\t本书围绕Python网络爬虫技术及相关框架，主要参照1+X数据采集职业技能等级要求，以学习情境方式介绍了基于静态网页的爬虫技术及相关框架，如Requests、BeautifulSoup4、XPath、CSV和PyMySQL；基于动态网页的爬虫技术及框架，如Scrapy、Selenium、JSON、PhantomJS和Pillow；基于App应用的爬虫技术与应用软件，如Fiddler；反爬虫策略，如用Headers模拟浏览器，用Cookies记录身份信息；通过结合Scrapy和Redis提高网络爬虫的效率、安全性及数据一致性。
本书理论分析相对较少，偏重动手实践，适用于应用型本科、高职高专院校大数据技术、人工智能技术应用专业学生和希望快速进入大数据、人工智能领域的读者。

导言
单元1 爬取静态网页
学习情境1.1 使用Requests+BeautifulSoup4+CSV爬取天气预报数据
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学习情境1.2 使用Mechanize+BeautifulSoup4+CSV爬取百度搜索结果数据
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学习情境1.3 使用Scrapy+XPath+PyMySQL爬取汽车销售分页数据
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单元2 爬取动态网页
学习情境2.1 使用Scrapy+JSON+PyMySQL爬取百度图片数据
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学习情境2.2 使用Selenium+PhantomJS爬取漫画数据
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单元3 爬取App数据
学习情境3.1 使用Fiddler+Requests爬取新闻类App接口数据
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单元4 反爬虫策略及解决办法
学习情境4.1 常见反爬虫策略及解决办法
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学习情境4.2 处理输入式验证码校验
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单元5 爬虫优化策略
学习情境 Scrapy+Redis分布式爬取电影数据
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附录A 《Python网络爬虫》1+X对照表