推薦一條高效的Python爬蟲學習路徑!

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,互聯網可以獲取的數據越來越多,另一方面,像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。

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對于小白來說,爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有的人認為學爬蟲必須精通 Python,然后哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點,很久之后發現仍然爬不了數據;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……

但掌握正確的方法,在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據,其實非常容易實現。但建議你從一開始就要有一個具體的目標,你要爬取哪個網站的哪些數據,達到什么量級。

那些所有你認為必須的前置知識,都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習Python包并實現基本的爬蟲過程
2.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施
3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲
4.學習數據庫知識,應對大規模數據存儲與提取
5.分布式爬蟲,實現大規模并發采集

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當然,爬蟲過程中也會經歷一些絕望,比如被封IP、比如各種奇怪的驗證碼、字體加密、userAgent訪問限制、各種動態加載等等。
遇到這些反爬蟲的手段,當然還需要一些高級的技巧來應對,常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、字體反加密、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。

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掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常復雜的情況,可能仍然會力不從心,這個時候,強大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構建request,還有強大的 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,讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy,你可以自己去搭建一些爬蟲框架,你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

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爬回來的數據量小的時候,你可以用文檔的形式來存儲,一旦數據量大了,這就有點行不通了。所以掌握一種數據庫是必須的,學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據,比如各種評論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的數據庫知識其實非常簡單,主要是數據如何入庫、如何進行提取,在需要的時候再學習就行。

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爬取基本數據已經不是問題了,你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。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 用于存儲爬取的數據,Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列,也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人,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,那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了,實現更加自動化的數據獲取。

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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。所以在一開始的時候,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,也不需要多么高深的數據庫技術,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。

當然唯一麻煩的是,在具體的問題中,如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別,是很多初學者面臨的一個大問題。

對于初學者想更輕松的學好Python開發,爬蟲技術,Python數據分析,人工智能等技術,這里也給大家準備了一套系統教學資源,加Python技術學習裙 ,免費領取。學習過程中有疑問,群里有專業的老司機免費答疑解惑!點擊加入我們的扣扣裙:839101370

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