Python网络爬虫技术-教学大纲.pdf

《Python网络爬虫技术》教学大纲详细解析 Python网络爬虫技术是一门针对大数据技术类专业的必修课程，旨在培养学生利用Python语言进行网络数据抓取的能力。课程总学时为32学时，包括14学时的理论教学和18学时的实验实践，共计2.0学分。课程设计紧跟大数据时代的需求，强调理论与实践的结合，为数据分析工作提供数据获取的基础。 课程的主要任务是让学生掌握Python爬虫的基本概念、原理，以及如何在不同类型的网页中抓取数据。内容涵盖了静态网页、动态网页、需要登录的网页、PC客户端和移动APP的数据爬取，并涉及到反爬虫策略和应对方法。此外，课程还涉及数据库配置，如MySQL和MongoDB，以及网络通信协议的理解，如Socket编程和HTTP协议。 课程内容及学时安排如下： 1. **Python爬虫环境与爬虫简介**（2学时） - 学习爬虫的基本概念、工作原理，理解网络爬虫在大数据分析中的重要性。 - 掌握Python爬虫环境的搭建，学习常见的Python爬虫库。 - 学习爬虫伦理和法规，了解如何遵守网络爬虫的行为规范。 2. **网页前端基础**（3学时） - 网络编程基础，理解Socket库，包括TCP和UDP通信。 - 学习HTTP协议，理解HTTP请求和响应过程，熟悉HTTP状态码和头部信息。 3. **简单静态网页爬取**（3学时） - 使用urllib3和Requests库进行HTTP请求，处理请求头、超时和重试。 - 学习HTML解析，掌握正则表达式、etree和BeautifulSoup4库，用于提取网页内容。 - 存储数据到JSON文件，使用PyMySQL将数据存入MySQL数据库。 4. **常规动态网页爬取**（4学时） - 了解静态网页与动态网页的差异，实践抓取静态网页数据。 - 熟悉Selenium库，模拟浏览器行为，用于处理动态加载的内容。 - 掌握MongoDB数据库的使用，与MySQL比较，并进行数据存储操作。 5. **模拟登录**（2学时） - 学习模拟登录网页，处理登录认证和session。 - 应对验证码和反爬虫技术，制定有效的爬取策略。 6. **终端协议分析**（2学时） - 深入理解Socket编程，实现TCP和UDP通信。 - 分析HTTP协议的头部类型和常见头字段，理解Cookie机制。 7. **Scrapy爬虫框架**（3学时） - 学习Scrapy框架，构建高效稳定的爬虫项目。 通过这门课程，学生将具备基础的网络爬虫开发能力，能够应对各种网页结构和反爬虫策略，为后续的数据分析和挖掘工作奠定坚实基础。同时，课程还将培养学生的实际操作能力和问题解决能力，使他们能够在实践中不断进步。