小白如何快速學習Python爬蟲？
來源：
奇酷教育 發表于：
很多同學想學習爬蟲，對于小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。而且爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。
很多同學想學習爬蟲，對于小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。而且爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。
我們可以通過爬蟲獲取大量的價值數據，經分析可以發揮巨大的價值，比如：
豆瓣、知乎：爬取優質答案，篩選出各話題下熱門內容，探索用戶的輿論導向。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
搜房、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
Python有很多應用的方向，比如后臺開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對于初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲后，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
那么如何快速掌握爬蟲技巧，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據呢？
這里奇酷教育給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
一、學習 Python 包并實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按“發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲存內容”這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。
其中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用于解析網頁，便于抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
二、掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態加載等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。
三、學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。
是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
四、學習數據庫基礎，應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種數據庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的數據庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。
五、分布式爬蟲，實現大規模并發采集
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。
前面我們說過了，用于做基本的頁面爬取，MongoDB 用于存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
奇酷教育python+人工智能課程，除了為你提供一條清晰的學習路徑，我們甄選了最實用的學習資源以及龐大的主流爬蟲案例庫。短時間的學習，你就能夠很好地掌握 Python 爬蟲，獲取你想得到的數據，同時具備數據分析、機器學習的Python基礎。
