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Python爬虫入门并不难，甚至进阶也很简单（去广告版）
2021-10-13
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**参考视频教程:** [**Python爬虫工程师从入门到进阶 **](http://www.notescloud.top/goods/detail/1359)  image 互联网的数据爆炸式的增长，而利用 Python 爬虫我们可以获取大量有价值的数据： **1.爬取数据，进行市场调研和商业分析** 爬取知乎优质答案，筛选各话题下最优质的内容； 抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析；爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。 **2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据** 比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。 **3.爬取优质的资源：图片、文本、视频** 爬取商品（店铺）评论以及各种图片网站，获得图片资源以及评论文本数据。 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。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径： 1.了解爬虫的基本原理及过程 2.Requests+Xpath 实现通用爬虫套路 3.了解非结构化数据的存储 4.应对特殊网站的反爬虫措施 5.Scrapy 与 MongoDB，进阶分布式 01 **了解爬虫的基本原理及过程** ------------------- 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。 简单来说，我们向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，我们可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。 在这部分你可以简单了解 HTTP 协议及网页基础知识，比如 POST\\GET、HTML、CSS、JS，简单了解即可，不需要系统学习。 02 **学习 Python 包并实现基本的爬虫过程** ---------------------------- Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议你从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。掌握之后，你会发现爬虫的基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，小猪、豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。 来看一个爬取豆瓣短评的例子：  image 选中第一条短评，右键-"检查"，即可查看源代码  image 把短评信息的XPath信息复制下来  image 我们通过定位，得到了第一条短评的 XPath 信息：  image 如果我们想爬取很多条短评，那么自然应该去获取（复制）更多这样的 XPath：  image 观察第1、2、3条短评的 XPath，你会发现规律，只有\<li\>后面的序号不一样，恰好与短评的序号相对应。那如果我们想爬取这个页面所有的短评信息，那么不要这个序号就好了呀。 通过XPath信息，我们就可以用简单的代码将其爬取下来了：  image  image 爬取的该页面所有的短评信息 当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化爬取，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也基本没问题了。 你还需要了解 Python 的基础知识，比如： 文件读写操作：用来读取参数、保存爬取内容 list(列表)、dict(字典)：用来序列化爬取的数据 条件判断(if/else)：解决爬虫中的判断是否执行 循环和迭代(for ......while)：用来循环爬虫步骤 03 **非结构化数据的存储** ---------------- 爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。 开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为text、csv这样的文件。还是延续上面的例子： 用Python的基础语言实现存储：  image 用pandas的语言来存储：  image 这两段代码都可将爬下来的短评信息存储起来，把代码贴在爬取代码后面即可。  image 存储的该页的短评数据 \</figure\> 当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包，掌握以下知识点就好： **缺失值处理**：对缺失数据行进行删除或填充 **重复值处理**：重复值的判断与删除 **空格和异常值处理**：清楚不必要的空格和极端、异常数据 **数据分组**：数据划分、分别执行函数、数据重组 04**掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施** ------------------------ 爬取一个页面的的数据是没问题了，但是我们通常是要爬取多个页面。 这个时候就要看看在翻页的时候url是如何变化了，还是以短评的页面为例，我们来看多个页面的url有什么不同：  image 通过前四个页面，我们就能够发现规律了，不同的页面，只是在最后标记了页面的序号。我们以爬取5个页面为例，写一个循环更新页面地址就好了。  image 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。 比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化，这通常就是异步加载。我们用开发者工具取分析网页加载信息，通常能够得到意外的收获。  image 通过开发者工具分析加载的信息.比如很多时候如果我们发现网页不能通过代码访问，可以尝试加入userAgent 信息，甚至是浏览器的 cookie 信息。 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。 05. **Scrapy 与 MongoDB，进阶分布式** ------------------------------ 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。  image 分布式爬取租房信息 爬取的数据量大了，自然会需要数据库，MongoDB 可以方便你去存储大规模的数据。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。  image MongoDB 存储职位信息 分布式这个东西，听起来非常吓人，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 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。 这个时候，你已经可以去写分布式爬虫了。 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。 因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，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，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，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。 不过不用担心，我们准备了一门非常系统的爬虫课程，除了为你提供一条清晰的学习路径，我们甄选了最实用的学习资源以及庞大的主流爬虫案例库。短时间的学习，你就能够很好地掌握爬虫这个技能，获取你想得到的数据。 **《Python爬虫：入门+进阶》大纲** **第一章：Python 爬虫入门** **1、什么是爬虫** 网址构成和翻页机制 网页源码结构及网页请求过程 爬虫的应用及基本原理 **2、初识Python爬虫** Python爬虫环境搭建 创建第一个爬虫：爬取百度首页 爬虫三步骤：获取数据、解析数据、保存数据 **3、使用Requests爬取豆瓣短评** Requests的安装和基本用法 用Requests 爬取豆瓣短评信息 一定要知道的爬虫协议 **4、使用Xpath解析豆瓣短评** 解析神器Xpath的安装及介绍 Xpath的使用：浏览器复制和手写 实战：用 Xpath 解析豆瓣短评信息 **5、使用pandas保存豆瓣短评数据** pandas 的基本用法介绍 pandas文件保存、数据处理 实战：使用pandas保存豆瓣短评数据 **6、浏览器抓包及headers设置（案例一：爬取知乎）** 爬虫的一般思路：抓取、解析、存储 浏览器抓包获取Ajax加载的数据 设置headers 突破反爬虫限制 实战：爬取知乎用户数据 **7、数据入库之MongoDB（案例二：爬取拉勾）** MongoDB及RoboMongo的安装和使用 设置等待时间和修改信息头 实战：爬取拉勾职位数据 将数据存储在MongoDB中 补充实战：爬取微博移动端数据 **8、Selenium爬取动态网页（案例三：爬取淘宝）** 动态网页爬取神器Selenium搭建与使用 分析淘宝商品页面动态信息 实战：用Selenium 爬取淘宝网页信息 **第二章：Python爬虫之Scrapy框架** **1、爬虫工程化及Scrapy框架初窥** html、css、js、数据库、http协议、前后台联动 爬虫进阶的工作流程 Scrapy组件：引擎、调度器、下载中间件、项目管道等 常用的爬虫工具：各种数据库、抓包工具等 **2、Scrapy安装及基本使用** Scrapy安装 Scrapy的基本方法和属性 开始第一个Scrapy项目 **3、Scrapy选择器的用法** 常用选择器：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的项目管道** Item Pipeline的介绍和作用 Item Pipeline的主要函数 实战举例：将数据写入文件 实战举例：在管道里过滤数据 **5、Scrapy的中间件** 下载中间件和蜘蛛中间件 下载中间件的三大函数 系统默认提供的中间件 **6、Scrapy的Request和Response详解** Request对象基础参数和高级参数 Request对象方法 Response对象参数和方法 Response对象方法的综合利用详解 **第三章：Python爬虫进阶操作** **1、网络进阶之谷歌浏览器抓包分析** http请求详细分析 网络面板结构 过滤请求的关键字方法 复制、保存和清除网络信息 查看资源发起者和依赖关系 **2、数据入库之去重与数据库** 数据去重 数据入库MongoDB **第四章：分布式爬虫及实训项目** **1、大规模并发采集------分布式爬虫的编写** 分布式爬虫介绍 Scrapy分布式爬取原理 Scrapy-Redis的使用 Scrapy分布式部署详解 **2、实训项目（一）------58同城二手房监控** **3、实训项目（二）------去哪儿网模拟登陆** **4、实训项目（三）------京东商品数据抓取**
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