聽說你好不容易寫了個爬蟲，結果沒抓幾個就被封了？

近來知乎上冒出了大把的爬蟲案例。這當然好事，具有一定 Python 基礎的同學們可以更輕鬆地找到練手的小案例。不過我不是針對誰，我是說網上絕大多數的爬蟲案例，都缺乏可操作性。

案例是死的，網站是活的。由於頁面改版，介面更新，反爬措施升級等等原因的存在，一個爬蟲的案例在三個月之後還能有效已經是邀天之倖。

所以我們邀請了技術大牛，手把手教你 Google、Wikipedia、微博、微信公眾號、淘寶及京東等各類網站數據的獲取技術及方案：

《爬蟲系統與數據處理實戰》

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主講老師

 

楊真   資深軟體架構師

曾就職於Sun中國工程研究院、微軟（亞洲）互聯網工程院、騰訊北京無線事業部、完美世界等知名公司，早期負責Java虛擬機內核、移動端的產品和搜索引擎的開發，目前帶領超過50人的資深研發團隊，從事基於大數據、人工智慧方面的產品開發，團隊涉及圖像處理（人臉識別、目標檢測）、自然語言處理（文本分類、關係抽取、機器翻譯、自動化摘要）、推薦系統、搜索引擎、知識圖譜、自研圖資料庫、爬蟲、大數據存儲及挖掘、分散式系統架構、Web及移動端產品開發等技術領域。

內容特色

 

1.  圍繞人工智慧的數據獲取應用案例來展開，旨在讓大家了解各個應用領域數據獲取的方法和技巧

2.  包含 Google、Wikipedia、微博、微信公眾號、淘寶及京東 等各類網站數據的獲取技術及方案

3.  介紹了諸如圖片識別、目標檢測、實體類型識別、文本分類、關係抽取、結構化信息、聊天機器人等數據的來源及獲取方式

4.  爬蟲的基礎技術課程，例如 HTTP、Python 的基礎等，以錄播的方式介紹，直播課程重點介紹爬蟲的應用場景

學習方式

2018年4月17日  開課

在線直播，共12次課，每次2小時

每周2次（周二、周五，晚20:00 - 22:00）

直播後提供錄製回放視頻，可在線反覆觀看，有效期1年

課程大綱

        

第一課 靜態網頁爬蟲：爬蟲的基礎技術 

  

1.  HTML

  

2.  CSS 選擇器

  

3.  JavaScript 介紹

  

4.  lxml 及 XPath

  

5.  Python 里的網路請求

  

6.  第一個爬蟲：螞蜂窩的遊記

 

第二課 登錄及動態網頁的抓取

   1.  表單

   2.  網站登錄及Cookie

   3.  Headless 的瀏覽器：PhantomJS

   4.  瀏覽器的驅動：Selenium

   5.  動態網頁數據獲取

 

第三課 微博的抓取

  

1.  微博網站分布及結構分析

  

2.  通過動態頁面來抓取

  

3.  微博網路介面的逆向分析

  

4.  利用API來抓取微博

 

第四課 微信公眾號抓取

  

1.  AnyProxy 抓包工具

  

2.  微信公眾號介面分析

   3.  利用 NodeJS 重定向介面

   4.  後台數據獲取及保存

   5.  利用介面直接獲取所有歷史消息

   6.  應對微信公眾號反爬蟲的架構設計

 

第五課 驗證碼的處理，京東、淘寶的數據抓取及存儲案例

   1.  基於距離的圖片比對

   2.  基於 TesseractOcr 的數字識別

   3.  其它驗證碼識別方案

   4.  京東數據抓取

   5.  淘寶數據抓取

 

第六課 多線程與多進程的爬蟲

   1.  線程與進程

   2.  Python 的多線程約束

   3.  多個線程同時抓取

   4.  多個進程同時抓取

   5.  日誌系統設計

 

第七課 微博數據的存儲：分散式資料庫及應用

   

1.  SQL 與 NoSQL

   2.  Hadoop 架構

   3.  HDFS

   4.  HBase

   5.  MongoDB

   6.  Redis 

   7.  基於分散式資料庫的分散式爬蟲

 

第八課 多機並行的微博抓取：分散式系統設計

   1.  守護進程

   2.  Socket 編程

   3.  Master 設計

   4.  Slave 設計

   5.  任務調度及通信協議

   6.  分散式集群部署的爬蟲

 

第九課 PageRank、網頁動態重拍及應對反爬蟲技術的手段 

   1.  PageRank 計算模型及推導

   2.  網頁抓取順序重排

   3.  網站服務架構

   4.  尋找與利用分散式伺服器

   5.  多IP技術與路由控制

   6.  幾乎可以應對所有反爬規則的爬蟲系統架構

第十課 Scrapy 爬蟲框架介紹

   1.  Sample

   2.  框架分析

   3.  自動生成爬蟲

   4.  控制台

   5.  流水線

   6.  中間件

第十一課 文本自動抽取、網頁分類與針對文本的機器學習應用

   1.  文本的自動化抽取

   2.  文本分類

   3.  網頁分類基礎

   4.  分詞與特徵抽取

   5.  線性回歸

   6.  SVM

   7.  Logistic Regession

   8.  網頁分類

   9.  多分類器

第十二課 信息檢索、搜索引擎原理及應用

   

1.  搜索引擎架構介紹

   2.  正排表與倒排表

   3.  Bool 模型

   4.  Vector 模型

   5.  概率模型

   6.  TF/IDF

   7.  Elastic Search

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