python经历了哪几个阶段_Python爬虫怎么学？分哪几个阶段？

如果你仔细观察&＃xff0c;就不难发现&＃xff0c;懂爬虫、学习爬虫的人越来越多&＃xff0c;一方面&＃xff0c;互联网可以获取的数据越来越多&＃xff0c;另一方面&＃xff0c;像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具&＃xff0c;让爬虫变得简单、容易上手。

对于小白来说&＃xff0c;爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有的人认为学爬虫必须精通 Python&＃xff0c;然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点&＃xff0c;很久之后发现仍然爬不了数据;有的人则认为先要掌握网页的知识&＃xff0c;遂开始 HTMLCSS&＃xff0c;结果入了前端的坑&＃xff0c;瘁……

但掌握正确的方法&＃xff0c;在短时间内做到能够爬取主流网站的数据&＃xff0c;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&＃xff0c;你要爬取哪个网站的哪些数据&＃xff0c;达到什么量级。

那些所有你认为必须的前置知识&＃xff0c;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。

1.学习Python包并实现基本的爬虫过程

2.掌握各种技巧&＃xff0c;应对特殊网站的反爬措施

3.学习scrapy&＃xff0c;搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识&＃xff0c;应对大规模数据存储与提取

5.分布式爬虫&＃xff0c;实现大规模并发采集

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&＃xff0c;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&＃xff1a;urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等&＃xff0c;建议从requests&＃43;Xpath 开始&＃xff0c;requests 负责连接网站&＃xff0c;返回网页&＃xff0c;Xpath 用于解析网页&＃xff0c;便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup&＃xff0c;会发现 Xpath 要省事不少&＃xff0c;一层一层检查元素代码的工作&＃xff0c;全都省略了。这样下来基本套路都差不多&＃xff0c;一般的静态网站根本不在话下&＃xff0c;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&＃xff0c;应对特殊网站的反爬措施

当然&＃xff0c;爬虫过程中也会经历一些绝望&＃xff0c;比如被封IP、比如各种奇怪的验证码、字体加密、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段&＃xff0c;当然还需要一些高级的技巧来应对&＃xff0c;常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、字体反加密、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&＃xff0c;这也为爬虫提供了空间&＃xff0c;掌握这些应对反爬虫的技巧&＃xff0c;绝大部分的网站已经难不到你了。

学习 scrapy&＃xff0c;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&＃xff0c;但是在遇到非常复杂的情况&＃xff0c;可能仍然会力不从心&＃xff0c;这个时候&＃xff0c;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&＃xff0c;它不仅能便捷地构建request&＃xff0c;还有强大的 selector 能够方便地解析 response&＃xff0c;然而它最让人惊喜的还是它超高的性能&＃xff0c;让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy&＃xff0c;你可以自己去搭建一些爬虫框架&＃xff0c;你就基本具备爬虫工程师的思维了。

学习数据库基础&＃xff0c;应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候&＃xff0c;你可以用文档的形式来存储&＃xff0c;一旦数据量大了&＃xff0c;这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的&＃xff0c;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&＃xff0c;比如各种评论的文本&＃xff0c;图片的链接等等。你也可以利用PyMongo&＃xff0c;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&＃xff0c;主要是数据如何入库、如何进行提取&＃xff0c;在需要的时候再学习就行。

分布式爬虫&＃xff0c;实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了&＃xff0c;你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候&＃xff0c;相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字&＃xff1a;分布式爬虫。

分布式这个东西&＃xff0c;听起来很恐怖&＃xff0c;但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作&＃xff0c;需要你掌握 Scrapy &＃43; MongoDB &＃43; Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了&＃xff0c;用于做基本的页面爬取&＃xff0c;MongoDB 用于存储爬取的数据&＃xff0c;Redis 则用来存储要爬取的网页队列&＃xff0c;也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人&＃xff0c;但其实分解开来&＃xff0c;也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候&＃xff0c;那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了&＃xff0c;实现更加自动化的数据获取。

- 如何高效学习 -

你看&＃xff0c;这一条学习路径下来&＃xff0c;你已然可以成为老司机了&＃xff0c;非常的顺畅。所以在一开始的时候&＃xff0c;尽量不要系统地去啃一些东西&＃xff0c;找一个实际的项目(开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手)&＃xff0c;直接开始就好。

因为爬虫这种技术&＃xff0c;既不需要你系统地精通一门语言&＃xff0c;也不需要多么高深的数据库技术&＃xff0c;高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点&＃xff0c;你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是&＃xff0c;在具体的问题中&＃xff0c;如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别&＃xff0c;是很多初学者面临的一个大问题。

这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程&＃xff0c;包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。送给正在学习python的小伙伴&＃xff01;这里是python学习者聚集地&＃xff0c;欢迎初学和进阶中的小伙伴&＃xff01;

想要学习Python&＃xff1f;Python学习交流群&＃xff1a;984632579满足你的需求&＃xff0c;资料都已经上传群文件&＃xff0c;可以自行下载&＃xff01;