要知道爬虫这么简单，我早去学了！

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        爬虫目前是大家公认的入门Python最好方式。虽然Python有很多应用的方向，但对于新手小白而言爬虫更友好，不管你是数学专业，还是土木专业都可以快速上手。原理也更简单，几行代码就能实现基本的爬虫，让新手小白体会更大的成就感。

        网络爬虫，又名网页蜘蛛，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。简单的说，网络爬虫就是爬到对应网页后把需要的信息搞下来的程序。

        一般而言，若要成为一名爬虫工程师，需要掌握的就是Python、Java、C或者其他语言的一种，还要对网络编程、Socket、HTTP协议等熟悉。

        在当今这个大数据时代，网络爬虫作为网络、存储与机器学习等领域的交汇点，已经成为满足个性化网络数据需求的最佳实践。那么到底如何学习爬虫呢?

        作为零基础小白，大体上可分为三个阶段去实现。

 第一阶段是Python基础，这一阶段需要做的是掌握一些Python的基础知识，比如Python基础原理、开发环境配置、网络请求、面向对象编程等基本原理。

第二阶段是Python高级，这一阶段需要需要熟悉一些Python的语法进阶、高级函数的应用、正则表达式，数据库等。熟悉主流的爬虫工具。

第三阶段就需要自己动手操作了，到了这个阶段你开始有自己的解题思路了，可以独立设计爬虫系统。

★学习Python爬虫需要注意哪些点呢？ ★

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

        大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。Python爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

        如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下。当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。

了解非结构化数据的存储

        爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

学习scrapy框架，搭建工程化爬虫

        掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备Python爬虫工程师的思维了。

学习数据库

        爬回来的数据量小的时候，你可以用txt文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的MongoDB就OK。MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

数据挖掘与数据分析

        数据清洗完最终要进行持久化存储，你可以用文件存储，比如CSV文件，也可以用数据库存储，简单的用 SQLite，专业点用 MySQL，或者是分布式的文档数据库 MongoDB，这些数据库对Python都非常友好，有现成的库支持，你要做的就是熟悉这些 API 怎么使用。

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

        当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。

   

        如何应对反爬虫没有既定的统一的解决方案，靠的是你的经验以及你所掌握的知识体系。这不是仅凭五年高考三年模拟就能达到的高度。

分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

        爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握Scrapy+ MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取

MongoDB 用于存储爬取的数据

Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列

        所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

        只要按照以上的Python爬虫学习路线，一步步完成，即使是新手小白也能成为老司机，而且学下来会非常轻松顺畅。所以新手在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目，直接开始操作就好。

        好了，今天分享到此结束，感谢大家阅读！