如何学习python爬虫

1. 如何学习python爬虫

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。 Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而
言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的
使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有的人则认为先要掌握网页的知识，遂 开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑 ，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从 一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。 那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。 这里给你一
条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
python学习网，免费的python学习网站，欢迎在线学习！
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按 “发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容” 这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器
获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等， 建议从requests+Xpath 开始 ，requests 负责连接网
站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多， 一
般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了 。
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如 访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等 。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 
框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人
惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前
比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据 ，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在
Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是 数据如何入库、如何进行提取 ，在需要的时候再学习就行。
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字： 分布
式爬虫 。
分布式这个东西，听起来很恐怖， 但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作 ，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具 。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务
队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架
构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际
的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好 。

2. 如何学习爬虫

如果你只是想学简单的爬虫抓取技术的话就比较简单了，无非就是学习网页的请求、解析、筛选、保存。
具体的学习大致如下：
1、学会Python基本语法
2、学习爬虫常用库，如urllib, http、requests等，用于向网页发起请求
3、学习正则表达式re、BeautifulSoup（bs4）、Xpath等网页解析工具
4、以上三点学了以后就可以开始一些简单的网站爬取，体会爬取网页的过程
5、学习处理网站反爬机制，headers，Cookie，时间戳，隐含字段等
6、学习特殊网站的爬取，动态网页验证登录等问题
7、学习爬虫与数据库的结合，如何将爬取数据进行储存
再往后就是数据库的处理了，祝你学习愉快！

3. 爬虫如何学习

网络爬虫又称网络蜘蛛、网络蚂蚁、网络机器人等，可以自动化浏览网络中的信息，当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则进行，这些规则我们称之为网络爬虫算法。使用Python可以很方便地编写出爬虫程序，进行互联网信息的自动化检索。
要学习以下知识点：

①要具备扎实的python语法基础，这是一切的根基
②对前端知识有一定的了解，起码做到能看懂
③如何获取目标数据：requests模块等
④如何解析目标数据：正则，xpath，jsonpath等
⑤如何做到做到反反爬：经验总结
⑥如何大规模批量获取数据：scrapy框架

4. 如何入门 Python 爬虫

“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。

另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。因为学习A的经验可以帮助你学习B。因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D

看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。

先长话短说summarize一下：
你需要学习

基本的爬虫工作原理
基本的http抓取工具，scrapy
Bloom Filter: Bloom Filters by Example
如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq:https://github.com/nvie/rq
rq和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub
后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)

5. 如何入门 Python 爬虫

个人觉得：
新手学习python爬取网页先用下面4个库就够了：（第4个是实在搞不定用的，当然某些特殊情况它也可能搞不定）

1. 打开网页，下载文件：urllib
2. 解析网页：BeautifulSoup，熟悉JQuery的可以用Pyquery
3. 使用Requests来提交各种类型的请求，支持重定向，cookies等。
4. 使用Selenium，模拟浏览器提交类似用户的操作，处理js动态产生的网页

这几个库有它们各自的功能。配合起来就可以完成爬取各种网页并分析的功能。具体的用法可以查他们的官网手册(上面有链接)。

做事情是要有驱动的，如果你没什么特别想抓取的，新手学习可以从这个闯关网站开始
，目前更新到第五关，闯过前四关，你应该就掌握了这些库的基本操作。

实在闯不过去，再到这里看题解吧，第四关会用到并行编程。（串行编程完成第四关会很费时间哦），第四，五关只出了题，还没发布题解。。。

学完这些基础，再去学习scrapy这个强大的爬虫框架会更顺些。这里有它的中文介绍。

这是我在知乎的回答，直接转过来有些链接没有生效，可以到这里看原版，http://www.zhihu.com/question/20899988/answer/59131676

6. 精通Python网络爬虫之网络爬虫学习路线

欲精通Python网络爬虫，必先了解网络爬虫学习路线，本篇经验主要解决这个问题。部分内容参考自书籍《精通Python网络爬虫》。
作者：韦玮
转载请注明出处
随着大数据时代的到来，人们对数据资源的需求越来越多，而爬虫是一种很好的自动采集数据的手段。
那么，如何才能精通Python网络爬虫呢？学习Python网络爬虫的路线应该如何进行呢？在此为大家具体进行介绍。
1、选择一款合适的编程语言
事实上，Python、PHP、JAVA等常见的语言都可以用于编写网络爬虫，你首先需要选择一款合适的编程语言，这些编程语言各有优势，可以根据习惯进行选择。在此笔者推荐使用Python进行爬虫项目的编写，其优点是：简洁、掌握难度低。
2、掌握Python的一些基础爬虫模块
当然，在进行这一步之前，你应当先掌握Python的一些简单语法基础，然后才可以使用Python语言进行爬虫项目的开发。
在掌握了Python的语法基础之后，你需要重点掌握一个Python的关于爬虫开发的基础模块。这些模块有很多可以供你选择，比如urllib、requests等等，只需要精通一个基础模块即可，不必要都精通，因为都是大同小异的，在此推荐的是掌握urllib，当然你可以根据你的习惯进行选择。
3、深入掌握一款合适的表达式
学会了如何爬取网页内容之后，你还需要学会进行信息的提取。事实上，信息的提取你可以通过表达式进行实现，同样，有很多表达式可以供你选择使用，常见的有正则表达式、XPath表达式、BeautifulSoup等，这些表达式你没有必要都精通，同样，精通1-2个，其他的掌握即可，在此建议精通掌握正则表达式以及XPath表达式，其他的了解掌握即可。正则表达式可以处理的数据的范围比较大，简言之，就是能力比较强，XPath只能处理XML格式的数据，有些形式的数据不能处理，但XPath处理数据会比较快。
4、深入掌握抓包分析技术
事实上，很多网站都会做一些反爬措施，即不想让你爬到他的数据。最常见的反爬手段就是对数据进行隐藏处理，这个时候，你就无法直接爬取相关的数据了。作为爬虫方，如果需要在这种情况下获取数据，那么你需要对相应的数据进行抓包分析，然后再根据分析结果进行处理。一般推荐掌握的抓包分析工具是Fiddler，当然你也可以用其他的抓包分析工具，没有特别的要求。
5、精通一款爬虫框架
事实上，当你学习到这一步的时候，你已经入门了。
这个时候，你可能需要深入掌握一款爬虫框架，因为采用框架开发爬虫项目，效率会更加高，并且项目也会更加完善。
同样，你可以有很多爬虫框架进行选择，比如Scrapy、pySpider等等，一样的，你没必要每一种框架都精通，只需要精通一种框架即可，其他框架都是大同小异的，当你深入精通一款框架的时候，其他的框架了解一下事实上你便能轻松使用，在此推荐掌握Scrapy框架，当然你可以根据习惯进行选择。
6、掌握常见的反爬策略与反爬处理策略
反爬，是相对于网站方来说的，对方不想给你爬他站点的数据，所以进行了一些限制，这就是反爬。
反爬处理，是相对于爬虫方来说的，在对方进行了反爬策略之后，你还想爬相应的数据，就需要有相应的攻克手段，这个时候，就需要进行反爬处理。
事实上，反爬以及反爬处理都有一些基本的套路，万变不离其宗，这些后面作者会具体提到，感兴趣的可以关注。
常见的反爬策略主要有：
IP限制
UA限制
Cookie限制
资源随机化存储
动态加载技术
……
对应的反爬处理手段主要有：
IP代理池技术
用户代理池技术
Cookie保存与处理
自动触发技术
抓包分析技术+自动触发技术
……
这些大家在此先有一个基本的思路印象即可，后面都会具体通过实战案例去介绍。
7、掌握PhantomJS、Selenium等工具的使用
有一些站点，通过常规的爬虫很难去进行爬取，这个时候，你需要借助一些工具模块进行，比如PhantomJS、Selenium等，所以，你还需要掌握PhantomJS、Selenium等工具的常规使用方法。
8、掌握分布式爬虫技术与数据去重技术
如果你已经学习或者研究到到了这里，那么恭喜你，相信现在你爬任何网站都已经不是问题了，反爬对你来说也只是一道形同虚设的墙而已了。
但是，如果要爬取的资源非常非常多，靠一个单机爬虫去跑，仍然无法达到你的目的，因为太慢了。
所以，这个时候，你还应当掌握一种技术，就是分布式爬虫技术，分布式爬虫的架构手段有很多，你可以依据真实的服务器集群进行，也可以依据虚拟化的多台服务器进行，你可以采用urllib+redis分布式架构手段，也可以采用Scrapy+redis架构手段，都没关系，关键是，你可以将爬虫任务部署到多台服务器中就OK。
至于数据去重技术，简单来说，目的就是要去除重复数据，如果数据量小，直接采用数据库的数据约束进行实现，如果数据量很大，建议采用布隆过滤器实现数据去重即可，布隆过滤器的实现在Python中也是不难的。
以上是如果你想精通Python网络爬虫的学习研究路线，按照这些步骤学习下去，可以让你的爬虫技术得到非常大的提升。
至于有些朋友问到，使用Windows系统还是Linux系统，其实，没关系的，一般建议学习的时候使用Windows系统进行就行，比较考虑到大部分朋友对该系统比较数据，但是在实际运行爬虫任务的时候，把爬虫部署到Linux系统中运行，这样效率比较高。由于Python的可移植性非常好，所以你在不同的平台中运行一个爬虫，代码基本上不用进行什么修改，只需要学会部署到Linux中即可。所以，这也是为什么说使用Windows系统还是Linux系统进行学习都没多大影响的原因之一。
本篇文章主要是为那些想学习Python网络爬虫，但是又不知道从何学起，怎么学下去的朋友而写的。希望通过本篇文章，可以让你对Python网络爬虫的研究路线有一个清晰的了解，这样，本篇文章的目的就达到了，加油！
本文章由作者韦玮原创，转载请注明出处。

7. 如何学习Python爬虫

个人觉得：
新手学习python爬取网页先用下面4个库就够了：（第4个是实在搞不定用的，当然某些特殊情况它也可能搞不定）

1. 打开网页，下载文件：urllib
2. 解析网页：BeautifulSoup，熟悉JQuery的可以用Pyquery
3. 使用Requests来提交各种类型的请求，支持重定向，cookies等。
4. 使用Selenium，模拟浏览器提交类似用户的操作，处理js动态产生的网页

这几个库有它们各自的功能。配合起来就可以完成爬取各种网页并分析的功能。具体的用法可以查他们的官网手册(上面有链接)。

做事情是要有驱动的，如果你没什么特别想抓取的，新手学习可以从这个闯关网站开始
，目前更新到第五关，闯过前四关，你应该就掌握了这些库的基本操作。

实在闯不过去，再到这里看题解吧，第四关会用到并行编程。（串行编程完成第四关会很费时间哦），第四，五关只出了题，还没发布题解。。。

学完这些基础，再去学习scrapy这个强大的爬虫框架会更顺些。这里有它的中文介绍。

这是我在知乎的回答，直接转过来有些链接没有生效，可以到这里看原版，http://www.zhihu.com/question/20899988/answer/59131676

8. 如何入门 Python 爬虫

“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。

另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。因为学习A的经验可以帮助你学习B。因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D

看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。

先长话短说summarize一下：
你需要学习
基本的爬虫工作原理
基本的http抓取工具，scrapy
Bloom Filter: Bloom Filters by Example
如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq: https://github.com/nvie/rq
rq和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub
后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)

以下是短话长说：

说说当初写的一个集群爬下整个豆瓣的经验吧。

1）首先你要明白爬虫怎样工作。
想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首