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原创 新手小白必看 Python爬虫学习路线全面指导

发布时间:2019-07-10 10:33:16 浏览 3097 来源:博学谷资讯 作者:照照

    爬虫是大家公认的入门Python最好方式,没有之一。虽然Python有很多应用的方向,但爬虫对于新手小白而言更友好,原理也更简单,几行代码就能实现基本的爬虫,零基础也能快速入门,让新手小白体会更大的成就感。因此小编整理了新手小白必看的Python爬虫学习路线全面指导,希望可以帮到大家。

     

    新手小白必看 Python爬虫学习路线最全指导

     

    1.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。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。

     

    2.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。

     

    3.学习scrapy,搭建工程化爬虫

     

    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Python爬虫工程师的思维了。

     

    4.学习数据库知识,应对大规模数据存储与提取

     

    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。

     

    5.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。

     

    6.分布式爬虫,实现大规模并发采集,提升效率

     

    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。

     

    只要按照以上的Python爬虫学习路线,一步步完成,即使是新手小白也能成为老司机,而且学下来会非常轻松顺畅。所以新手在一开始的时候,尽量不要系统地去啃一些东西,找一个实际的项目,直接开始操作就好。

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