1. 爬虫的魅力：从好奇心到数据宝藏

1.1 爬虫的基本流程

1.2 准备你的工具箱

2. 第一个爬虫：抓取网页标题和链接

2.1 代码实战：用requests和BeautifulSoup

2.2 代码解析

2.3 遇到问题怎么办？

3. 进阶爬取：结构化数据抓取

3.1 分析网页结构

3.2 代码实战：抓取并保存到CSV

3.3 代码亮点

3.4 小技巧

3.5 法律和道德提醒

4. 动态网页的挑战：初探JavaScript渲染

4.1 Selenium快速入门

4.2 代码实战：爬取动态加载的评论

4.3 代码解析

4.4 注意事项

5. 反爬机制：与网站的“猫鼠游戏”

5.1 常见的反爬手段

5.2 应对User-Agent检测

5.3 应对IP封锁：代理和请求间隔

设置请求间隔

使用代理

5.4 验证码的“噩梦”

6. 异步爬虫：让速度飞起来

6.1 为什么需要异步？

6.2 异步爬虫实战

6.3 代码解析

6.4 异步的优势与陷阱

7. 数据存储：从CSV到数据库

7.1 存储方式对比

7.2 存到MySQL实战

7.3 数据库注意事项

8. API爬取：直接拿“源头”数据

8.1 如何发现API

8.2 实战：爬取JSON API

8.3 API的“坑”

12. JS逆向：破解动态加密的“黑匣子”

12.1 为什么需要JS逆向？

12.2 逆向的基本步骤

12.3 实战：破解简单的参数加密

步骤1：定位API

步骤2：分析JS代码

步骤3：Python实现

12.4 进阶技巧

13. 数据清洗：从“脏数据”到“金矿”

13.1 常见的“脏数据”问题

13.2 清洗实战：用Pandas处理商品数据

13.3 清洗技巧

14. 数据可视化：让数据“说话”

14.1 安装依赖

14.2 实战：可视化商品价格分布

14.3 可视化类型

14.4 高级可视化

15. 爬虫监控与维护：让爬虫“长寿”

15.1 监控要点

15.2 实战：添加日志监控

15.3 维护技巧

16. 多线程爬虫：用“分身术”提速

16.1 多线程 vs 异步：谁更快？

16.2 实战：多线程爬取商品列表

16.3 代码解析

16.4 多线程的坑

17. 复杂反爬应对：高级“猫鼠游戏”

17.1 高级反爬手段

17.2 实战：绕过无头浏览器检测

17.3 更高级的应对

17.4 法律与道德再提醒

18. 爬虫项目实战：从0到1构建一个微博爬虫

18.1 分析目标

18.2 安装MongoDB

18.3 完整代码

18.4 代码亮点

18.5 优化建议

1. 爬虫的魅力：从好奇心到数据宝藏

你有没有想过，网页上那些密密麻麻的信息，比如房价、新闻头条、甚至是社交媒体上的热门帖子，都可以被你“抓”下来，整理成自己的数据宝库？Python爬虫就像一把魔法钥匙，能帮你打开互联网的宝藏之门！从电商价格监控到舆情分析，爬虫的应用场景无处不在。而它的核心魅力在于：简单易学，却能带来巨大价值。

爬虫的本质是自动化地从网页提取数据。它模拟人类浏览网页的行为，通过代码访问网站、解析内容、提取信息并存储。听起来是不是有点像黑客电影里的场景？别担心，爬虫完全合法