正版资源13小时掌握python爬虫必杀技
《13小时掌握python爬虫必杀技》image.webp (50.23 KB, 下载次数: 81) 下载附件   保存到相册 2022-2-22 01:27 上传【技能收获】学完可掌握：Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序逐节学习，重点章节可反复观看；学完后整理一份技术笔记或博客，将所学转化为可展示的项目经验。【就业发展】可面向岗位：相关领域工程师、技术专项人才、项目实战型开发者。系统学习并产出可展示的项目成果，是技术岗跳槽与晋升的有效路径；完整课程目录有助于制定阶
这门课要解决的核心问题
很多人接触 Python 爬虫时，能够照着示例发起一次请求，却很难把它扩展成一个稳定、可重复运行、便于维护的小型采集程序。真正影响实践效果的，通常不是某个语法点，而是没有建立完整的处理链路：如何判断目标页面的数据来源，如何组织请求参数，如何处理返回内容，如何从复杂文本中提取需要的字段，如何保存结果，以及遇到异常、限制和页面变化时怎样定位问题。
这门课的主题集中在 Python 爬虫实践，适合用来理解一个采集任务从分析到实现的基本过程。学习重点不应停留在“把页面抓下来”，而要放在请求、解析、数据整理和结果输出之间的结构关系上。通过连续的项目式内容，可以把零散的 Python 知识放进一个明确的工程场景中，对照观察每个模块为什么存在、输入和输出是什么，以及哪些代码能够迁移到其他采集任务中。
适合什么基础的开发者
如果已经掌握 Python 的基本语法，例如变量、条件判断、循环、函数、列表和字典，那么可以直接进入学习。对面向对象、异常处理和文件读写有初步认识，会更容易理解代码为什么要拆分，以及为什么不能把所有逻辑都堆在一个脚本里。完全没有网络基础的读者也可以学习，但建议先补充请求、响应、状态码、请求参数和网页结构等概念，否则在调试阶段容易把网络问题误判成代码问题。
有前端基础、做过接口调用，或者曾经使用浏览器开发者工具查看页面数据的人，会更快进入状态。不过，这份资料并不要求先掌握某个具体业务领域，重点是建立通用的分析和实现方法。学习时不要把示例中的目标页面当成唯一答案，而应关注其中的判断步骤：数据是在页面源码中，还是由后续请求返回；字段如何定位；列表数据如何统一成结构化记录；出现空值或格式变化后，程序怎样保持可用。
建议先看哪些内容
开始时建议优先看 Python 语法和网络请求相关的基础部分，先弄清楚程序如何构造请求、接收响应并检查结果。这里的目标不是记住所有接口，而是形成一套排查顺序：先确认地址和参数，再确认请求是否成功，然后检查响应内容是否符合预期，最后才进入数据提取。每完成一小段内容，都可以暂停下来，用自己的话写出请求流程和数据流向。
掌握请求流程后，再重点看页面解析、字段提取和数据保存部分。这些内容是爬虫从演示代码走向可复用程序的关键。建议特别留意选择器、文本清理、列表循环、分页处理和异常分支之间的配合，并记录不同页面结构下哪些写法可以复用、哪些写法只能针对当前示例。综合实践内容可以放在基础之后观看，用来验证前面学到的模块是否能够串联起来，而不是一开始就只追求把完整案例跑通。
- 先理解请求和响应，再研究页面中的数据位置。
- 先完成少量字段提取，再扩展到列表、分页和批量处理。
- 先把结果打印出来确认结构，再考虑文件或数据库等持久化方式。
- 每次调试保留一个最小可运行版本，便于定位新增代码带来的问题。
学完后能够独立完成什么
完成学习并经过几轮复现后，可以独立分析一个结构相对清晰的网页数据任务，确定采集目标和字段，编写请求逻辑，提取需要的文本或属性，并把结果整理成统一的数据结构。对于常见的列表页、详情页和多条记录处理，可以按照页面关系设计执行顺序，避免只复制一段无法扩展的示例代码。面对请求失败、字段缺失、内容为空等情况，也能够增加基本的判断和错误处理。
更重要的是，可以从“会写一个脚本”进一步过渡到“会组织一个小项目”。例如将请求、解析、清洗和保存分别放在清晰的函数中，为关键步骤增加日志或调试输出，使用少量测试数据检查字段是否正确，再逐步扩大处理范围。对于自己关注的公开网页资料，可以在遵守网站规则、服务条款和相关法律要求的前提下，完成信息整理、价格或内容变化记录、公开数据汇总等练习。课程本身提供的是实现思路，真正的独立能力来自对新页面结构的判断和改造。
资料如何配合练习
建议采用“观看一段、复写一段、改动一处、总结一次”的节奏。第一次看示例时关注整体流程，不必急着记住每一行代码；第二次关掉参考内容，按照自己的理解重写最小版本；第三次主动修改请求参数、字段名称或输出格式，观察程序哪些部分会受到影响。这样做可以检验自己是否理解了模块之间的关系，而不是只记住了原案例的写法。
练习时可以为每个阶段建立一个小目标：先获取响应，再提取一个字段，然后扩展为多条记录，最后加入保存和异常处理。每完成一个目标，就记录输入、输出、遇到的错误以及解决方法。还可以尝试把同一套解析逻辑改造成函数，替换另一个结构相近的页面，以检验代码的复用程度。对于暂时无法访问或结构发生变化的目标，不要只反复运行原代码，应回到浏览器检查实际响应和页面结构，再决定是修改请求方式、调整解析规则，还是更换练习数据。
复习时不建议只重看视频或只阅读笔记，可以把资料当作对照参考：先独立写出方案，再回看示例比较差异，重点检查自己是否遗漏了参数处理、空值判断、循环边界和结果整理。最后整理一份属于自己的爬虫模板，保留请求、解析、清洗、保存和异常处理这些通用位置，同时把与具体页面绑定的部分单独标记。经过几次这样的拆解和重组，资料就不只是一次性案例，而会变成后续分析其他 Python 数据采集任务时可以反复查阅的工程样本。
image.webp (50.23 KB, 下载次数: 81) 下载附件   保存到相册 2022-2-22 01:27 上传
课程推荐
《13小时掌握python爬虫必杀技》image.webp (50.23 KB, 下载次数: 81) 下载附件   保存到相册 2022-2-22 01:27 上传【技能收获】学完可掌握：AI Agent 智能体构建、Python 编程、C/C++ 网络编程、MySQL / 数据库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：相关领域工程师、技术专项人才、项目实战型开发者。系统学习并产出可展示的项目成果，是技术岗跳槽与晋升的有效路径；完整课程目录有助于制定阶段性学习计划并在简历中体现技术深度。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（121 节）
13小时掌握python爬虫必杀技
* 1 0.1 爬虫是什么鬼？它能做什么？.mp4
* 2 0.2 本课程将怎么教会你自己写爬虫程序.mp4
* 3 1.1 Python语言介绍.mp4
* 4 1.2 安装Python（Windows）.mp4
* 5 1.3 安装开发IDE—PyCharm（Windows）.mp4
* 6 1.4 安装数据库MySQL（Windows）.mp4
* 7 1.5 安装数据库远程控制工具SQLYog（Windows）.mp4
* 8 1.6 安装python3（Mac）.mp4
* 9 1.7 安装Pycharm（Mac）.mp4
* 10 1.8 安装Mysql（Mac）.mp4
* 11 1.9 安装Mysql连接工具（Mac）.mp4
* 12 2.1 我们每天使用的网络是如何工作的？.mp4
* 13 2.2 IP：网络成员的收货地址.mp4
* 14 2.3 DNS：网络域名与IP地址映射关系的管理员.mp4
* 15 2.4 路由：网络数据的中转站.mp4
* 16 2.5 协议：网络成员间的沟通语言.mp4
* 17 2.6 HTTP协议：浏览器能正常显示网页信息都是它的功劳.mp4
* 18 2.7 TCP IP协议：HTTP协议的地基.mp4
* 19 2.8 用Python实现一个简单的Web Server.mp4
* 20 2.9 用Python实现Socket编程-服务端.mp4
* 21 2.10 用Python实现Socket编程-客户端.mp4
* 22 3.1 什么是HTML？.mp4
* 23 3.2 什么是CSS？.mp4
* 24 3.3 什么是JavaScript？.mp4
* 25 3.4-1 手写一个HTML页面（HTML标签部分）.mp4
* 26 3.4-2 手写一个HTML页面（CSS美化和JS交互）.mp4
* 27 3.4-3 手写一个HTML页面（引用CSS文件和JS文件）.mp4
* 28 3.5 浏览器F12查看自己写的HTML.mp4
* 29 3.6 什么是dom树？.mp4
* 30 3.7 人们常说的静态网页和动态网页有什么区别？.mp4
* 31 3.8 Get请求和Post请求有什么区别？.mp4
* 32 3.9 什么是同步请求？什么是异步请求？.mp4
* 33 3.10 如何用Ajax实现异步请求？.mp4
* 34 3.11 Http请求中常见的Header内容有哪些？.mp4
* 35 3.12 什么是json数据格式？.mp4
* 36 3.13 什么是XPATH.mp4
* 37 3.14 什么是CSS选择器.mp4
* 38 4.1 request：处理http请求.mp4
* 39 4.2 re：正则表达式.mp4
* 40 4.3 pymyql：使用SQL语句操作数据库.mp4
* 41 4.4 peewee：ORM方式操作数据库.mp4
* 42 4.5 beautifulsoup（BS4）：HTML解析器.mp4
* 43 4.6 lxml：xpath方式解析HTML.mp4
* 44 4.7 css选择器方式解析HTML.mp4
* 45 4.8 urllib.parse：解析和封装URL.mp4
* 46 4.9 pickle：将python对象写入本地磁盘文件.mp4
* 47 5.1 需求分析：爬取哪些内容，如何设计爬取流程.mp4
* 48 5.2 数据库设计：设计新闻列表的表结构.mp4
* 49 5.3 页面分析：找到数据的css选择器.mp4
* 50 5.4 页面分析：F12找到数据接口.mp4
* 51 5.5 实现编码：解析JSON数据.mp4
* 52 5.6 实现编码：入库新闻列表.mp4
* 53 5.7 实现编码：入库关键字.mp4
* 54 5.8 实现编码：已存在的数据不重复写入.mp4
* 55 5.9 实现编码：增加数据库事务.mp4
* 56 5.10 总结：爬虫其实就是如此的简单.mp4
* 57 6.01 什么是多线程？.mp4
* 58 6.02 threading库：启动线程.mp4
* 59 6.03 线程同步：线程Lock.mp4
* 60 6.04 什么是线程池？.mp4
* 61 6.05 concurrent.futures库：操作线程池.mp4
* 62 6.06 对比单线程、多线程、线程池的执行时间.mp4
* 63 6.07 需求分析：爬取网易新闻详情页内容.mp4
* 64 6.08 数据库设计：设计新闻详情的表结构.mp4
* 65 6.09 页面分析：找到数据的css选择器和xpath.mp4
* 66 6.10-01 获得需要爬取数据的新闻详情列表.mp4
* 67 6.10-02 解析页面内容并生成对应的ORM对象.mp4
* 68 6.10-03 编写入库代码（事务、线程池）.mp4
* 69 6.10-04 运行程序并解决遇到的问题.mp4
* 70 6.11 增加数据是否重复爬取的校验逻辑.mp4
* 71 7.1 模拟登录前必须了解什么是cookie和session.mp4
* 72 7.2 模拟登录豆瓣网，将登录成功的cookie保存在本地.mp4
* 73 7.3 读取本地cookie，用已登录状态访问网站.mp4
* 74 7.4 selenium：Web应用测试工具.mp4
* 75 7.5 使用selenium模拟登录豆瓣.mp4
* 76 7.6-01 滑动验证码-处理流程.mp4
* 77 7.6-02 滑动验证码-模拟输入用户名和密码.mp4
* 78 7.6-03 滑动验证码-找到无缺口的原始背景图.mp4
* 79 7.6-04 滑动验证码-截取并保存图片.mp4
* 80 7.6-05 滑动验证码-比较图片RGB并找到缺口的移动距离.mp4
* 81 7.6-06 滑动验证码-实现滑块拖动逻辑.mp4
* 82 7.6-07 滑动验证码-运行代码并修改BUG.mp4
* 83 7.6-08 滑动验证码-增加重试逻辑.mp4
* 84 8.1 什么是数据清洗和数据分析？.mp4
* 85 8.2-01 确认需求：新闻详情的清洗范围.mp4
* 86 8.2-02 实施需求：SQLYog创建一张与原始表结构一样的新表.mp4
* 87 8.2-03 编码：创建ORM对象并写入数据.mp4
* 88 8.2-04 编码：peewee实现三张表的left join查询.mp4
* 89 8.2-05 清洗编码：数据入库.mp4
* 90 8.3-01 编码：解析HTML中的详情内容并组合为新闻文本.mp4
* 91 8.3-02 编码：将新闻文本存储到本地TXT文件.mp4
* 92 8.4-01 smtplib库：发送纯文本内容的email.mp4
* 93 8.4-02 smtplib库：发送带附件的email.mp4
* 94 8.5 解决163邮箱SMTP时的554垃圾邮件问题.mp4
* 95 8.6 将新闻详情txt文件发送到Kindle.mp4
* 96 8.7 实现微信实时接收爬虫通知.mp4
* 97 9.1 各大网站为什么设置反爬虫机制？.mp4
* 98 9.2 反爬虫机制一般有哪些手段.mp4
* 99 9.3 什么是user-agent.mp4
* 100 9.4 类库fake_useragent：随机模拟user-agent.mp4
* 101 10.1 什么是Scrapy？.mp4
* 102 10.2 创建并运行第一个Scrapy项目.mp4
* 103 10.3 使用Scrapy重新爬取网易要闻.mp4
* 104 10.4 使用item和pipeline实现数据入库.mp4
* 105 10.5 在Spider中发起异步Request.mp4
* 106 10.6 通过AllowDomain过滤域名.mp4
* 107 11.1 课程总结.mp4
* 108 11.2 如何将所学到的知识应用到其它网站？.mp4
* 109 11.3 爬虫还有哪些高级应用？.mp4
* 110 05.编码：将接口返回值转化为Json列表.mp4
* 111 06.编码：解析Json数据并计算平均年化收益率.mp4
* 112 07.编码：排序并输出Top20的基金数据.mp4
* 113 08.编码：以表格形式数据基金数据.mp4
* 114 01.需求分析.mp4
* 115 02.判断页面数据的加载方式.mp4
* 116 03.判断返回值是否可被Json类库解析.mp4
* 117 04.编码：调用接口获得基金数据.mp4
* 118 04.实现分页爬取逻辑并输出全部课程信息.mp4
* 119 01.需求分析.mp4
* 120 02.寻找数据接口.mp4
* 121 03.调用接口获得课程数据.mp4
