豆瓣评分 9.0！学爬虫有10万人看过这本书，Python之父都推荐了！-轻识

说到学习爬虫，相信很多人读过《Python 3网络爬虫开发实战》这本书。这本书豆瓣评分 9.0，是数万爬虫学习者的必读经典。

一本好书往往可以另读者获益匪浅，良好的口碑更是对这本书品质的认定。来看看读者是怎么评价这本书的：

让人惊讶的是崔老师在写这本质量和好评如此之高的书时竟然还在读研究生。2015 年他开始接触网络爬虫，在学习期间，他将学到的爬虫知识总结并发表到了博客上。随着博客上发表的内容越来越多，浏览量越来越高，他也获得了超高的人气，很多读者对他的文章给予了肯定的评价。

后来有一天，图灵的编辑联系到了他，他和编辑一拍即合，打算写一本爬虫方面的书，既可以把学过的知识点做一个系统整理，又可以和广大的爬虫爱好者分享学习经验，还能出版自己的作品，可谓是一举多得。

在写书的过程中，他也发现了写书的不容易，相比博客，书的用词更加严谨，而且逻辑更加缜密，很多细节必须考虑得非常周全才可以。编写《Python 3网络爬虫开发实战》时崔老师一共花了近一年的时间，审稿和修改用了将近半年的时间，足见出版书的不易，所幸作品于 2018 年成功问世，并取得了超高的评价。

随着爬虫技术的不断进步，一些新兴技术的不断兴起，他意识到第 1 版的内容需要更新了，而且书中的一些案例网站和服务早已经改版或者停止维护，很多代码已经不能正常运行，这些问题都需要解决。

加上许多读者对第 2 版的期待，于是作者决定升级。这是一个大工程，白天上班，晚上写作，再加上要解决案例过期的问题，他只做案例平台就花了小半年的时间，最后耗时近 2 年才完成这部作品。

如今，这本翘首以待的《Python 3网络爬虫开发实战（第2版）》终于问世了！相比第一版这本书内容更全面，章节设置更易读者学习。

内容简介

本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书相比于第 1 版，作者为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具都进行了丰富和更新。

本书特色

第 1 版销量近 100000 册, 700 多幅精美插图，100 多段代码，几十个案例，全面解析爬虫技术

微软中国大数据工程师、博客文章过百万的静觅大神力作

新增异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、智能网页解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点

免费提供全书配套代码，为教师专门提供配套 PPT

重磅炸弹

获得 Python 之父 Guido van Rossum 推荐。

（没错，他就是Python的创始人! ! 这位大佬在 1989 年编写了Python！)

小崔老师为了得到他的推荐，把当时审核完的 1000 多页稿件、书的内容介绍和候选推荐语全翻译成了英文版并发给了他，经过 Director 的帮助和他自己的努力，龟叔回复了崔老师，并给他写了推荐语。

（选自作者崔庆才的知乎，Guido 写给作者的邮件）

（《Python 3网络爬虫开发实战（第2版）》封面上的推荐语）

作者介绍

崔庆才

微软（中国）软件工程师，北京航空航天大学硕士，主要研究网络爬虫、Web 开发、机器学习等方向。

随书附赠思维导图

业内大佬推荐

时代在不断进步，我们需要不断学习，庆才在工作上是这样，在兴趣上也是这样，这本爬虫书充分体现了这一点。第 2 版相比第 1 版内容更加全面，覆盖的知识点更为广泛，也更贴近技术前沿。本书具有通俗易懂的讲解和丰富的案例代码，可以让读者系统地学习爬虫相关的各种知识，我极力推荐大家阅读本书。

——曾文峰，微软亚洲互联网工程院副院长、微软公司全球合伙人

在今天这个数据驱动的人工智能时代，这个有越来越多移动互联网数据来自 App 的时代，主流的数据来源平台几乎都提高了数据采集的风控水平，这导致数据采集的难度越来越大，此时行业中需要一本书来帮助爬虫工程师提高技术水平。崔庆才的这本《Python 3 网络爬虫开发实战（第2版）》是市场上截至目前公开数据采集领域最好的图书之一，这本书能解答数据采集工作中遇到的大部分问题，更难得的是作者还建立了技术讨论群，方便大家交流和提高。

——梁斌 penny，北京八友科技总经理、清华大学博士

作为第 1 版的升级版，本书增加了很多前沿的爬虫相关技术。从爬虫入门到分布式抓取，本书详细介绍了爬虫技术的各个要点，并针对不同场景提出了不同的解决方案。另外，书中的实战案例也在第 1 版的基础上做了重构升级，能帮助读者更好地学习爬虫技术。本书内容通俗易懂，干货满满，强烈推荐给大家！

——宋睿华，中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授

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