【spider】爬虫学习路线-精通Scrapy网络爬虫

博客已经搬家到“捕获完成”：

https://www.v2python.com

随着大数据时代的到来，人们对数据资源的需求越来越多，而爬虫是一种很好的自动采集数据的手段。

那么，如何才能精通Python网络爬虫呢？学习Python网络爬虫的路线应该如何进行呢？韦玮老师在此为大家具体进行介绍。

1、选择一款合适的编程语言

事实上，Python、PHP、JAVA等常见的语言都可以用于编写网络爬虫，你首先需要选择一款合适的编程语言，这些编程语言各有优势，可以根据习惯进行选择。在此笔者推荐使用Python进行爬虫项目的编写，其优点是：简洁、掌握难度低。

2、掌握Python的一些基础爬虫模块

当然，在进行这一步之前，你应当先掌握Python的一些简单语法基础，然后才可以使用Python语言进行爬虫项目的开发。

在掌握了Python的语法基础之后，你需要重点掌握一个Python的关于爬虫开发的基础模块。这些模块有很多可以供你选择，比如urllib、requests等等，只需要精通一个基础模块即可，不必要都精通，因为都是大同小异的，在此推荐的是掌握urllib，当然你可以根据你的习惯进行选择。

3、深入掌握一款合适的表达式

学会了如何爬取网页内容之后，你还需要学会进行信息的提取。事实上，信息的提取你可以通过表达式进行实现，同样，有很多表达式可以供你选择使用，常见的有正则表达式、XPath表达式、BeautifulSoup等，这些表达式你没有必要都精通，同样，精通1-2个，其他的掌握即可，在此建议精通掌握正则表达式以及XPath表达式，其他的了解掌握即可。正则表达式可以处理的数据的范围比较大，简言之，就是能力比较强，XPath只能处理XML格式的数据，有些形式的数据不能处理，但XPath处理数据会比较快。

4、深入掌握抓包分析技术

事实上，很多网站都会做一些反爬措施，即不想让你爬到他的数据。最常见的反爬手段就是对数据进行隐藏处理，这个时候，你就无法直接爬取相关的数据了。作为爬虫方，如果需要在这种情况下获取数据，那么你需要对相应的数据进行抓包分析，然后再根据分析结果进行处理。一般推荐掌握的抓包分析工具是Fiddler，当然你也可以用其他的抓包分析工具，没有特别的要求。

5、精通一款爬虫框架

事实上，当你学习到这一步的时候，你已经入门了。

这个时候，你可能需要深入掌握一款爬虫框架，因为采用框架开发爬虫项目，效率会更加高，并且项目也会更加完善。

同样，你可以有很多爬虫框架进行选择，比如Scrapy、pySpider等等，一样的，你没必要每一种框架都精通，只需要精通一种框架即可，其他框架都是大同小异的，当你深入精通一款框架的时候，其他的框架了解一下事实上你便能轻松使用，在此推荐掌握Scrapy框架，当然你可以根据习惯进行选择。

6、掌握常见的反爬策略与反爬处理策略

反爬，是相对于网站方来说的，对方不想给你爬他站点的数据，所以进行了一些限制，这就是反爬。

反爬处理，是相对于爬虫方来说的，在对方进行了反爬策略之后，你还想爬相应的数据，就需要有相应的攻克手段，这个时候，就需要进行反爬处理。

事实上，反爬以及反爬处理都有一些基本的套路，万变不离其宗，这些后面作者会具体提到，感兴趣的可以关注。

常见的反爬策略主要有：

IP限制

UA限制

Cookie限制

资源随机化存储

动态加载技术

……

对应的反爬处理手段主要有：

IP代理池技术

用户代理池技术

Cookie保存与处理

自动触发技术

抓包分析技术+自动触发技术

……

这些大家在此先有一个基本的思路印象即可，后面都会具体通过实战案例去介绍。

7、掌握PhantomJS、Selenium等工具的使用

有一些站点，通过常规的爬虫很难去进行爬取，这个时候，你需要借助一些工具模块进行，比如PhantomJS、Selenium等，所以，你还需要掌握PhantomJS、Selenium等工具的常规使用方法。

8、掌握分布式爬虫技术与数据去重技术

如果你已经学习或者研究到到了这里，那么恭喜你，相信现在你爬任何网站都已经不是问题了，反爬对你来说也只是一道形同虚设的墙而已了。

但是，如果要爬取的资源非常非常多，靠一个单机爬虫去跑，仍然无法达到你的目的，因为太慢了。

所以，这个时候，你还应当掌握一种技术，就是分布式爬虫技术，分布式爬虫的架构手段有很多，你可以依据真实的服务器集群进行，也可以依据虚拟化的多台服务器进行，你可以采用urllib+redis分布式架构手段，也可以采用Scrapy+redis架构手段，都没关系，关键是，你可以将爬虫任务部署到多台服务器中就OK。

至于数据去重技术，简单来说，目的就是要去除重复数据，如果数据量小，直接采用数据库的数据约束进行实现，如果数据量很大，建议采用布隆过滤器实现数据去重即可，布隆过滤器的实现在Python中也是不难的。

以上是如果你想精通Python网络爬虫的学习研究路线，按照这些步骤学习下去，可以让你的爬虫技术得到非常大的提升。

至于有些朋友问到，使用Windows系统还是Linux系统，其实，没关系的，一般建议学习的时候使用Windows系统进行就行，比较考虑到大部分朋友对该系统比较数据，但是在实际运行爬虫任务的时候，把爬虫部署到Linux系统中运行，这样效率比较高。由于Python的可移植性非常好，所以你在不同的平台中运行一个爬虫，代码基本上不用进行什么修改，只需要学会部署到Linux中即可。所以，这也是为什么说使用Windows系统还是Linux系统进行学习都没多大影响的原因之一。

本篇文章主要是为那些想学习Python网络爬虫，但是又不知道从何学起，怎么学下去的朋友而写的。希望通过本篇文章，可以让你对Python网络爬虫的研究路线有一个清晰的了解，这样，本篇文章的目的就达到了，加油！

如何学习Python?

Python上手很容易, 基本有其他语言编程经验的人可以在1周内学会Python最基本的内容.
它们包括:
1.常用内置类型(int, float, bool, bytes, str, list, dict, set)的使用.
2.分支if-else 循环while 迭代for的语法.
3.def定义函数, 调用函数.
你再花1周学习些:
1.类
2.异常
此时, 有些人就在简历中得意的自称"会"Python了.
但是学到如此程度, 在实际编程中会经常遇到挫折, 主要源自理解不够深入, 仅仅Python语法和API层面体验了一下.
随意列举一些新手普遍存在的问题:
1.不了解Python对象模型, 变量名, 对象概念含混.
2.不了解可变对象和不可变对象, 尤其是int.
3.不了解切片意味着拷贝, 在循环中大量使用, 影响效率.
4.不了解切片是浅拷贝还是深拷贝.
5.遇到bytes和str(2.7中的str和unicode)就头晕.
6.经常在需要使用is的场景使用==.
7.不了解def是运行时执行语句, 并且是赋值语句.
8.类属性和实例属性混淆.
9.不了解在函数中修改可变对象参数会对调用者产生影响, 导致莫名其妙错误.
10.企图在函数中修改全局变量, 没有使用global, 而创建了本地变量.
11.以可变对象做函数默认参数.

拥有某项技能的程序员的价值, 可以用学习技能所需的成本来衡量.你用2周学习达到的这种程度, 对于企业就是没有价值的, 因为老板可以让一个公司里任意其他语言的程序员经过2-3周的学习就能达到你现在的程度.Python的简洁易用, 快速开发对项目有价值, 但这不是你的价值, 是Python的价值.所以提高自身价值, 也就是不让别人轻易追上你. 以极低的成本替代你.

你只能快跑, 进一步学习, Python语言层面还需要学习下面一些内容:
1.使用生成器, 迭代器
2.函数式编程, 匿名函数lambda, map, reduce, filter
3.列表解析, 字典解析, 集合解析, 生成器解析
4.运算符重载(setattr, getattr, getitem, gt, lt...)
5.property, 描述符(get, set, delete)
6.上下文管理器(enter, exit)
7.深入理解面向对象

上述都是语言层面的,属于内功.实战中当然也需要一些更为具体的外功, 训练外功可以从熟悉Python标准库开始, 这些模块能进入标准库说明他们足够好并且在实际项目中足够常用, 列举一些极为常用的:
1.正则表达式 re
2.迭代工具 itertools
3.常用数据结构 collections, heapq, array
4.处理二进制数据 struct
5.随机 random
6.系统调用 os
7.Python对象序列化 pickle
8.多进程多线程处理 threading, multiprocessing
9.网络 socket, urllib
10.系统参数 sys

无论练习内功或外功,结合实战都是最好的训练方式和检验手段, 可以根据个人情况以及喜好选择, 如:
1.使用django, flask开发网站.
2.开发网络爬虫或使用Python爬虫框架(如scrapy).
3.写一些自动化运维脚本, 定时读取某软件log, 出现异常自动发邮件.
4.使用selenium对网站进行测试.
5.使用Python开发树莓派小车(电机,传感器驱动).
6.使用Python开发Vim插件, 如在vim中做一个音乐播放器.
7.使用Python做算法题, 如leetcode.
8.opencv做图像识别.
9.使用numpy和pandas做数据处理.
10.使用机器学习库sklearn, tensorflow做应用.
11.使用PyQt编写桌面应用.
12.使用scipy, matplotlib做科学计算.
13.使用Python做渗透测试.
......

个人建议选择小项目进行实训, 有些新手上来就想定一个大目标, 做的时候很挫折, 往往半途而废.把小东西先实现, 然后优化. 接下来添加新功能, 慢慢迭代把小东西做大. 这样在做的时候,每实现一个小功能你都会有成就感, 激励继续前进.

可能经过比较漫长的一段时间, 你成为了一个熟练的Python应用程序员, 还有些高级话题可以继续学习:
1.装饰器
2.元类
这些高级话题在开发框架中经常使用, 它们可以帮你创建更灵活的代码.

通常自称一个月光速学了会Python的人基本都不是天才, 只是浮躁, 目标定的比较低而已.
不要太过急功近利, 慢慢玩, 精进.
如果你觉着编程有趣, 成长也就不再痛苦, 祝学习愉快.

作者：
链接：https://www.imooc.com/article/15051
来源：慕课网
本文原创发布于慕课网 ，转载请注明出处，谢谢合作

最后

以上就是大方水杯为你收集整理的【spider】爬虫学习路线-精通Scrapy网络爬虫的全部内容，希望文章能够帮你解决【spider】爬虫学习路线-精通Scrapy网络爬虫所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。