Python爬蟲怎么學(xué)？分哪幾個(gè)階段？

　　如果你仔細(xì)觀察，就不難發(fā)現(xiàn)，懂爬蟲、學(xué)習(xí)爬蟲的人越來越多，一方面，互聯(lián)網(wǎng)可以獲取的數(shù)據(jù)越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優(yōu)秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

　　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。比如有的人認(rèn)為學(xué)爬蟲必須精通 Python，然后哼哧哼哧系統(tǒng)學(xué)習(xí) Python 的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)，很久之后發(fā)現(xiàn)仍然爬不了數(shù)據(jù);有的人則認(rèn)為先要掌握網(wǎng)頁的知識(shí)，遂開始 HTMLCSS，結(jié)果入了前端的坑，瘁……

　　但掌握正確的方法，在短時(shí)間內(nèi)做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，其實(shí)非常容易實(shí)現(xiàn)。但建議你從一開始就要有一個(gè)具體的目標(biāo)，你要爬取哪個(gè)網(wǎng)站的哪些數(shù)據(jù)，達(dá)到什么量級(jí)。

　　那些所有你認(rèn)為必須的前置知識(shí)，都是可以在完成目標(biāo)的過程中學(xué)到的。這里給你一條平滑的、零基礎(chǔ)快速入門的學(xué)習(xí)路徑。

　　1.學(xué)習(xí)Python包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲過程

　　2.掌握各種技巧，應(yīng)對(duì)特殊網(wǎng)站的反爬措施

　　3.學(xué)習(xí)scrapy，搭建工程化爬蟲

　　4.學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫知識(shí)，應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取

　　5.分布式爬蟲，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并發(fā)采集

　　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。

　　Python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。

　　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，比如被封IP、比如各種奇怪的驗(yàn)證碼、字體加密、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、字體反加密、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。

　　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。

　　scrapy 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。

　　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。

　　MongoDB 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。

　　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。

　　Scrapy 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)更加自動(dòng)化的數(shù)據(jù)獲取。

　　- 如何高效學(xué)習(xí) -

　　你看，這一條學(xué)習(xí)路徑下來，你已然可以成為老司機(jī)了，非常的順暢。所以在一開始的時(shí)候，盡量不要系統(tǒng)地去啃一些東西，找一個(gè)實(shí)際的項(xiàng)目(開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手)，直接開始就好。

　　因?yàn)榕老x這種技術(shù)，既不需要你系統(tǒng)地精通一門語言，也不需要多么高深的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，高效的姿勢就是從實(shí)際的項(xiàng)目中去學(xué)習(xí)這些零散的知識(shí)點(diǎn)，你能保證每次學(xué)到的都是最需要的那部分。

　　當(dāng)然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學(xué)習(xí)資源、如何篩選和甄別，是很多初學(xué)者面臨的一個(gè)大問題。

　　不過不用擔(dān)心，奇酷Python培訓(xùn)課程為你量身定制，我們有企業(yè)總監(jiān)級(jí)講師授課，帶你從小白到Python開發(fā)工程師，在這里你不僅可以學(xué)會(huì)Python爬蟲，還能學(xué)會(huì)Python數(shù)據(jù)分析，更多人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等進(jìn)階知識(shí)，而且每一步都有實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目練習(xí)，在這里見證你的高手煉成之路!

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