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創(chuàng)新互聯(lián)公司于2013年開始，公司以成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計、系統(tǒng)開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)推廣、文化傳媒、企業(yè)宣傳、平面廣告設(shè)計等為主要業(yè)務(wù)，適用行業(yè)近百種。服務(wù)企業(yè)客戶1000多家，涉及國內(nèi)多個省份客戶。擁有多年網(wǎng)站建設(shè)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。為企業(yè)提供專業(yè)的網(wǎng)站建設(shè)、創(chuàng)意設(shè)計、宣傳推廣等服務(wù)。 通過專業(yè)的設(shè)計、獨(dú)特的風(fēng)格，為不同客戶提供各種風(fēng)格的特色服務(wù)。

小編給大家分享一下學(xué)習(xí)python爬蟲的方式，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。 Python有很多應(yīng)用的方向，比如后臺開發(fā)、web開發(fā)、科學(xué)計算等等，但爬蟲對于初學(xué)者而

言更友好，原理簡單，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)，都會更得心應(yīng)手。因?yàn)檫@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(fù)雜、技術(shù)門檻很高的事情。比如有的人則認(rèn)為先要掌握網(wǎng)頁的知識，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 一開始就要有一個具體的目標(biāo)。

在目標(biāo)的驅(qū)動下，你的學(xué)習(xí)才會更加精準(zhǔn)和高效。 那些所有你認(rèn)為必須的前置知識，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。

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)對特殊網(wǎng)站的反爬措施

當(dāng)然，爬蟲過程中也會經(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)然還需要一些高級的技巧來應(yīng)對，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)和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應(yīng)對反爬蟲的技巧，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，可能仍然會力不從心，這個時候，強(qiáng)大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強(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 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)對大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲

爬回來的數(shù)據(jù)量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，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 可以方便你去存儲一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù) ，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?yàn)檫@里要用到的數(shù)據(jù)庫知識其實(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，你的瓶頸會集中到爬取海量數(shù)據(jù)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(shí)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(shù)據(jù)，Redis 則用來存儲要爬取的網(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)一些更加自動化的數(shù)據(jù)獲取。

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。所以在一開始的時候，盡量不要系統(tǒng)地去啃一些東西，找一個實(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 。

以上是學(xué)習(xí)python爬蟲的方式的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道！

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