這篇文章主要介紹了學(xué)習(xí)Python包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲(chóng)過(guò)程，具有一定借鑒價(jià)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。

創(chuàng)新互聯(lián)是一家專(zhuān)業(yè)從事網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)、小程序開(kāi)發(fā)、網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)為一體的建站企業(yè)；在網(wǎng)站建設(shè)告別千篇一律，告別似曾相識(shí)，這一次我們重新定義網(wǎng)站建設(shè)，讓您的網(wǎng)站別具一格。成都響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)公司，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)！一站適應(yīng)多終端，一樣的建站，不一樣的體驗(yàn)！

爬蟲(chóng)是入門(mén)Python最好的方式，沒(méi)有之一。 Python有很多應(yīng)用的方向，比如后臺(tái)開(kāi)發(fā)、web開(kāi)發(fā)、科學(xué)計(jì)算等等，但爬蟲(chóng)對(duì)于初學(xué)者而言更友好，原理簡(jiǎn)單，幾行代碼就能實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲(chóng)，學(xué)習(xí)的過(guò)程更加平滑，你能體會(huì)更大的成就感。

掌握基本的爬蟲(chóng)后，你再去學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析、web開(kāi)發(fā)甚至機(jī)器學(xué)習(xí)，都會(huì)更得心應(yīng)手。因?yàn)檫@個(gè)過(guò)程中，Python基本語(yǔ)法、庫(kù)的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對(duì)于小白來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)門(mén)檻很高的事情。比如有的人則認(rèn)為先要掌握網(wǎng)頁(yè)的知識(shí)，遂 開(kāi)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(kāi)始就要有一個(gè)具體的目標(biāo)。

在目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下，你的學(xué)習(xí)才會(huì)更加精準(zhǔn)和高效。 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(guò)程中學(xué)到的。 這里給你一條平滑的、零基礎(chǔ)快速入門(mén)的學(xué)習(xí)路徑。

學(xué)習(xí) Python 包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲(chóng)過(guò)程

大部分爬蟲(chóng)都是按 “發(fā)送請(qǐng)求——獲得頁(yè)面——解析頁(yè)面——抽取并儲(chǔ)存內(nèi)容” 這樣的流程來(lái)進(jìn)行，這其實(shí)也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)程。

Python中爬蟲(chóng)相關(guān)的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等， 建議從requests+Xpath 開(kāi)始 ，requests 負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站，返回網(wǎng)頁(yè)，Xpath 用于解析網(wǎng)頁(yè)，便于抽取數(shù)據(jù)。

如果你用過(guò) 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(lái)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(chóng)過(guò)程中也會(huì)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(wèn)限制、各種動(dòng)態(tài)加載等等。

遇到這些反爬蟲(chóng)的手段，當(dāng)然還需要一些高級(jí)的技巧來(lái)應(yīng)對(duì)，常規(guī)的比如 訪問(wèn)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(kāi)發(fā)和反爬蟲(chóng)之間會(huì)偏向前者，這也為爬蟲(chóng)提供了空間，掌握這些應(yīng)對(duì)反爬蟲(chóng)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(chóng)

掌握前面的技術(shù)一般量級(jí)的數(shù)據(jù)和代碼基本沒(méi)有問(wèn)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(chóng)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(chóng)工程化、模塊化。

學(xué)會(huì) scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲(chóng)框架，你就基本具備爬蟲(chóng)工程師的思維了。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)，應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

爬回來(lái)的數(shù)據(jù)量小的時(shí)候，你可以用文檔的形式來(lái)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(kù)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(kù)知識(shí)其實(shí)非常簡(jiǎn)單，主要是 數(shù)據(jù)如何入庫(kù)、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(chóng)，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(wèn)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(chóng) 。

分布式這個(gè)東西，聽(tīng)起來(lái)很恐怖， 但其實(shí)就是利用多線程的原理讓多個(gè)爬蟲(chóng)同時(shí)工作 ，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + redis 這三種工具 。

Scrapy 前面我們說(shuō)過(guò)了，用于做基本的頁(yè)面爬取，MongoDB 用于存儲(chǔ)爬取的數(shù)據(jù)，Redis 則用來(lái)存儲(chǔ)要爬取的網(wǎng)頁(yè)隊(duì)列，也就是任務(wù)隊(duì)列。

所以有些東西看起來(lái)很?chē)樔?，但其?shí)分解開(kāi)來(lái)，也不過(guò)如此。當(dāng)你能夠?qū)懛植际降呐老x(chóng)的時(shí)候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲(chóng)架構(gòu)了，實(shí)現(xiàn)一些更加自動(dòng)化的數(shù)據(jù)獲取。

你看，這一條學(xué)習(xí)路徑下來(lái)，你已然可以成為老司機(jī)了，非常的順暢。所以在一開(kāi)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(kāi)始可以從豆瓣、小豬這種簡(jiǎn)單的入手），直接開(kāi)始就好 。

在這里有一套非常系統(tǒng)的爬蟲(chóng)課程，除了為你提供一條清晰的學(xué)習(xí)路徑，我們甄選了 最實(shí)用的學(xué)習(xí)資源 以及 龐大的主流爬蟲(chóng)案例庫(kù) 。短時(shí)間的學(xué)習(xí)，你就能夠很好地掌握 Python 爬蟲(chóng)，獲取你想得到的數(shù)據(jù)，同時(shí)具備數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)的Python基礎(chǔ)。

《Python爬蟲(chóng)：入門(mén)+進(jìn)階》大綱

第一章：Python 爬蟲(chóng)入門(mén)

1、什么是爬蟲(chóng)

網(wǎng)址構(gòu)成和翻頁(yè)機(jī)制

網(wǎng)頁(yè)源碼結(jié)構(gòu)及網(wǎng)頁(yè)請(qǐng)求過(guò)程

爬蟲(chóng)的應(yīng)用及基本原理

2、初識(shí)Python爬蟲(chóng)

Python爬蟲(chóng)環(huán)境搭建

創(chuàng)建第一個(gè)爬蟲(chóng)：爬取百度首頁(yè)

爬蟲(chóng)三步驟：獲取數(shù)據(jù)、解析數(shù)據(jù)、保存數(shù)據(jù)

3、使用Requests爬取豆瓣短評(píng)

Requests的安裝和基本用法

用Requests爬取豆瓣短評(píng)信息

一定要知道的爬蟲(chóng)協(xié)議

4、使用Xpath解析豆瓣短評(píng)

解析神器Xpath的安裝及介紹

Xpath的使用：瀏覽器復(fù)制和手寫(xiě)

實(shí)戰(zhàn)：用Xpath解析豆瓣短評(píng)信息

5、使用pandas保存豆瓣短評(píng)數(shù)據(jù)

pandas的基本用法介紹

pandas文件保存、數(shù)據(jù)處理

實(shí)戰(zhàn)：使用pandas保存豆瓣短評(píng)數(shù)據(jù)

6、瀏覽器抓包及headers設(shè)置（案例一：爬取知乎）

爬蟲(chóng)的一般思路：抓取、解析、存儲(chǔ)

瀏覽器抓包獲取Ajax加載的數(shù)據(jù)

設(shè)置headers突破反爬蟲(chóng)限制

實(shí)戰(zhàn)：爬取知乎用戶數(shù)據(jù)

7、數(shù)據(jù)入庫(kù)之MongoDB（案例二：爬取拉勾）

MongoDB及RoboMongo的安裝和使用

設(shè)置等待時(shí)間和修改信息頭

實(shí)戰(zhàn)：爬取拉勾職位數(shù)據(jù)

將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MongoDB中

補(bǔ)充實(shí)戰(zhàn)：爬取微博移動(dòng)端數(shù)據(jù)

8、Selenium爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（案例三：爬取淘寶）

動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)爬取神器Selenium搭建與使用

分析淘寶商品頁(yè)面動(dòng)態(tài)信息

實(shí)戰(zhàn)：用Selenium爬取淘寶網(wǎng)頁(yè)信息

第二章：Python爬蟲(chóng)之Scrapy框架

1、爬蟲(chóng)工程化及Scrapy框架初窺

html、css、js、數(shù)據(jù)庫(kù)、http協(xié)議、前后臺(tái)聯(lián)動(dòng)

爬蟲(chóng)進(jìn)階的工作流程

Scrapy組件：引擎、調(diào)度器、下載中間件、項(xiàng)目管道等

常用的爬蟲(chóng)工具：各種數(shù)據(jù)庫(kù)、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(kāi)始第一個(gè)Scrapy項(xiàng)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(xiàng)目管道

Item Pipeline的介紹和作用

Item Pipeline的主要函數(shù)

實(shí)戰(zhàn)舉例：將數(shù)據(jù)寫(xiě)入文件

實(shí)戰(zhàn)舉例：在管道里過(guò)濾數(shù)據(jù)

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(shù)

系統(tǒng)默認(rèn)提供的中間件

6、Scrapy的Request和Response詳解

Request對(duì)象基礎(chǔ)參數(shù)和高級(jí)參數(shù)

Request對(duì)象方法

Response對(duì)象參數(shù)和方法

Response對(duì)象方法的綜合利用詳解

第三章：Python爬蟲(chóng)進(jìn)階操作

1、網(wǎng)絡(luò)進(jìn)階之谷歌瀏覽器抓包分析

http請(qǐng)求詳細(xì)分析

網(wǎng)絡(luò)面板結(jié)構(gòu)

過(guò)濾請(qǐng)求的關(guān)鍵字方法

復(fù)制、保存和清除網(wǎng)絡(luò)信息

查看資源發(fā)起者和依賴關(guān)系

2、數(shù)據(jù)入庫(kù)之去重與數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)去重

數(shù)據(jù)入庫(kù)MongoDB

第四章：分布式爬蟲(chóng)及實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目

1、大規(guī)模并發(fā)采集——分布式爬蟲(chóng)的編寫(xiě)

分布式爬蟲(chóng)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(xué)習(xí)Python的過(guò)程當(dāng)中有遇見(jiàn)任何問(wèn)題，可以加入我的python交流學(xué)習(xí)qq群：250933691，多多交流問(wèn)題，互幫互助，群里有不錯(cuò)的學(xué)習(xí)教程和開(kāi)發(fā)工具。學(xué)習(xí)python有任何問(wèn)題（學(xué)習(xí)方法，學(xué)習(xí)效率，如何就業(yè)），可以隨時(shí)來(lái)咨詢我

2、實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目（一）——58同城二手房監(jiān)控

3、實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目（二）——去哪兒網(wǎng)模擬登陸

4、實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目（三）——京東商品數(shù)據(jù)抓取

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享學(xué)習(xí)Python包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲(chóng)過(guò)程內(nèi)容對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，遇到問(wèn)題就找創(chuàng)新互聯(lián)，詳細(xì)的解決方法等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

網(wǎng)頁(yè)名稱(chēng)：學(xué)習(xí)Python包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲(chóng)過(guò)程
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