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小白如何快速學(xué)習(xí)Python爬蟲?

來源:奇酷教育 發(fā)表于:

很多同學(xué)想學(xué)習(xí)爬蟲,對(duì)于小白來說,爬蟲可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)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(xué)想學(xué)習(xí)爬蟲,對(duì)于小白來說,爬蟲可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)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(jià)值數(shù)據(jù),經(jīng)分析可以發(fā)揮巨大的價(jià)值,比如:
 
  豆瓣、知乎:爬取優(yōu)質(zhì)答案,篩選出各話題下熱門內(nèi)容,探索用戶的輿論導(dǎo)向。
 
  淘寶、京東:抓取商品、評(píng)論及銷量數(shù)據(jù),對(duì)各種商品及用戶的消費(fèi)場(chǎng)景進(jìn)行分析。
 
  搜房、鏈家:抓取房產(chǎn)買賣及租售信息,分析房?jī)r(jià)變化趨勢(shì)、做不同區(qū)域的房?jī)r(jià)分析。
 
  拉勾、智聯(lián):爬取各類職位信息,分析各行業(yè)人才需求情況及薪資水平。
 
  雪球網(wǎng):抓取雪球高回報(bào)用戶的行為,對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。
 
  Python有很多應(yīng)用的方向,比如后臺(tái)開發(fā)、web開發(fā)、科學(xué)計(jì)算等等,但爬蟲對(duì)于初學(xué)者而言更友好,原理簡(jiǎn)單,幾行代碼就能實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲,學(xué)習(xí)的過程更加平滑,你能體會(huì)更大的成就感。
 
  掌握基本的爬蟲后,你再去學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析、web開發(fā)甚至機(jī)器學(xué)習(xí),都會(huì)更得心應(yīng)手。因?yàn)檫@個(gè)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(shí)間內(nèi)做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數(shù)據(jù)呢?
 
  這里奇酷教育給你一條平滑的、零基礎(chǔ)快速入門的學(xué)習(xí)路徑。
 
  一、學(xué)習(xí) Python 包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲過程
 
  大部分爬蟲都是按“發(fā)送請(qǐng)求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲(chǔ)存內(nèi)容”這樣的流程來進(jìn)行,這其實(shí)也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網(wǎng)頁信息的過程。
 
  其中爬蟲相關(guān)的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建議從requests+Xpath 開始,requests 負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站,返回網(wǎng)頁,Xpath 用于解析網(wǎng)頁,便于抽取數(shù)據(jù)。
 
  如果你用過 BeautifulSoup,會(huì)發(fā)現(xiàn) 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(tài)網(wǎng)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(yīng)對(duì)特殊網(wǎng)站的反爬措施
 
  當(dāng)然,爬蟲過程中也會(huì)經(jīng)歷一些絕望啊,比如被網(wǎng)站封IP、比如各種奇怪的驗(yàn)證碼、userAgent訪問限制、各種動(dòng)態(tài)加載等等。
 
  遇到這些反爬蟲的手段,當(dāng)然還需要一些高級(jí)的技巧來應(yīng)對(duì),常規(guī)的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗(yàn)證碼的OCR處理等等。
 
  往往網(wǎng)站在高效開發(fā)和反爬蟲之間會(huì)偏向前者,這也為爬蟲提供了空間,掌握這些應(yīng)對(duì)反爬蟲的技巧,絕大部分的網(wǎng)站已經(jīng)難不到你了。
 
  三、學(xué)習(xí) scrapy,搭建工程化的爬蟲
 
  掌握前面的技術(shù)一般量級(jí)的數(shù)據(jù)和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常復(fù)雜的情況,可能仍然會(huì)力不從心,這個(gè)時(shí)候,強(qiáng)大的 scrapy 框架就非常有用了。
 
  是一個(gè)功能非常強(qiáng)大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構(gòu)建request,還有強(qiáng)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(xué)會(huì) 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(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ),應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
 
  爬回來的數(shù)據(jù)量小的時(shí)候,你可以用文檔的形式來存儲(chǔ),一旦數(shù)據(jù)量大了,這就有點(diǎn)行不通了。所以掌握一種數(shù)據(jù)庫是必須的,學(xué)習(xí)目前比較主流的 MongoDB 就OK。
 
  可以方便你去存儲(chǔ)一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),比如各種評(píng)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?yàn)檫@里要用到的數(shù)據(jù)庫知識(shí)其實(shí)非常簡(jiǎn)單,主要是數(shù)據(jù)如何入庫、如何進(jìn)行提取,在需要的時(shí)候再學(xué)習(xí)就行。
 
  五、分布式爬蟲,實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并發(fā)采集
 
  爬取基本數(shù)據(jù)已經(jīng)不是問題了,你的瓶頸會(huì)集中到爬取海量數(shù)據(jù)的效率。這個(gè)時(shí)候,相信你會(huì)很自然地接觸到一個(gè)很厲害的名字:分布式爬蟲。
 
  分布式這個(gè)東西,聽起來很恐怖,但其實(shí)就是利用多線程的原理讓多個(gè)爬蟲同時(shí)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(chǔ)爬取的數(shù)據(jù),Redis 則用來存儲(chǔ)要爬取的網(wǎng)頁隊(duì)列,也就是任務(wù)隊(duì)列。
 
  所以有些東西看起來很嚇人,但其實(shí)分解開來,也不過如此。當(dāng)你能夠?qū)懛植际降呐老x的時(shí)候,那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構(gòu)了,實(shí)現(xiàn)一些更加自動(dòng)化的數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)路徑,我們甄選了最實(shí)用的學(xué)習(xí)資源以及龐大的主流爬蟲案例庫。短時(shí)間的學(xué)習(xí),你就能夠很好地掌握 Python 爬蟲,獲取你想得到的數(shù)據(jù),同時(shí)具備數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)的Python基礎(chǔ)。
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