学习网络爬虫的基础与实践

吕云翔等编著的《Python网络爬虫技术与实践》配套资料，包括案例代码和课件，适合学生和教师学习网络爬虫技术。

深度学习是机器学习的一个分支，专注于研究人工神经网络的学习算法和理论。其主要思想是利用多层神经网络来学习和表示复杂数据模式。常见的深度学习网络模型包括深度卷积网络、深度循环网络和生成对抗网络等。深度卷积网络（CNN）广泛应用于图像识别、目标检测和图像分割等领域。其核心组成部分包括卷积层、池化层和全连接层，分别用于特征提取、维度降低和最终分类结果输出。池化操作通过下采样来提高模型的泛化能力。深度循环网络（RNN）主要用于处理序列数据，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。生成对抗网络（GAN）则用于生成新数据和数据增强。选择适合的模型类型对模型性能和泛化能力至关重要。

深度学习网络的介绍以及推荐相关学习资料和资源。

将详细介绍网络爬虫技术的基础知识和操作方法。在现代互联网时代，网络爬虫作为自动化程序，用于从网络获取数据，发挥着重要作用。首先，文章解释了什么是网络爬虫，以及它如何模拟人类浏览器的行为，从网页中提取所需信息。此外，文章还简要介绍了Python中的Requests库，该库能够简化发送HTTP请求的过程，使得编写网络爬虫变得更加简单。接下来，文章详细展示了如何使用Requests库发送GET和POST请求，以及如何自定义请求头和参数，帮助读者快速掌握网络数据获取的方法。然后，文章介绍了响应处理与解析的内容，包括获取响应内容和响应头信息，并通过示例代码展示了如何使用BeautifulSoup库解析HTML页面和解析JSON数据。最后，文章通过一个实际的网络爬虫项目，教授了如何抓取天气数据。从分析目标网站结构、使用Requests库获取网页内容，到使用BeautifulSoup解析HTML并提取所需信息，文章全面呈现了网络爬虫项目的流程。无论是初学者还是希望扩展网络数据获取技能的读者，均提供了清晰的指导和实际操作示例。

你了解百度和Google如何获取数以亿计的网页并实时更新吗？你知道在搜索引擎领域中所说的Spider是什么吗？本章将全面探讨网络爬虫的各个方面。阅读本章后，您将能够独立编写一个网络爬虫，自由抓取互联网上的任何内容。尽管百度和Google等搜索引擎已经抓取了大部分信息，为什么还要自己写爬虫呢？因为深度集成信息的需求非常广泛。在企业中，爬虫抓取的信息可作为多维数据仓库的数据源，也可用于数据挖掘和股票信息获取。从美国中情局到普通人，都需要这些信息。让我们开始吧！

Scrapy 助力豆瓣数据采集 Scrapy，一个为抓取网站数据、提取结构化数据而生的强大 Python 框架，为我们深入豆瓣世界提供了利器。借助 Scrapy，我们可以高效地构建豆瓣爬虫，获取电影、书籍、音乐等海量信息，为数据分析、推荐系统等应用提供丰富的数据支撑。

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这本书详细阐述了如何运用Python编写网络爬虫程序，内容涵盖了网络爬虫的基础知识及三种数据抓取方法，数据缓存的提取技巧，以及如何利用多线程和进程实现并发抓取。此外，书中还介绍了动态页面内容的抓取方法，处理验证码的技术，以及使用Scrapy和Portia进行数据抓取的实用技巧。最后，书中通过实例演示了如何应用所学技术对多个真实网站进行数据抓取，帮助读者更好地掌握和应用书中的技术。

【Simulink教程案例48】利用Simulink实现基于深度学习网络的数据预测所需的测试样本数据。