"本书围绕大数据采集与挖掘，对采集技术的相关基础、技术原理、Python实现技术、大数据挖掘与应用方法进行了系统介绍。书中全面、完整地覆盖了各种类型的网络爬虫及相关的信息处理挖掘技术，并提供了45个与爬虫技术和应用相关的Python程序。全书共分为四部分，即概述、基础篇、技术与实现篇、大数据挖掘与应用篇。第一部分 （第1章）是概述，指出利用Python采集互联网大数据的重要性，介绍了相关技术研究、技术体系、 采集技术的合规性及应用现状等 ，分析了大模型对互联网大数据技术的影响； 第二部分 （第2、3章）是基础篇，包括Web服务器的应用架构以及HTTP、Robots、HTML、页面编码等相关协议和规范； 第三部分 （第4~10章）是技术与实现篇，全面介绍普通网络爬虫技术、动态页面采集方法、主题爬虫技术、Deep Web爬虫、微博信息采集、Web信息提取以及反爬虫技术等，内容涵盖各种爬虫技术实现方法及Python实例； 第四部分 （第11、12章）是大数据挖掘与应用篇，介绍 文本、情感、社交网络和时间序列等典型大数据处理与挖掘技术 及应用模式，并以新闻舆情监测、 Web自动化测试、酒店评论文本挖掘 为例介绍Python爬虫应用构建方法，将本书介绍的一些关键技术、模型和工具贯穿在一起。 "

前言 党的二十大报告强调： “加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”，互联网大数据在数字经济中占据着核心地位，是推动经济社会发展的关键生产要素。互联网数据具有典型的大数据特征，即数据量大、数据类型多样化、数据流动性快，并且随着“互联网+”和数字经济国家战略的推进，互联网大数据的应用价值变得多样化。因此，互联网大数据成为大数据技术教学和研究应用的重要数据源。 编者于2020年出版的《Python爬虫大数据采集与挖掘微课视频版》，以互联网大数据的采集与挖掘为主题，介绍相关技术基础、大数据采集技术、大数据挖掘及应用技术。本书(第2版)进一步丰富了多种互联网大数据的处理，完善了爬虫技术体系，提升了知识的完整性、逻辑性和实用性。 在内容安排上，本书涵盖Web应用架构技术、Web页面及相关技术、各种爬虫采集技术、Web信息提取技术、大数据处理与挖掘以及应用技术。在爬虫技术上，本书涵盖各种不同类型的爬虫，包括普通爬虫、动态爬虫、主题爬虫、Deep Web爬虫以及微博爬虫。在大数据处理方面，本书涵盖文本、社交网络、时间序列等不同类型数据处理。在应用方面，本书以三种典型的Web信息采集与处理为例，介绍了爬虫技术的应用模式与Python实现方法。 本书作为一本产学兼顾的教材，具有如下特色。 (1) 以互联网大数据技术为主线，将Web应用技术、各种页面采集的共性技术与特有技术、大数据处理与挖掘以及爬虫合规性等相关技术有机地结合在一起，涉及当前互联网Web空间的典型应用，构成完整的大数据采集和挖掘的知识体系。 (2) 在互联网大数据的采集技术中，...