·可作为高等职业院校、职业本科院校大数据技术及相关专业的教材 ·从基础的Python环境搭建、网络基础知识手，结合实例，由浅深地讲解了常用爬虫库和解析库、数据持久化保存、requests库操作、Selenium和ChromeDriver操作、Scrapy爬虫框架的基本原理和操作网络爬虫的常用技术和方法，以及通过Flask和ECharts实现数据可视化的方法等内容。 ·提供了爬虫案例和源代码，以便读者能够更加直观和快速地学会爬虫的编写技巧。
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前言
第一部分 基础理论实践
任务1 Python环境搭建——编写“Welcome to Python！”程序
1.1 任务描述
1.2 Python概述
1.3 Python编程环境搭建
1.4 安装集成开发环境PyCharm
1.5 Python基础语法
1.6 Python语句与函数
1.7 任务实现
1.8 小结
1.9 习题
任务2 实现简单数据采集——采集业务网站页面数据
2.1 任务描述
2.2 爬虫基础知识
2.3 网络知识基础
2.4 requests库
2.5 lxml库和BeautifulSoup库
2.6 任务实现
2.7 数据预处理基础
2.8 小结
2.9 习题
任务3 存储数据——学生就业信息数据读写和数据持久化
3.1 任务描述
3.2 MySQL
3.3 PyMySQL
3.4 CSV和JSON
3.5 任务实现
3.6 小结
3.7 习题
任务4 requests库技术应用案例——静态数据和动态数据采集
4.1 任务描述
4.2 静态数据和动态数据
4.3 子任务1：业务网站A静态数据采集
4.4 子任务2：业务网站B静态数据采集
4.5 子任务3：业务网站C动态数据采集
4.6 子任务4：业务网站D静态数据采集
4.7 小结
4.8 习题
任务5 ChromeDriver和Selenium技术应用案例——网站数据采集
5.1 任务描述
5.2 ChromeDriver
5.3 Selenium
5.4 任务实现：业务网站数据采集
5.5 小结
5.6 习题
任务6 Scrapy技术应用案例——框架式数据采集
6.1 任务描述
6.2 Scrapy
6.3 Scrapy组件
6.4 任务实现：业务网站数据采集
6.5 小结
6.6 习题
第二部分 综合案例
任务7 数据采集与可视化案例
7.1 任务描述
7.2 数据可视化技术
7.3 任务实现：业务网站二手房数据采集与可视化
7.4 小结
7.5 习题
任务8 爬取指定业务网站案例
8.1 任务描述
8.2 页面分析
8.3 模拟登录
8.4 获取静态数据
8.5 获取动态数据
8.6 数据持久化保存
8.7 数据预处理
8.8 小结
8.9 习题
任务9 Hadoop平台的Flume日志数据采集应用案例
9.1 任务描述
9.2 Hadoop介绍
9.3 Flume介绍
9.4 Flume安装和配置
9.5 Flume的应用
9.6 小结
9.7 习题
参考文献
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