如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，網際網路可以擷取的資料越來越多，另一方面，像 Python這樣的程式設計語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。無私分享全套Python爬蟲幹貨，如果你也想學習Python，@ 私信小編擷取
利用爬蟲我們可以擷取大量的價值資料，進而獲得感性認識中不能得到的資訊，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的内容。淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量資料，對各種商品及使用者的消費場景進行分析。安居客、鍊家：抓取房産買賣及租售資訊，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。拉勾網、智聯：爬取各類職位資訊，分析各行業人才需求情況及薪資水準。雪球網：抓取雪球高回報使用者的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如背景開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對于初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實作基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python資料分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本文法、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複雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了資料；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短時間内做到能夠爬取主流網站的資料，其實非常容易實作，但建議你從一開始就要有一個具體的目标。
在目标的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目标的過程中學到的。這裡給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包并實作基本的爬蟲過程
2.了解非結構化資料的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模資料存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實作大規模并發采集，提升效率
學習 Python 包并實作基本的爬蟲過程
大部分Python爬蟲都是按“發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲存内容”這樣的流程來進行，這其實也是模拟了我們使用浏覽器擷取網頁資訊的過程。
Python爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接配接網站，傳回網頁，Xpath 用于解析網頁，便于抽取資料。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 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，一般的靜态網站根本不在話下，豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
當然如果你需要爬取異步加載的網站，可以學習浏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實作自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動态的網站也可以迎刃而解。
了解非結構化資料的存儲
爬回來的資料可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。
開始資料量不大的時候，你可以直接通過 Python 的文法或 pandas 的方法将資料存為csv這樣的檔案。
當然你可能發現爬回來的資料并不是幹淨的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對資料進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做資料的預處理，得到更幹淨的資料。
學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的資料和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常複雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 架構就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲架構，它不僅能便捷地建構request，還有強大的 selector 能夠友善地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以将爬蟲工程化、子產品化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲架構，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
學習資料庫基礎，應對大規模資料存儲
爬回來的資料量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦資料量大了，這就有點行不通了。是以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以友善你去存儲一些非結構化的資料，比如各種評論的文本，圖檔的連結等等。你也可以利用PyMongo，更友善地在Python中操作MongoDB。
因為這裡要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是資料如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。
掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經曆一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent通路限制、各種動态加載等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些進階的技巧來應對，正常的比如通路頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。
分布式Python爬蟲，實作大規模并發采集
爬取基本資料已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量資料的效率。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 用于存儲爬取的資料，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。
是以有些東西看起來很吓人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實作一些更加自動化的資料擷取。
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。是以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。
因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
Python爬蟲相關的學習教程，也會在接下來的教程中為大家更新！夥伴們有哪些地方不清楚的，可以留言
為了幫助大家更輕松的學好Python，我給大家分享一套Python學習資料，希望對正在學習的你有所幫助！
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