《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。--用Python写网络爬虫

因为Python 3和Python 2有很多不同的东西，比如编码功能，比如Beautiful Soup3插件，所以这本书看起来很旧……但输入仍然很好。如果它与Mollen开发人员的文档相结合，通常来说，OCR和编码平台的验证代码以及cookie的使用，则整体可视性可用，如果大部分代码可以写入整个导入包。

假设我有一个鞋店，并且想要及时了解竞争对手的价格。我可以每天访问他们的网站，与我店铺中鞋子的价格进行对比。但是，如果我店铺中的鞋类品种繁多，或是希望能够更加频繁地查看价格变化的话，就需要花费大量的时间，甚至难以实现。再举一个例子，我看中了一双鞋，想等它促销时再购买。我可能需要每天访问这家鞋店的网站来查看这双鞋是否降价，也许需要等待几个月的时间，我才能如愿盼到这双鞋促销。上述这 两个重复性的手工流程，都可以利用本书介绍的网络爬虫技术实现自动化处理。理想状态下，网络爬虫并不是必须品，每个网站都应该提供API，以结构化的格式共享它们的数据。然而现实情况中，虽然一些网站已经提供了这种API，但是它们通常会限制可以抓取的数据，以及访问这些数据的频率。另外，对于网站的开发者而言，维护前端界面比维护后端API接口优先级更高。总之，我们不能仅仅依赖于API去访问我们所需的在线数据，而是应该学习一些网络爬虫技术的相关知

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