原标题：爬虫可以做的事情非常多，Python的爬虫你又了解多少？
现在爬虫可以做的事情非常多，数据、信息、电影、资料等，你技术过关了，爱咋爬咋爬，仔细观察，加上你如果认真观察，就会发现学习爬虫的人越来越多，一点是互联网对于信息数据的需求越来越多，第二点是Python这种强大又简单的编程语言容易学习，而且世界上80%的爬虫都是由它来完成的，简单、易上手是它的优势
爬虫的入门选择Python最好的方法，因为Python有很多应用的方向，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。
对于新手来说，爬虫也许是非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后埋头苦干学习 Python 的每个知识点、狂敲各种代码，直到很久之后，发现仍然爬不了数据，又懊恼实在太难了；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始学习HTMLCSS，结果走了歪路，并在这条路上越走越远直到头发掉光......
其实掌握正确的方法，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。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
一、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。
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.
二、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csv这样的文件。
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 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
三、scrapy，搭建工程化的爬虫
在之前的关于Python爬虫的文章中就有提到scrapy，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。
四、数据库的基础，大规模数据存储
当你爬回来的数据量小的时候，文档的形式来存储数据就很重要了，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。
五、灵活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。
一般网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，所以就说明了为爬虫提供了空间，当你掌握好应对反爬虫的技巧时，基本上大部分网站已经难不到你了！
以上便是小编对“爬虫可以做的事情非常多，Python的爬虫你又了解多少？”的大致介绍，希望对您有所帮助！返回搜狐，查看更多
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