听说你好不容易写了个爬虫，结果没抓几个就被封了？

近来知乎上冒出了大把的爬虫案例。这当然好事，具有一定 Python 基础的同学们可以更轻松地找到练手的小案例。不过我不是针对谁，我是说网上绝大多数的爬虫案例，都缺乏可操作性。

案例是死的，网站是活的。由于页面改版，接口更新，反爬措施升级等等原因的存在，一个爬虫的案例在三个月之后还能有效已经是邀天之幸。

所以我们邀请了技术大牛，手把手教你 Google、Wikipedia、微博、微信公众号、淘宝及京东等各类网站数据的获取技术及方案：

《爬虫系统与数据处理实战》

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主讲老师

 

杨真   资深软件架构师

曾就职于Sun中国工程研究院、微软（亚洲）互联网工程院、腾讯北京无线事业部、完美世界等知名公司，早期负责Java虚拟机内核、移动端的产品和搜索引擎的开发，目前带领超过50人的资深研发团队，从事基于大数据、人工智能方面的产品开发，团队涉及图像处理（人脸识别、目标检测）、自然语言处理（文本分类、关系抽取、机器翻译、自动化摘要）、推荐系统、搜索引擎、知识图谱、自研图数据库、爬虫、大数据存储及挖掘、分布式系统架构、Web及移动端产品开发等技术领域。

内容特色

 

1.  围绕人工智能的数据获取应用案例来展开，旨在让大家了解各个应用领域数据获取的方法和技巧

2.  包含 Google、Wikipedia、微博、微信公众号、淘宝及京东 等各类网站数据的获取技术及方案

3.  介绍了诸如图片识别、目标检测、实体类型识别、文本分类、关系抽取、结构化信息、聊天机器人等数据的来源及获取方式

4.  爬虫的基础技术课程，例如 HTTP、Python 的基础等，以录播的方式介绍，直播课程重点介绍爬虫的应用场景

学习方式

2018年4月17日  开课

在线直播，共12次课，每次2小时

每周2次（周二、周五，晚20:00 - 22:00）

直播后提供录制回放视频，可在线反复观看，有效期1年

课程大纲

        

第一课 静态网页爬虫：爬虫的基础技术 

   1.  HTML
   2.  CSS 选择器
   3.  JavaScript 介绍
   4.  lxml 及 XPath
   5.  Python 里的网络请求

   6.  第一个爬虫：蚂蜂窝的游记

 

第二课 登录及动态网页的抓取

   1.  表单

   2.  网站登录及Cookie

   3.  Headless 的浏览器：PhantomJS

   4.  浏览器的驱动：Selenium

   5.  动态网页数据获取

 

第三课 微博的抓取

   1.  微博网站分布及结构分析

   2.  通过动态页面来抓取

   3.  微博网络接口的逆向分析

   4.  利用API来抓取微博

 

第四课 微信公众号抓取

   1.  AnyProxy 抓包工具

   2.  微信公众号接口分析

   3.  利用 NodeJS 重定向接口

   4.  后台数据获取及保存

   5.  利用接口直接获取所有历史消息

   6.  应对微信公众号反爬虫的架构设计

 

第五课 验证码的处理，京东、淘宝的数据抓取及存储案例

   1.  基于距离的图片比对

   2.  基于 TesseractOcr 的数字识别

   3.  其它验证码识别方案

   4.  京东数据抓取

   5.  淘宝数据抓取

 

第六课 多线程与多进程的爬虫

   1.  线程与进程

   2.  Python 的多线程约束

   3.  多个线程同时抓取

   4.  多个进程同时抓取

   5.  日志系统设计

 

第七课 微博数据的存储：分布式数据库及应用

   1.  SQL 与 NoSQL

   2.  Hadoop 架构

   3.  HDFS

   4.  HBase

   5.  MongoDB

   6.  Redis 

   7.  基于分布式数据库的分布式爬虫

 

第八课 多机并行的微博抓取：分布式系统设计

   1.  守护进程

   2.  Socket 编程

   3.  Master 设计

   4.  Slave 设计

   5.  任务调度及通信协议

   6.  分布式集群部署的爬虫

 

第九课 PageRank、网页动态重拍及应对反爬虫技术的手段 

   1.  PageRank 计算模型及推导

   2.  网页抓取顺序重排

   3.  网站服务架构

   4.  寻找与利用分布式服务器

   5.  多IP技术与路由控制

   6.  几乎可以应对所有反爬规则的爬虫系统架构

第十课 Scrapy 爬虫框架介绍

   1.  Sample

   2.  框架分析

   3.  自动生成爬虫

   4.  控制台

   5.  流水线

   6.  中间件

第十一课 文本自动抽取、网页分类与针对文本的机器学习应用

   1.  文本的自动化抽取

   2.  文本分类

   3.  网页分类基础

   4.  分词与特征抽取

   5.  线性回归

   6.  SVM

   7.  Logistic Regession

   8.  网页分类

   9.  多分类器

第十二课 信息检索、搜索引擎原理及应用

   1.  搜索引擎架构介绍

   2.  正排表与倒排表

   3.  Bool 模型

   4.  Vector 模型

   5.  概率模型

   6.  TF/IDF

   7.  Elastic Search

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