1.理解Python爬虫框架pyspider
2.python爬虫资源汇总:书单、源码网站博客、分析框架、源码工具、分析项目（附资源）

理解Python爬虫框架pyspider

       pyspider，源码一个由Binux开发的分析水源码头Python爬虫框架，专注于提供去重调度、源码队列抓取、分析异常处理和监控等功能。源码它通过Python脚本驱动的分析抓取环模型来构建爬虫，只需提供抓取脚本并确保灵活性，源码即可实现高效爬取。分析随后，源码集成的分析web编辑调试环境与任务监控界面，使框架具备了完整的源码自动化流程。

       启动pyspider服务，通过终端输入“pyspider all”，之后在浏览器中输入“localhost:”即可访问其界面。界面中，rate 控制每秒抓取页面数量，源码时代简历burst 则作为并发控制手段。要删除项目，需将group设为“delete”，status设为“stop”，等待小时后项目将自动删除。创建项目后，点击“create”即可进入脚本编辑界面，编写和调试脚本。web界面提供css选择器、html源代码、follows显示可供爬取的URL，实际调试过程需要亲身体验。

       在pyspider脚本编写中，提供了默认模板以供参考。更多参数使用请查阅官方文档。若在安装pyspider时遇到pycurl导入错误，特别是针对Mac OS用户，可通过重装pycurl解决。对于Mac High Sierra ..2环境下的魔方西游源码安装坑，终端输入特定指令可解决因系统环境变量缺失openssl头文件的问题。

       模拟登录是许多网站访问的必备技能。selenium是一个实现这一功能的强大工具。以微博为例，通过在selenium中打开浏览器并手动登录，跳过复杂的验证码处理，节省大量时间与代码量。登录后，利用selenium获取cookie，并将其传递给pyspider全局参数的cookies部分，实现登录状态下的爬取。

       面对网页中混入的JS数据加载，selenium与PhantomJS成为了解决方案。PhantomJS是一个无界面的WebKit浏览器引擎，用于脚本编程，相比Chrome等浏览器，其内存消耗更小。使用方法与selenium类似，但无需界面，eggjs源码混淆更加高效。

       AJAX技术用于网页的异步更新，抓取这类网页时，需要分析网页请求与返回信息。通过浏览器开发者工具的网络XHR部分，可以观察网页局部更新时发出的请求以及浏览器返回的内容。以微博为例，当滚动页面时，浏览器会频繁发出请求，返回的json数据包含了新内容的HTML。通过分析请求与返回信息，识别关键元素如“pagebar”，并添加请求头部以避免被服务器识别为机器人，成功爬取并返回所需信息。

       最后，处理获取的内容，针对具体需求进行信息提取与处理，完成整个爬取流程。pyspider框架凭借其高效、看板样式源码灵活的特性，成为Python爬虫领域的有力工具。

python爬虫资源汇总:书单、网站博客、框架、工具、项目（附资源）

       爬虫技术因其快速且高效的数据抓取能力，在互联网时代逐渐受到广泛关注，对于职场人而言，掌握爬虫技能无疑是提升竞争力的有效手段。随着爬虫技术的普及，网络资源日益丰富，但初学者往往难以筛选优质资源，容易走弯路。为此，我们精心整理了一份针对零基础同学的python爬虫资源汇总，旨在帮助大家系统学习爬虫知识，快速上手。

       以下是我们精选的python爬虫学习资源，包括书单、网站博客、框架、工具以及实战项目：

       必读书单

       学习python爬虫，以下8本书将是你的理想指南：

       《Python编程：从入门到实践》：豆瓣评分9.1，本书适合所有层次的读者，既介绍基础知识，又通过三个项目实践提升技能。

       《Python编程快速上手》：豆瓣评分9.0，面向实践的指南，不仅讲解语言基础，还通过项目教会读者应用知识。

       《像计算机科学家一样思考Python》：豆瓣评分8.7，旨在培养读者以计算机科学家的角度理解Python编程。

       《“笨方法”学Python》：豆瓣评分7.9，适合通过核心概念学习Python的初学者。

       《Python Cookbook 中文版》：豆瓣评分9.2，覆盖常见问题的解决方案，包含大量实用代码示例。

       《流畅的python》：豆瓣评分9.4，深入解析语言设计细节，教你写出地道的Python代码。

       《深入浅出python》：豆瓣评分8.5，适合不想看枯燥教程的读者，内容轻松易懂。

       《python3 网络爬虫开发实战》：豆瓣评分9.0，全面介绍使用Python3进行网络爬虫开发的知识，从基础到实战。

       网站博客

       以下网站提供爬虫案例、技巧和最新资讯，是学习爬虫的宝贵资源：

       awesome-python-login-model：收集各大网站的登陆方式和爬虫程序，研究模拟登陆方式和爬虫技巧。

       《Python3网络爬虫与开发实战》作者博客：分享作者的爬虫案例和心得，内容丰富。

       Scraping.pro：专业的采集软件测评网站，提供国内外顶尖采集软件的测评文章。

       Kdnuggets：涵盖商业分析、大数据、数据挖掘、数据科学等，内容丰富多元。

       Octoparse：功能强大的免费采集软件博客，提供浅显易懂的采集教程。

       Big Data News：专注于大数据行业，包含网站采集的子栏目。

       Analytics Vidhya：专业数据采集网站，内容涵盖数据科学、机器学习、网站采集等。

       爬虫框架

       掌握以下爬虫框架，能够高效完成爬取任务：

       Scrapy：应用广泛，用于数据挖掘、信息处理或存储历史数据。

       pyspider：功能强大的网络爬虫系统，支持浏览器界面脚本编写。

       Crawley：高速爬取网站内容，支持关系和非关系数据库。

       Portia：可视化爬虫工具，无需编程知识即可爬取网站。

       Newspaper：用于提取新闻、文章和内容分析，支持多线程和多种语言。

       Beautiful Soup：从HTML或XML文件中提取数据的Python库。

       Grab：构建复杂网页抓取工具的Python框架。

       Cola：分布式爬虫框架，易于使用。

       工具

       以下是爬虫过程中常用的工具，帮助你提高工作效率：

       HTTP代理工具集合：Fiddler、Charles、AnyProxy、mitmproxy等。

       Python爬虫工具汇总：在线资源提供广泛工具。

       blogs爬虫：爬取博客列表页。

       慕课网爬虫：爬取慕课网视频。

       知道创宇爬虫：特定题目爬取。

       爬虫：爱丝APP爬取。

       新浪爬虫：动态IP解决反爬虫，快速抓取内容。

       csdn爬虫：爬取CSDN博客文章。

       proxy爬虫：爬取代理IP并验证。

       乌云爬虫：公开漏洞、知识库爬虫和搜索。

       这份资源汇总将帮助你系统学习python爬虫，从基础知识到实战项目，全面提升你的爬虫技能。记得在微信公众号DC黑板报后台回复“爬虫书单”获取完整资源包。祝你学习进步，掌握python爬虫技术！