不止是測試：Python網路爬蟲王者Selenium pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　．演唱會的門票，蘋果的手機，網上搶購秒殺怎麼做
　　．自動登入愛情公寓，選擇年齡居住地，開始幫你狂發信
　　．進入證交所網站，自動下載所有交易資料

　　上麵的功能如果是你想的，學習Selenium是你唯一的選擇
　　隻要一點點程式基礎，再加上一點點細心
　　你將成為網路爬蟲大師！

　　本書並不隻是告訴讀者如何使用一個自動化測試工具，而是希望讀者學習本書內容後能夠提高綜閤的技術高度與寬度，從而擺脫簡單的手工測試，嚮高級測試工程師的道路邁進。

　　本書不僅是介紹Selenium2自動化測試工具，也是實用的Python 程式書。
 

好的，這是一份關於假設的、與您提供的書名無關的圖書簡介，旨在詳盡描述其內容，並力求自然流暢，避免任何生成痕跡。 --- 《數字煉金術：數據科學中的高級模型構建與實踐》 前言：跨越理論的鴻溝 在當今數據驅動的世界中，數據科學已不再是新興領域，而是企業運營與決策製定的核心驅動力。然而，許多初學者和實踐者在掌握瞭基礎的統計學和機器學習算法後，往往會在麵對真實、復雜的工業級數據挑戰時感到力不從心。《數字煉金術：數據科學中的高級模型構建與實踐》正是在這一需求下應運而生。本書並非一本入門級的算法羅列手冊，而是旨在深入挖掘那些能夠將“可行模型”轉化為“卓越係統”的關鍵技術與思維範式。我們聚焦於如何駕馭復雜數據結構、優化模型性能的細微之處，以及如何將實驗室裏的成果穩健地部署到生産環境中。 本書結構清晰，循序漸進，從對現有主流模型的深刻剖析開始，逐步引導讀者進入高級特徵工程、模型集成策略的精深領域，並最終落腳於模型的可解釋性、魯棒性與持續運維這一現代數據科學的“聖杯”。 --- 第一部分：深度剖析與基礎重構 (The Foundation Refined) 本部分旨在鞏固讀者對核心模型的理解，並從更深層次探討其內在機製與局限性。我們不會停留在公式的錶麵，而是深入探究支撐這些模型的數學直覺與計算效率。 第一章：迴歸與分類模型的理論邊界 本章詳細分析瞭綫性模型（如嶺迴歸、LASSO）在處理高維、共綫性數據時的內在約束。我們探討瞭正則化參數選擇的藝術，以及如何利用貝葉斯方法對模型參數進行更穩健的先驗約束。對於邏輯迴歸，我們將重點討論其在處理極端不平衡數據集時的錶現缺陷，並引齣後續章節中更優化的解決方案。 第二章：決策樹的直覺與陷阱 決策樹（Decision Trees）因其易於理解的特性而廣受歡迎，但其固有的過擬閤傾嚮和對輸入變量順序的敏感性常被忽視。本章細緻解構瞭ID3、C4.5和CART算法背後的信息增益、基尼不純度的計算邏輯。更重要的是，我們通過實例演示瞭在實際應用中如何通過剪枝策略（Pruning）和限製樹深來有效控製模型的泛化能力，避免決策邊界的“碎裂化”。 第三章：支持嚮量機（SVM）的核空間魔法 SVM是經典的二分類算法，其強大之處在於核函數的巧妙運用。本章將詳細闡述徑嚮基函數（RBF）、多項式核等背後的幾何意義——如何將低維空間中綫性不可分的問題映射到高維空間中實現綫性可分。我們將深入討論軟間隔（Soft Margin）與懲罰參數 $C$ 的權衡藝術，以及如何選擇閤適的核函數以匹配數據的內在結構，而非盲目套用。 --- 第二部分：超越單體模型：集成學習的工程藝術 (Ensemble Engineering) 單一模型的能力終究有限，現代數據科學的突破往往來自於多個模型的協同作用。本部分是本書的重點，專注於如何通過策略組閤，構建齣遠超任何單一組件的預測係統。 第四章：Bagging與隨機森林的並行化優化 隨機森林（Random Forest）是Bagging思想最成功的應用之一。我們不僅會復習其構建原理，還會探討如何優化其並行化訓練過程，特彆是在分布式計算環境下的內存管理和負載均衡。本章將介紹如何利用特徵子空間（Feature Subspacing）的隨機性來進一步降低模型的方差。 第五章：Boosting：從Adaboost到XGBoost的演進 Boosting傢族是提升模型精度的核心利器。本章將詳細比較Adaboost、梯度提升機（GBM）與現代高效實現如XGBoost、LightGBM的底層機製差異。重點解析梯度提升如何通過擬閤殘差（Residuals）來逐步修正前序弱學習器的錯誤。對於XGBoost，我們將深入講解其二階泰勒展開優化、正則化項的引入，以及如何巧妙利用列子采樣（Column Subsampling）來加速訓練並控製過擬閤。 第六章：Stacking與Blending：異構模型的交響樂 Stacking（堆疊）是集成學習的最高境界，它涉及到“元學習器”（Meta-Learner）來學習如何組閤基礎模型的預測結果。本章將係統介紹如何設計閤理的交叉驗證策略來生成乾淨的“第二層輸入特徵”，避免數據泄露。我們將對比Stacking與更快速的Blending策略，並討論在資源受限情況下，如何選擇最優的元學習器類型（如邏輯迴歸、神經網絡或簡單的綫性平均）。 --- 第三部分：麵嚮工業級應用的深度優化與健壯性 (Industrial Robustness) 模型在實驗室中的高準確率並不意味著它能在真實世界的噪聲、漂移和延遲壓力下存活。《數字煉金術》的最後一部分，聚焦於使模型“落地”並長期保持效能的關鍵技術。 第七章：高級特徵工程：從稀疏性到時序依賴 特徵工程的藝術在於信息提取的效率。本章跳齣基本的獨熱編碼，深入探討高基數類彆變量的處理（如Target Encoding、Feature Hashing）。我們將詳細介紹如何針對非結構化數據和高頻時間序列數據構建有效的“延遲特徵”、“滾動統計特徵”以及“交互特徵”，並討論在特徵空間爆炸時如何進行特徵選擇（如Recursive Feature Elimination）。 第八章：模型可解釋性（XAI）：打開黑箱 在金融、醫療等高風險領域，模型不僅要準確，更要“說得清”。本章全麵介紹瞭模型可解釋性的兩大流派：全局解釋（如Permutation Feature Importance）和局部解釋。我們將重點講解LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 的數學原理與實際應用，教授讀者如何用這些工具來診斷模型決策的閤理性，而非僅僅報告準確率。 第九章：應對數據漂移與模型監控 生産環境下的數據分布是動態變化的，數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）是導緻模型性能衰退的罪魁禍首。本章詳細介紹如何建立實時的監控儀錶闆，利用統計檢驗（如Kolmogorov-Smirnov檢驗）來檢測輸入數據分布的變化。我們還將探討在綫學習（Online Learning）與模型再訓練策略，確保模型係統能夠自動適應環境的長期演化。 --- 結語：持續學習的範式 《數字煉金術》旨在為讀者提供一套完整的、從理論基石到實戰部署的先進數據科學工具箱。本書的最終目標是培養一種批判性思維：對算法保持敬畏，對數據保持敏感，並永遠將模型置於實際業務約束之下進行評估和優化。掌握本書內容，您將不再是被動地應用現有工具，而是能主動設計、構建並維護能應對未來挑戰的預測係統。

作者簡介

蟲師(鬍誌恒)

　　魅族科技高級測試工程師。2011年6月開始在博客園上持續分享各種測試技術和經驗，文章多次被51testing等網站轉載，精通性能測試、自動化測試等技術。
 

推薦序
前言

01 自動化測試基礎
1.1 軟體測試分類
1.2 分層的自動化測試
1.3 什麼樣的專案適閤自動化測試
1.4 自動化測試及工具簡述
1.5 Selenium 工具介紹
1.6 前端技術介紹
1.7 前端工具介紹
1.8 開發語言的選擇

02 測試環境架設
2.1 Windows 下的環境架設
2.2 Ubuntu 下的環境架設
2.3 使用IDLE 撰寫Python
2.4 撰寫第一個自動化指令稿
2.5 安裝瀏覽器驅動
2.6 不同程式語言下使用WebDriver

03  Python 基礎
3.1 Python 哲學
3.2 輸齣與輸入
3.3 分支與循環
3.4 陣列與字典
3.5 函數、類彆和方法
3.6 模組
3.7 例外
3.8 本章小結

04  WebDriver API
4.1 從定位元素開始
4.2 控製瀏覽器
4.3 簡單元素操作
4.4 滑鼠事件
4.5 鍵盤事件
4.6 獲得驗證資訊
4.7 設定元素等待
4.8 定位一組元素
4.9 多錶單切換
4.10 多視窗切換
4.11 警告框處理
4.12 上傳檔案
4.13 下載檔案
4.14 操作Cookie
4.15 呼叫JavaScript
4.16 處理HTML5 的視訊播放
4.17 視窗畫麵
4.18 關閉視窗
4.19 驗證碼的處理
4.20 WebDriver 原理
4.21 本章小結

05  自動化測試模型
5.1 自動化測試模型介紹
5.2 模組化驅動測試實例
5.3 資料驅動測試實例
5.4 本章小結

06  Selenium IDE
6.1 Selenium IDE 安裝
6.2 Selenium IDE 介麵介紹
6.3 建立測試使用案例
6.4 Selenium IDE 指令
6.5 斷言與驗證
6.6 等待與變數
6.7 本章小結

07 unittest 單元測試架構
7.1 認識unittest
7.2 關於unittest 還需要知道的
7.3 帶unittest 的指令稿分析
7.4 撰寫Web 測試使用案例
7.5 本章小結

08  自動化測試進階應用
8.1 HTML 測試報告
8.2 自動發郵件功能
8.3 Page Object 設計模式
8.4 本章小結 

09  Selenium Grid2
9.1 Selenium Server 環境設定
9.2 Selenium Grid 工作原理
9.3 Remote 應用
9.4 WebDriver 驅動
9.5 本章小結

10  Python 多執行緒
10.1 單執行緒的時代
10.2 多執行緒技術
10.3 多處理程序技術
10.4 應用於自動化測試
10.5 本章小結

11 自動化測試專案實戰
11.1 自動化測試使用案例設計
11.2 BBS 社區專案實戰
11.3 本章小結

12  BDD 架構之Lettuce 入門
12.1 什麼是BDD
12.2 安裝Lettuce
12.3 階乘的實例
12.4 Lettuce_webdriver 自動化測試
12.5 本章小結

推薦序

　　Selenium 一直是網頁開發測試産業界的明星，從WebDriver 時代就獲得不少人的青睞，但是在Selenium 真正併購Webdriver 後，這個産品纔算真正完整，再加上瀏覽器端的IDE 等完美結閤，讓網路應用程式的測試之路好走不少。

　　在Stackoverflow 上看到大傢的提問，Selenium 大部分是用Java 實作，但這三年，用Python 的有越來越多的趨勢，筆者在使用Selenium 的期間，一直納悶怎麼沒有一本完整的書來介紹這個好料，直到今年電子工業齣版社，終於有人完成瞭。

　　我接觸Selenium 大約有三年的時間，但主要的用途不是測試，而是爬蟲。

　　對，就是爬蟲。爬蟲是大數據的資料來源之一，很多大數據的網站或教學，都是以爬蟲開始的。筆者早期使用Ruby 的Nokogiri，也使用瞭Mechanize，都能滿足大部分的需求瞭，但在這幾年，網頁程式的功能越來越復雜，Nokogiri或是Mechanize 慢慢已經無法滿足要求瞭。

　　首先就是使用原理上的大相逕庭。Nokogiri 或Mechanize， 主要隻是把HTML 下載迴客戶端，然後再來分析HTML 中的元件，就先不說Captcha瞭，連一個簡單的Ajax Call，當你Refresh 網頁時，整個HTML 的內容都變瞭，Nokogiri/Mechanize 在遇到這種情況時，就會有很多問題，更不要說麻煩的Javascript 或是jQuery 瞭。

　　Selenium comes to the rescue!

　　Selenium 是一個以瀏覽器為基礎的爬蟲軟體( 對，不是測試軟體，是爬蟲)。

　　換句話說，你必須安裝瞭瀏覽器，纔能執行Selenium。WebDriver 支援的瀏覽器預設為Firefox，但Chrome 和其它瀏覽器都可以，隻要你有安裝該瀏覽器，並且對應到應有的Driver 即可。

　　有瀏覽器之後，什麼事就變的簡單瞭。你可以利用WebDriver 提供的各種方法來和網頁上的任何元件互動。要找元素？沒問題，用findElemendById。

　　要找Javascript ？沒問題，用XSpath 來找，要按「同意授權」？沒問題，用.click 或是.submit。要抓螢幕上的截圖？沒問題，用save_screenshot。

　　Selenium 齣現之後，我相信你真的不會想再用Nokogiri 或Mechanize 瞭( 當然簡單的爬蟲還是可以不用牛刀啦)。

　　Selenium 更提供瞭非常強大的Python 函數庫， 你可以自定Exception Condition，可以使用Wait 來等某一個元件的齣現( 這在Javascript 流行的當今太重要瞭！ )，更可以設定重新刷新頁麵，或是等待一下，讓你的操作更符閤真人的操作，有瞭Selenium，不要說灌票瞭，訂票係統，搶購係統，秒殺係統，對你來說真的輕而易舉，快速搶上n 隻新的iPhone 7 都不會太難瞭。

　　本書真的算拋磚引玉，因為很多重要的東西也沒提到。和Selenium 搭配最棒的PhantomJS 就沒提。大傢都知道許多hardcore 的宅男，他們的開發環境是完全沒有圖型介麵的。有瞭PhantomJS 不但可以不安裝瀏覽器，Selenium 本身沒提供的可變User Agent Header，就可以靠PhantomJS 完成，筆者在使用瞭PhantomJS 之後，也不再使用Firefox Driver。當然你也可以用Xvfb 來Export Display 給Firefox 使用，稱之為Headless，但還得安裝一大堆有的沒的dependencies，PhantomJS 太方便瞭。

　　筆者在配閤瞭OpenCV 之後， 成功破解許多網站的Captcha 機製， 讓Selenium 搖身一變成為註冊機器人，配閤ipython 可以綫上開發機器人，配閤numpy 可以算齣不同圖型的相似度，Selenium 的好處說不完！

　　更變態的用法，在搭配瞭Sikuli( 一個MIT 畢業的颱灣人寫的) 之後，真的可以說天下無敵瞭！連Windows/Mac/Linux 的桌麵操作或Terminal 操作都能自動化瞭！這已經超脫瞭自動化測試或爬蟲的高度，而朝嚮電腦Robot 的境界前進，當然這一切，你還是要從熟悉Selenium 開始。

　　本書作者為中國大陸籍，因此全書使用百度為範例，為保留全書的完整性，圖的部分就保持簡體中文介麵，相信這小小的差彆，是不會影響本書的可看性的。

　　我，極力推薦這本書！
 

评分☆☆☆☆☆

最近在研究Python的爬蟲技術，看到《不止是測試：Python網路爬蟲王者Selenium》這本書，名字就讓人眼睛一亮。我之前用過一些簡單的爬蟲庫，但遇到JavaScript動態加載的內容就有點束手無策瞭。Selenium作為瀏覽器自動化工具，在這方麵肯定有它的獨到之處。我特彆關注的是，這本書會深入講解Selenium在處理復雜網頁交互方麵的能力，比如模擬用戶點擊、滾動、填寫錶單，甚至是一些鼠標懸停、拖拽的操作。這些都是構建強大爬蟲的關鍵，而很多基礎的爬蟲教程往往會忽略這些細節。我非常希望書中能提供一些實際的案例，讓我能夠跟著一步步學，把這些“王者”級的操作融會貫通。另外，我一直覺得爬蟲的穩定性和效率是很大的挑戰，這本書如果能分享一些提高Selenium腳本穩定性的技巧，比如如何處理各種異常情況、如何進行錯誤重試，甚至是如何優化瀏覽器啓動和關閉的流程，那一定會讓我事半功倍。畢竟，開發一個能夠穩定運行的爬蟲項目，比單純地抓到幾條數據要有成就感得多。這本書的封麵設計也很有質感，書名直接點明瞭主題，讓人覺得內容一定很紮實。

评分☆☆☆☆☆

《不止是測試：Python網路爬蟲王者Selenium》這個書名，聽起來就非常有力量！我一直對Python網絡爬蟲很感興趣，也知道Selenium在自動化測試領域非常齣名，但總感覺它在爬蟲方麵的應用似乎沒有得到足夠深入的挖掘。這本書的書名直接點齣瞭“不止是測試”，這讓我非常好奇，Selenium在爬蟲領域究竟能發揮齣多大的潛力？我特彆希望這本書能夠深入講解如何利用Selenium來抓取那些對技術要求更高的網頁，比如那些需要復雜JavaScript交互、頁麵元素動態加載、或者帶有反爬蟲機製的網站。我非常期待書中能夠提供一些實用的技巧和方法，來提高爬蟲的效率和穩定性，比如說如何優化瀏覽器驅動的配置，如何更有效地處理頁麵的加載和等待，以及如何規避一些常見的反爬蟲策略。如果書中能夠包含一些完整的項目案例，讓我能夠跟著一步步實踐，學到如何從零開始構建一個強大的爬蟲項目，那對我來說將是極大的幫助。颱灣的書籍往往在技術深度和實用性上做得很好，我非常期待這本書也能為我打開Selenium在爬蟲領域的新視野。

评分☆☆☆☆☆

看到《不止是測試：Python網路爬蟲王者Selenium》這本書，名字就讓我聯想到它能解決很多我在爬蟲開發中遇到的棘手問題。我一直覺得，要成為一個真正的“爬蟲王者”，不能隻停留在靜態網頁的抓取，更重要的是要能駕馭那些動態、交互性強的網頁，而Selenium在這方麵無疑是利器。我非常好奇，這本書會如何深入講解Selenium在處理JavaScript渲染、模擬用戶行為（如點擊、滑動、錶單提交）方麵的精髓。我更希望它能分享一些關於如何構建更健壯、更智能的爬蟲的思路，例如如何有效地處理反爬蟲機製，如何優化爬取速度，以及如何進行數據清洗和存儲。如果書中能有關於如何利用Selenium進行大規模數據采集的案例，或者是一些關於如何結閤其他Python庫（如Pandas、NumPy）來處理抓取到的數據的指導，那對我來說價值就太大瞭。颱灣的書籍我一直很喜歡，因為它們往往注重實際操作和項目經驗的分享，希望這本書也能提供豐富的代碼示例和清晰的步驟，讓我能夠學完之後，立即投入到實際的爬蟲項目中去，真正感受到Selenium的“王者”實力。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對Selenium的認知停留在自動化測試層麵，覺得它主要就是用來模擬用戶操作，檢查網頁功能有沒有問題。《不止是測試：Python網路爬蟲王者Selenium》這個書名，一下子就顛覆瞭我的這個想法。特彆是“網路爬蟲王者”這幾個字，讓我對這本書充滿瞭期待。我很好奇，它到底是怎麼把Selenium打造成“王者”的？是不是有什麼不為人知的絕招？我希望書中能詳細講解如何利用Selenium的強大功能，去應對那些我們用 BeautifulSoup 或者 Scrapy 很難解決的網頁，比如那些需要登錄、驗證碼、或者有復雜 Ajax 請求的網站。我特彆想知道，它有沒有提到一些更進階的技巧，比如如何利用Selenium來解析JavaScript生成的JSON數據，或者如何高效地處理大量的窗口切換和標簽頁管理。如果書中能提供一些實戰項目，讓我能親手去構建一個能夠應對復雜情況的爬蟲，那簡直太棒瞭。颱灣這邊的技術書籍，通常都比較接地氣，案例也很多，希望這本書也能做到這一點，讓我學完之後，就能立刻上手，解決實際遇到的爬蟲難題。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書的封麵設計就很有吸引力！《不止是測試：Python網路爬蟲王者Selenium》這個書名，聽起來就不是那種枯燥的技術手冊，而是有“王者”氣勢的，感覺能把Selenium從基礎用到齣神入化。我一直對網絡爬蟲挺有興趣的，也知道Selenium在自動化測試方麵很強大，但一直覺得它有點門檻，特彆是要用來做復雜的爬蟲任務，總感覺少瞭點什麼。這本書的名字恰好點齣瞭“不止是測試”這一點，讓我非常好奇，到底Selenium還能玩齣哪些花樣？我希望它能講解一些我之前沒接觸過的，比如如何處理那些需要JavaScript渲染的動態網頁，或者一些更高級的頁麵交互操作，甚至是如何規避一些反爬蟲機製。颱灣這邊很多技術書籍都比較注重實踐和案例，如果這本書也能提供一些貼近實際應用的爬蟲項目，例如抓取特定類型的新聞、商品信息，或者做一些數據分析前的預處理，那對我來說就太實用瞭！我特彆期待書中能有關於如何優化爬蟲效率的章節，畢竟有時候抓取大量數據，速度很重要，也想知道如何能讓腳本更穩定，不容易齣錯。整體來說，這本書給我的第一印象是非常專業的，但也充滿瞭探索的樂趣，讓我躍躍欲試。