Python如何才能高效地爬取海量数据

我们都知道在互联网时代，数据才是最重要的，而且如果把数据用用得好的话，会创造很大的价值空间。但是没有大量的数据，怎么来创建价值呢？如果是自己的业务每天都能产生大量的数据，那么数据量的来源问题就解决啦，但是没有数据怎么办？？哈哈哈，靠爬虫来获取呀！！！

通过利用爬虫技术获取规模庞大的互联网数据，然后做市场分析、竞品调研、用户分析、商业决策等。

也许对于小白来说，爬虫是一件非常难且技术门槛高的是，但是如果掌握了正确的方法，在短时间内可以让你应运自如。下面就分享一下我的学习经验吧。

另外，小编有自己的学习交流群（主要是Python）大家如果想要来学习的话，可以加下：719+139+688，不管你是小白还是大牛，小编都欢迎，而且小编会在群里面不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2018年最新学习资料和零基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴

先学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

Python中爬虫的包很多：有urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider

等，初学者可以从requests包和Xpath包开始学习，requests包主要负责连接网站，返回网页，而Xpath用于解析网页，便于抽取数据。大概的过程大概就是先发送请求，然后获得页面并解析页面，最后抽取储存内容。

掌握反爬虫技术

我们在爬虫过程中一般会遇到网站封IP、动态加载或各种奇怪的验证码和userAgent访问限制等问题。我们需要使用访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR等手段来解决。

scrapy搭建工程化的爬虫

在遇到复杂情况的时候，就需要使用scrapy 框架啦。scrapy是一个非常强大的爬虫框架，能便捷地构建request，还有强大的selector方便地解析response，有着超高的性能，还有使爬虫工程化、模块化。

学习数据库基础，应对大规模数据存储

比如：MongoDB NoSQL数据库用来存储一些非结构化的数据。也有学习关系型数据库Mysql或Oracle。

利用分布式爬虫实现并发爬取

在爬虫的过程中会遇到爬取海量数据的情况，这时的效率会降低。可以利用分布式爬虫来解决此问题。就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，主要是使用Scrapy

+ MongoDB + Redis这三种技术。Redis主要用来存储要爬取的网页队列，而MongoDB就是来存储结果的。

如果你连分布式爬虫都学的很好了，那你基本就是一个大牛啦。

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