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Python爬虫为什么受欢迎
如果你仔细观察就不难发现懂爬虫、学习爬虫的人越来越多一方面互联网可以获取的数据越来越多另一方面像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据从而获得感性认识中不能得到的信息比如 **知乎**爬取优质答案为你筛选出各话题下最优质的内容。 **淘宝、京东**抓取商品、评论及销量数据对各种商品及用户的消费场景进行分析。 安居客、链家抓取房产买卖及租售信息分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。 **拉勾网、智联**爬取各类职位信息分析各行业人才需求情况及薪资水平。 **雪球网**抓取雪球高回报用户的行为对股票市场进行分析和预测。 **爬虫是入门Python最好的方式没有之一。**Python有很多应用的方向比如后台开发、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。
对于小白来说爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点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遂开始 HTML\CSS结果入了前端的坑瘁……
但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 - ❶ -
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requestsXpath 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来实现自动化这样知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
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了解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。
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学习 scrapy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。
学会 scrapy你可以自己去搭建一些爬虫框架你就基本具备爬虫工程师的思维了。
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学习数据库基础应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候你可以用文档的形式来存储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。
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掌握各种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。
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。
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分布式爬虫实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字分布式爬虫。
分布式这个东西听起来很恐怖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 前面我们说过了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。
所以有些东西看起来很吓人但其实分解开来也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了实现一些更加自动化的数据获取。
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。 1Python所有方向的学习路线新版
总结的Python爬虫和数据分析等各个方向应该学习的技术栈。 比如说爬虫这一块很多人以为学了xpath和PyQuery等几个解析库之后就精通的python爬虫其实路还有很长比如说移动端爬虫和JS逆向等等。 2Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频总共100多个虽然达不到大佬的程度但是精通python是没有问题的学完这些之后你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。 3100多个练手项目
我们在看视频学习的时候不能光动眼动脑不动手比较科学的学习方法是在理解之后运用它们这时候练手项目就很适合了只是里面的项目比较多水平也是参差不齐大家可以挑自己能做的项目去练练。 。
