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分布式爬蟲實戰

Ⅱ

學習收益：

1. 掌握

分布式

爬蟲的實現原理以及常用的使用場景，例如內容聚合、過程跟蹤、比價、數據挖掘等

2. 掌握分布式系統架構設計

3. 掌握常用資料庫的原理和使用、開發中需要注意的重點

4. 了解如Google、百度、今日頭條等互聯網公司的產品技術和解決方案

5. 了解從文本採集到存儲、分析的全套流程，會涉及基礎的機器學習、文本分類和搜索引擎的原理

6. 針對不同任務，能快速開發網路爬蟲滿足業務需求

主講老師：

楊 真

曾就職於Sun中國工程研究院，負責Java 虛擬機的定製開發工作；之後就任騰訊無線部門技術負責人，引領開發了第一版的歡樂鬥地主、QQ空間移動版及QQ音樂；2013年自主創業並任公司CTO，開發了多款基於爬蟲、大數據及搜索引擎的商業應用及產品。碩士畢業於北京航空航天大學計算機專業，一直從事軟體研發工作，具備豐富的互聯網產品研發經驗。

開課時間：

2017年6月8日

學習方式：

在線直播，共14次

每周2次（

周二、四晚上20:00-22:00

）

直播後提供錄製回放視頻，在線反覆觀看，有效期1年

升級內容：

1. 圍繞微博的抓取、存儲、提取和文本分析來展開

2. 增強了計算機架構與分布式系統的設計，例如負載均衡和任務隊列的大篇幅介紹

3. 增加了對於資料庫性能及優化的關鍵方法和原理的介紹，例如深翻頁、查詢優化、索引優化，Redis 隊列原理及優化等

4. 在第一期使用簡單Socket實現消息隊列的基礎上，增加了對成熟分布式架構（ZooKeeper）、消息隊列（RabbitMQ）等的介紹，便於學員根據系統複雜度的提高而升級

課程大綱

第一課

靜態網頁爬蟲：爬蟲的基礎技術

1. HTML

2. CSS 選擇器

3. JavaScript 介紹

4. lxml 及 XPath

5. Python 里的網路請求

6. 高速位緩存設計：BloomFilter

7. 第一個爬蟲：螞蜂窩的遊記

第二課 登錄及動態網頁的抓取

1. 表單

2. 網站登錄及Cookie

3. Headless 的瀏覽器：PhantomJS

4. 瀏覽器的驅動：Selenium

5. 動態網頁數據獲取

第三課 微博的抓取

1. 微博網站分布及結構分析

2. 通過動態頁面來抓取

3. 微博網路介面的逆向分析

4. Java 的反編譯

5. 加密庫

6. 源代碼的介面分析

7. 利用API來抓取微博

第四課 多線程與過進程的爬蟲

1. 線程與進程

2. Python 的多線程約束

3. 多個線程同時抓取

4. 多個進程同時抓取

第五課 微博數據的存儲：分布式資料庫及應用

1. SQL 與 NoSQL

2. Hadoop 架構

3. HDFS

4.

HBase

5. MongoDB

6. Redis

7. 基於分布式資料庫的分布式爬蟲

第六課 多機並行的微博抓取：分布式系統設計

1. Socket 編程

2. Master 設計

3. Slave 設計

4. 任務調度及通信協議

5. 分布式集群部署的爬蟲

第七課 分布式系統進階：複雜的分布式機制

1. 分布式應用協調服務：ZooKeeper

2. 分布式消息隊列管理：RabbitMQ/Kafka

3. 服務發布及註冊

4. 灰度升級

第八課 微博數據查詢：分布式資料庫系統的優化及負載均衡

1. 複製與分片

2. 流量控制及均衡

3. 分布式事物及鎖

4. Redis 的核心技術介紹

5. MongoDB 的關鍵技術

6. MySQL 的查詢過程介紹及優化要素

第九課

PageRank、網頁動態重拍及應對反爬蟲技術的手段

1. PageRank 計算模型及推導

2. 網頁抓取順序重排

3. 網站服務架構

4. 尋找與利用分布式伺服器

5. 多IP技術與路由控制

第十課

驗證碼的處理，京東、淘寶的數據抓取及存儲案

1. 基於距離的圖片比

2. 基於 TesseractOcr 的數字識別

3. 其它驗證碼識別方

4. 京東數據抓取

5. 淘寶數據抓取

第十一課

網頁內容排重

1. SimHash

2. 海明距離

3. 海量數據的相似度計算

4. 網頁排重

5. 語義哈希簡介

第十二課

自動摘要及正文抽

1. 距離與聯合概率

2. 自動摘要

3. K-Means 演算法

4. 基於Text/Tag 的正文計算

5. PyGoose 的開源系統

第十三課

網頁分類與針對文本的機器學習應用

1. 網頁分類基礎

2. 分詞與特徵抽取

3. 線性回歸

4. SVM

5. Logistic Regession

6. 網頁分類

7. 多分類器

8. 詞向量簡介

第十四課

信息檢索、搜索引擎原理及應用

1. 搜索引擎架構介紹

2. 正排表與倒排表

3. Bool 模型

4. Vector 模型

5. 概率模型

6. TF/IDF

7. Elastic Search

常見問題：

Q

：

本門課程需要什麼基礎

？

A

：

對

html

能有一些了解（課前一周了解即可）， 有任意語言編程經驗即可。

Q

： 課程中使用的軟體工具是什麼？會提供課程中使用的代碼嗎？

A

：課程中使用工具為Python，會提供代碼。

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