學習Python包并實現基本的爬蟲過程

這篇文章主要介紹了學習Python包并實現基本的爬蟲過程，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。 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。

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。比如有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂 開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑 ，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從 一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。 那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。 這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

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。

Python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 。

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。

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。

scrapy 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。

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。

MongoDB 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。

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 。

Scrapy 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。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好 。

在這里有一套非常系統的爬蟲課程，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。

《Python爬蟲：入門+進階》大綱

第一章：Python 爬蟲入門

1、什么是爬蟲

網址構成和翻頁機制

網頁源碼結構及網頁請求過程

爬蟲的應用及基本原理

2、初識Python爬蟲

Python爬蟲環境搭建

創建第一個爬蟲：爬取百度首頁

爬蟲三步驟：獲取數據、解析數據、保存數據

3、使用Requests爬取豆瓣短評

Requests的安裝和基本用法

用Requests爬取豆瓣短評信息

一定要知道的爬蟲協議

4、使用Xpath解析豆瓣短評

解析神器Xpath的安裝及介紹

Xpath的使用：瀏覽器復制和手寫

實戰：用Xpath解析豆瓣短評信息

5、使用pandas保存豆瓣短評數據

pandas的基本用法介紹

pandas文件保存、數據處理

實戰：使用pandas保存豆瓣短評數據

6、瀏覽器抓包及headers設置（案例一：爬取知乎）

爬蟲的一般思路：抓取、解析、存儲

瀏覽器抓包獲取Ajax加載的數據

設置headers突破反爬蟲限制

實戰：爬取知乎用戶數據

7、數據入庫之MongoDB（案例二：爬取拉勾）

MongoDB及RoboMongo的安裝和使用

設置等待時間和修改信息頭

實戰：爬取拉勾職位數據

將數據存儲在MongoDB中

補充實戰：爬取微博移動端數據

8、Selenium爬取動態網頁（案例三：爬取淘寶）

動態網頁爬取神器Selenium搭建與使用

分析淘寶商品頁面動態信息

實戰：用Selenium爬取淘寶網頁信息

第二章：Python爬蟲之Scrapy框架

1、爬蟲工程化及Scrapy框架初窺

html、css、js、數據庫、http協議、前后臺聯動

爬蟲進階的工作流程

Scrapy組件：引擎、調度器、下載中間件、項目管道等

常用的爬蟲工具：各種數據庫、抓包工具等

2、Scrapy安裝及基本使用

Scrapy安裝

Scrapy的基本方法和屬性

開始第一個Scrapy項目

3、Scrapy選擇器的用法

常用選擇器：css、xpath、re、pyquery

css的使用方法

xpath的使用方法

re的使用方法

pyquery的使用方法

4、Scrapy的項目管道

Item Pipeline的介紹和作用

Item Pipeline的主要函數

實戰舉例：將數據寫入文件

實戰舉例：在管道里過濾數據

5、Scrapy的中間件

下載中間件和蜘蛛中間件

下載中間件的三大函數

系統默認提供的中間件

6、Scrapy的Request和Response詳解

Request對象基礎參數和高級參數

Request對象方法

Response對象參數和方法

Response對象方法的綜合利用詳解

第三章：Python爬蟲進階操作

1、網絡進階之谷歌瀏覽器抓包分析

http請求詳細分析

網絡面板結構

過濾請求的關鍵字方法

復制、保存和清除網絡信息

查看資源發起者和依賴關系

2、數據入庫之去重與數據庫

數據去重

數據入庫MongoDB

第四章：分布式爬蟲及實訓項目

1、大規模并發采集——分布式爬蟲的編寫

分布式爬蟲介紹

Scrapy分布式爬取原理

Scrapy-Redis的使用

Scrapy分布式部署詳解

如果你在學習Python的過程當中有遇見任何問題，可以加入我的python交流學習qq群：250933691，多多交流問題，互幫互助，群里有不錯的學習教程和開發工具。學習python有任何問題（學習方法，學習效率，如何就業），可以隨時來咨詢我

2、實訓項目（一）——58同城二手房監控

3、實訓項目（二）——去哪兒網模擬登陸

4、實訓項目（三）——京東商品數據抓取

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享學習Python包并實現基本的爬蟲過程內容對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，遇到問題就找億速云，詳細的解決方法等著你來學習!