分析原始数据、用网络爬虫测试网站等。此外,书中还提供了详细的代码示例,以帮助你更好地理解书中的内容。

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Python网络数据采集(第二版英文版)

网络上的数据量越来越大,单靠浏览网页获取信息越来越困难,如何有效地提取并利用信息已成为一个巨大的挑战。本书采用简洁强大的Python语言,全面介绍网络数据采集技术,教你从不同形式的网络资源中自由地获取数据。你将学会如何使用Python脚本和网络API一次性采集并处理成千上万个网页上的数据。

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