汇总:Python爬虫大数据采集与挖掘（PPT、代码、视频）

　　汇总:Python爬虫大数据采集与挖掘（PPT、代码、视频）

　　本书实用，案例丰富，干货多，学生喜欢。支持PPT、代码和视频的教学资料获取方法如下：

　　1.教学PPT

　　下载链接（网盘）：解压码：5*敏*感*词*y（链接失效请到留言处获取最新下载方式）

　　对应全书的章节，共有12个PPT。

　　PPT1：大数据的重要性采集、技术体系、爬虫合规性、应用现状及技术发展趋势等。

　　PPT2：相关的基础技术和方法，包括HTML语言规范、页面编码系统和规范，以及广泛用于网页简单信息提取的正则表达式。

　　PPT3：Web应用架构技术，包括Web服务器应用架构、HTTP协议、状态保留技术、Robots协议等与爬虫密切相关的技术。

　　PPT4：常用爬虫页面采集技术，包括web服务器连接、爬虫策略、超链接处理和Python实现。

　　PPT5：动态爬虫相关技术，包括动态页面内容生成、交互、动态页面采集和Python实现技术的几种典型方法。

　　PPT6：从网页中提取信息所需的技术，介绍了技术原理和典型的开源技术。

　　PPT7：主题爬虫技术及实现方法，涉及主题爬虫技术体系、主题表示与建模、主题相似度计算等。

　　PPT8：Data采集DeepWeb 技术与实现。

　　PPT9：微博信息采集方法及实现，包括通过API获取微博信息和通过爬虫技术获取微博信息两种方式。

　　PPT10：反爬虫常用技术，以及这些反爬虫技术的一些主要对策。

　　PPT11：大数据采集将处理技术应用于非结构化文本，包括文本预处理、文本分类、主题建模、大数据可视化技术，以及一些开源工具。

　　PPT12：两个案例（新闻阅读器、SQL注入的爬虫监控）

　　2.相关Python代码

　　具体下载地址见本书附录A，包括以下示例。

　　

　　prog-1-error-handle.py 爬虫错误处理方法

　　prog-2-hyper-link-extraction.py 超链接提取方法

　　prog-3-robotparser-demo.py 机器人协议文件解析

　　Prog-4-cookie-demo.py 在爬虫中使用 cookie

　　Prog-5-HTMLParser-test.py 使用 HTMLParser 进行页面解析

　　prog-6-lxml-test.py 使用 lxml 进行页面解析

　　prog-7-bs-sinanews.py 使用 BeautifulSoup 进行新闻页面解析

　　prog-8-html5lib-test.py 使用 html5lib 进行页面解析

　　prog-9-pyquery-sinanews.py 使用 Pyquery 进行新闻页面解析

　　prog-10-topic-pages.py 主题爬虫

　　Prog-11-book-info.py 预订 DeepWeb 爬虫

　　prog-12-weiboUserInfo.py 微博用户信息采集

　　prog-13-weiboMsgInfo.py 微博博文信息采集

　　prog-14-doc-vectors.py 文档向量空间模型构建

　　prog-15-train-classifier.py 训练分类器

　　prog-16-classify.py 使用 SVM 进行分类

　　Prog-17-LDA-sklearn.py LDA 模型的 Python 实现

　　Prog-18-LDA-gensim.py LDA 模型的 Python 实现

　　prog-19-matplotlib-examples.py matplotlib的使用

　　prog-20-wordcloud-example.py 使用 wordcloud

　　

　　prog-21-sinaNewsSpider.py新浪新闻采集及提取

　　关键词 Prog-22-KeywordCloud.py 新闻阅读器的输出

　　Prog-23-LDAnewsTopic.py 新闻主题发现

　　prog-24-check.py 使用爬虫进行SQL注入安全监控

　　爬虫策略完整程序4.4.2、爬虫策略

　　11.3分类示例，包括训练数据、测试数据

　　app-1 12.2 的示例

　　LDA 11.4 的示例

　　sqlijnect 12.3 示例

　　3. 视频

　　300分钟的讲座视频可通过手机扫描书中二维码直接观看。

　　4.相关延伸阅读

　　本公众号不定期推送《Python爬虫大数据采集与挖掘》和《互联网大数据处理技术与应用》相关的文章，是作者在相关领域的一些教研资料。可以加深对书中一些问题的理解。一些推送的 文章 是：

　　爬虫应用案例

　　履带技术

　　大数据技术

　　模型和算法

　　更多文章可以在本公众号的历史新闻中阅读。

　　官方发布:如何查询网站中哪个页面与“关键词”最相关？

　　现在做seo的时候，每个网站追求的目标都不完全一样。有些是为了权重，通常内容是采集，混合，有些是网站是为了转换，这通常需要仔细注意。写内容的时候，如果看页面排名的准确度关键词，对于追求转化的原创网站肯定更好，但有时候网站的排名也很好。我们知道，目前的搜索引擎对关键词的排名更多的是看页面与关键词的匹配度和相关性，那么，如何查询网站中哪个页面与“ 关键词”？

　　根据看seo服务的经验，我们认为：

　　1.直接方式

　　要讨论 网站 中的哪个页面与匹配的 关键词 最相关，我们可以使用直接的方式，例如：

　　①主关键词

　　通过站长工具，查询网站的排名，可以看到网站关键词的排名靠前的页面是否和你页面本身的关键词布局一样，或者你需要对关键词进行排名，如果是，那么这个页面的相关性肯定是比较高的，但是这样做有一个问题，就是只有这个关键词是精确匹配的更高的排名。，如果有多个匹配关键词，你不能仅仅依靠排名来判断相关性，因为关键词索引和竞争也会影响排名。

　　

　　②长尾关键词

　　当然，我们也可以用查询来排排top page，除了主关键词，排了哪些长尾词，这些长尾词是你还是主关键词长尾词，这说明这个页面相关性高，可以排名更多关键词，即能满足主关键词的长尾关键词需求，价值页数较高。

　　2.间接方式

　　以上是直接通过排名来判断的，我们也可以用用户行为来判断，比如：

　　①用户停留时间

　　可以打开网站seo数据监控工具，查看数据，找出用户停留时间长的页面。这里有一个问题。如果你停留时间长了，还是浏览了网站上的很多其他页面，或者直接退出网站，这两种行为都可以认为是页面相关性高。一是通过排名页面引导用户浏览其他页面，二是浏览完毕，需要较长时间才能解决问题。用户的问题，所以如果是这两种情况，我们需要根据转化率进一步判断。

　　②页面转换能力

　　如果是通过这个页面转化的，那么这个页面一定解决了用户的问题，那么这个页面一定是高度相关的。当然，这只是初步判断。我们认为需要判断一个页面对关键词的相关性是否高，需要从更多细节展开。那么，如何提高页面相关性呢？

　　

　　3.如何提高页面相关性

　　①标题

　　标题中不收录的关键词必须排名，那么我们可以认为页面的相关性是相当高的，但是我们也会发现一些网站的标题出现了关键词，只是有排名，但内容不匹配，排名不稳定。那么，我们也可以认为，为了提高相关性，标题必须出现关键词，而关键词的相关长尾词也需要出现。排名也可以说这个页面是一个更相关的页面。

　　②内容

　　内容要包括我们需要排名的关键词，做好关键词密度和频次的基础工作，相关长尾关键词也要布局，段落清晰，图片和文字等

　　当然，最重要的是内容可以解决用户问题。你的标题所指出的问题，内容可以得到解决，从而改善用户行为数据，促进页面相关性的提高。

　　总结：如何查询网站中的哪个页面与“关键词”关联度最高，这里就讨论一下，以上内容仅供参考。

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