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第1章 Scrapy框架
1．1 關(guān)于Scrapy
1．1．1 Serapy簡介
1．1．2 Scrapy安裝
1．2 Scrapy基礎(chǔ)
1．2．1 Scrapy測試流程
1．2．2 Scrapy開發(fā)流程
1．2．3 Scrapy框架架構(gòu)
1．2．4 Request對象和Response對象
1．2．5 HTML頁面解析
1．2．6 HTML頁面泛解析
1．3 爬蟲組件
1．3．1 基礎(chǔ)爬蟲
1．3．2 通用爬蟲
1．4 中間件組件
1．4．1 爬蟲中間件
1．4．2 下載中間件
1．4．3 隨機UserAgent中間件
1．4．4 Selenium中間件
1．4．5 pyppeteer中間件
1．5 數(shù)據(jù)管道組件
1．5．1 自定義Pipeline
1．5．2 文件下載Pipeline
1．5．3 文件下載案例
1．6 數(shù)據(jù)導(dǎo)出器組件
1．6．1 內(nèi)置數(shù)據(jù)導(dǎo)出器
1．6．2 自定義數(shù)據(jù)導(dǎo)出器
1．7 分布式Scrapy
1．7．1 分布式架構(gòu)
1．7．2 分布式通信隊列
1．7．3 分布式爬蟲
1．7．4 分布式調(diào)度
1．7．5 分布式去重
1．7．6 自定義去重組件
1．7．7 基本開發(fā)流程
1．8 Scrapy參考手冊
1．8．1 常用命令
1．8．2 常用配置項
1．9 案例：使用Scrapy獲取當(dāng)當(dāng)網(wǎng)商品信息
1．9．1 項目需求
1．9．2 項目分析
1．9．3 編碼實現(xiàn)
1．9．4 容器化部署

第2章 異步爬蟲
2．1 異步I/O與協(xié)程
2．1．1 迭代器與生成器
2．1．2 yield from關(guān)鍵字
2．1．3 Python協(xié)程原理
2．2 asyncio異步框架
2．2．1 創(chuàng)建可等待對象
2．2．2 運行asyncio程序
2．2．3 asyncio結(jié)果回調(diào)
2．2．4 asyncio并發(fā)和多線程
2．3 異步請求和文件操作
2．3．1 aiohttp異步請求庫
2．3．2 requests異步方案
2．3．3 aiofiles異步文件操作
2．4 異步數(shù)據(jù)庫
2．4．1 MySQL異步讀寫
2．4．2 MongoDB異步讀寫
2．4．3 Redis異步讀寫
2．5 案例：全流程異步爬蟲的運用
2．5．1 案例需求
2．5．2 案例分析
2．5．3 編碼實現(xiàn)

第3章 pyppeteer
3．1 pyppeteer基礎(chǔ)
3．1．1 pyppeteer簡介
3．1．2 pyppeteer環(huán)境安裝
3．2 pyppeteer的常用內(nèi)部方法
3．2．1 瀏覽器啟動器
3．2．2 頁面常用操作
3．2．3 頁面Cookie處理
3．2．4 頁面節(jié)點選擇器
3．2．5 鍵盤和鼠標(biāo)操作
3．2．6 內(nèi)嵌框處理
3．2．7 JavaScript操作
3．2．8 Request和Response
3．3 pyppeteer常用操作
3．3．1 啟動項參數(shù)設(shè)置
3．3．2 識別特征處理
3．3．3 配置代理及認證
3．3．4 攔截請求和響應(yīng)
3．4 案例：pyppeteer動態(tài)代理的切換

第4章 反爬蟲
4．1 設(shè)備指紋
4．1．1 Canvas指紋
4．1．2 WebGL指紋
4．1．3 Font指紋
4．1．4 AudioContext指紋
4．2 滑動驗證
4．2．1 滑動距離識別
4．2．2 軌跡生成算法
4．2．3 滑動驗證示例
4．3 字體反爬蟲
4．3．1 字體反爬蟲原理
4．3．2 通用解決方案
4．3．3 字體反爬蟲示例
4．4 CSS樣式反爬蟲
4．4．1 元素排序覆蓋
4．4．2 雪碧圖拼湊
4．4．3 選擇器插入
4．5 動態(tài)渲染
4．5．1 Ajax動態(tài)加載信息
4．5．2 requests-html渲染
4．5．3 替Splash渲染方案
4．6 圖片驗證碼
4．6．1 驗證碼生成及驗證原理
4．6．2 Tesseract 4環(huán)境部署
4．6．3 二值化、去噪點和識別
4．6．4 Tesseract 4樣本訓(xùn)練
4．7 IP限制
4．7．1 代理技術(shù)原理及發(fā)展現(xiàn)狀
4．7．2 全新分布式家庭代理
4．7．3 零成本純凈測試IP

第5章 分布式爬蟲系統(tǒng)的設(shè)計
5．1 消息系統(tǒng)的消息傳遞模式
5．1．1 發(fā)布-訂閱模式
5．1．2 點對點模式
5．1．3 Redis發(fā)布-訂閱框架
5．2 基于RabbitMQ中間件的設(shè)計
5．2．1 RabbitMQ基礎(chǔ)
5．2．2 Docker部署RabbitMQ
5．2．3 RabbitMQ可視化管理
5．2．4 Python中使用RabbitMQ
5．3 基于Kafka中間件的設(shè)計
5．3．1 Kafka基礎(chǔ)
5．3．2 docker部署Kafka集群
5．3．3 Kafka可視化管理
5．3．4 Python中使用Kafka
5．4 基于Celery分布式框架的設(shè)計
5．4．1 Celery基礎(chǔ)
5．4．2 Celery的使用
5．4．3 Celery可視化管理
5．4．4 路由任務(wù)與定時任務(wù)

第6章 編碼及加密
6．1 編碼及轉(zhuǎn)換
6．1．1 編碼與亂碼原理
6．1．2 URL編碼轉(zhuǎn)換
6．1．3 Bytes對象
6．1．4 Base64編碼
6．2 加密與解密
6．2．1 概述
6．2．2 DES與3DES
6．2．3 AES加密
6．2．4 RSA加密及簽名
6．2．5 散列函數(shù)

第7章 JavaScript安全分析
7．1 JavaSeript分析基礎(chǔ)
7．1．1 瀏覽器開發(fā)者工具
7．1．2 斷點及動態(tài)調(diào)試
7．1．3 加密庫CryptoJS
7．1．4 Python中運行JavaScript
7．2 JavaScript入口定位
7．2．1 全局搜索
7．2．2 事件記錄器
7．2．3 油猴插件Hook
7．3 JavaScript防護
7．3．1 域名鎖定
7．3．2 源碼校驗
7．3．3 防格式化
7．3．4 鼠標(biāo)軌跡檢測
7．3．5 控制面板檢測
7．3．6 瀏覽器特征檢測
7．3．7 瀏覽器指紋檢測
7．3．8 debugger反調(diào)試
7．4 AST基礎(chǔ)
7．4．1 抽象語法樹
7．4．2 基于AST混淆策略
7．4．3 Ob混淆工具
7．5 Babel插件開發(fā)
7．5．1 Babel及模塊
7．5．2 解析與生成
7．5．3 AST轉(zhuǎn)換
7．5．4 節(jié)點類型
7．5．5 節(jié)點與路徑
7．5．6 作用域管理
7．6 案例：Ob混淆還原
7．6．1 編碼還原
7．6．2 算術(shù)表達式還原
7．6．3 長數(shù)組還原
7．6．4 控制流還原
7．6．5 逗號表達式還原
7．6．6 一些細節(jié)處理
7．7 獨立源碼運行
7．7．1 運行環(huán)境監(jiān)測
7．7．2 構(gòu)建window對象
7．7．3 調(diào)用JavaScript代碼
7．7．4 案例：調(diào)用JavaScript源碼實現(xiàn)接口請求

第8章 搜索引擎技術(shù)
8．1 搜索引擎概述
8．1．1 概述
8．1．2 系統(tǒng)架構(gòu)
8．1．3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
8．1．4 倒排索引
8．2 Elasticsearch引擎
8．2．1 Elasticsearch簡介
8．2．2 Elasticsearch集群部署
8．2．3 索引管理
8．2．4 插入文檔
8．2．5 刪除文檔
8．2．6 更新文檔
8．2．7 文檔批處理
8．2．8 文檔搜索
8．2．9 Python操作Elasticsearch

第9章 項目：創(chuàng)建搜索引擎系統(tǒng)
9．1 項目簡介
9．1．1 項目概述
9．1．2 環(huán)境準(zhǔn)備
9．2 搜索引擎爬蟲
9．2．1 分布式通用爬蟲
9．2．2 修改配置試運行
9．2．3 保存數(shù)據(jù)到Elasticsearch
9．2．4 布隆過濾器去重
9．3 前端交互
9．3．1 前端頁面
9．3．2 后端服務(wù)
9．3．3 模板渲染
9．4．1 項目部署
9．4 基礎(chǔ)服務(wù)部署
9．4．2 爬蟲部署
附錄A 參考資源網(wǎng)址

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前言/序言

　　什么是網(wǎng)絡(luò)爬蟲
　　狹義的網(wǎng)絡(luò)爬蟲是指從互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站上獲取信息的程序，如常用的搜索引擎——百度、360、搜狗等。同時，網(wǎng)絡(luò)爬蟲也是一門復(fù)合型技術(shù)，涉及的技術(shù)領(lǐng)域廣泛，如JavaScript、HTML、CSS、MysoL、Java等。廣義的爬蟲技術(shù)除狹義的網(wǎng)絡(luò)爬蟲的內(nèi)容，還包括自動化。在這個概念下，網(wǎng)絡(luò)爬蟲不再只是從目標(biāo)網(wǎng)站獲取鏈接、圖片、文字等信息，甚至不再是為了獲取這些信息，而是為了完成某個特定任務(wù)，如定時打卡、自動統(tǒng)計、財務(wù)計算等。
　　網(wǎng)絡(luò)爬蟲的應(yīng)用前景
　　隨著互聯(lián)網(wǎng)各大平臺將網(wǎng)絡(luò)爬蟲列為防御的目標(biāo)之一，網(wǎng)絡(luò)爬蟲與反爬蟲技術(shù)開始全面角逐。網(wǎng)絡(luò)爬蟲行業(yè)越發(fā)地蓬勃發(fā)展，爬蟲技術(shù)不斷地更新迭代，同時，網(wǎng)絡(luò)爬蟲的技術(shù)體系愈加龐大和完善，不管是互聯(lián)網(wǎng)的大公司還是小公司，或多或少都對網(wǎng)絡(luò)爬蟲有需求。此外，隨著智能時代的到來，得益于RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)爬蟲在自動化領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用市場，如財務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、后臺訂單的自動化管理、用戶的自動維護等，所以網(wǎng)絡(luò)爬蟲的需求呈現(xiàn)井噴式增長的趨勢。