爬蟲可以收集大量的數(shù)據(jù)，比如商品價格和銷售數(shù)據(jù)，或者抓取各種崗位信息并分析市場情況等。爬蟲有很多領(lǐng)域和廣泛的應(yīng)用。因此，即使很多人學(xué)習(xí)其他編程語言，他們也會學(xué)習(xí)Python。都說Python簡單，但對初學(xué)者來說也很難。下面小編介紹一些學(xué)習(xí)Python爬蟲需要掌握的基本知識點。

 

1.了解爬蟲的基本過程。

 

大多數(shù)爬蟲遵循“發(fā)送請求-獲取頁面-解析頁面-提取并存儲內(nèi)容”的過程，實際上模擬了使用瀏覽器獲取web信息的過程。

 

動態(tài)IP模擬器

 

2.了解并熟悉Python包。

 

Python中有很多與爬蟲相關(guān)的包:urllib、requests、bs4、scratch、pyspider等。建議從requests+Xpath開始，其中requests負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站和返回網(wǎng)頁，Xpath用于解析網(wǎng)頁，方便提取數(shù)據(jù)。如果你用過BeautifulSoup，你會發(fā)現(xiàn)Xpath省去了很多麻煩，省去了逐層檢查元素代碼的工作。這樣，基本的套路幾乎都一樣，一般的靜態(tài)網(wǎng)站完全不是問題。當(dāng)然，如果需要對異步加載的網(wǎng)站進(jìn)行抓取，可以學(xué)習(xí)瀏覽器抓取包并分析真實請求，或者學(xué)習(xí)Selenium實現(xiàn)自動化，這樣就可以輕松解決知乎、時代網(wǎng)、貓步鷹等動態(tài)網(wǎng)站。

 

3.了解數(shù)據(jù)的存儲。

 

抓取的數(shù)據(jù)可以以文檔的形式直接存儲在本地，也可以存儲在數(shù)據(jù)庫中。剛開始的時候，當(dāng)數(shù)據(jù)量不大的時候，可以直接通過Python語法或者pandas方法將數(shù)據(jù)保存為csv文件。

 

當(dāng)爬回的數(shù)據(jù)量很少時，可以以文檔的形式存儲。一旦數(shù)據(jù)量很大，它將不起作用。所以需要掌握一種數(shù)據(jù)庫，學(xué)習(xí)目前比較主流的MongoDB就可以了。

 

MongoDB可以方便你存儲一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如各種評論的文字，圖片的鏈接等等。也可以用PyMongo更方便地操作Python中的MongoDB。因為這里用到的數(shù)據(jù)庫知識其實很簡單，主要是如何將數(shù)據(jù)放入倉庫以及如何提取，然后在需要的時候?qū)W習(xí)。

 

4.了解數(shù)據(jù)的清理。

 

當(dāng)然，你可能會發(fā)現(xiàn)抓取的數(shù)據(jù)不干凈，可能會有一些缺失和錯誤的數(shù)據(jù)。你還需要清理數(shù)據(jù)，你可以學(xué)習(xí)熊貓包的基本用法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到更干凈的數(shù)據(jù)。

 

5.了解爬蟲框架。

 

Scrapy是一個非常強(qiáng)大的爬蟲框架，它不僅可以方便地構(gòu)造請求，還可以用一個強(qiáng)大的選擇器方便地解析響應(yīng)。然而，最令人驚訝的是它的超高性能，允許您對爬蟲進(jìn)行工程化和模塊化。學(xué)習(xí)scrapy，可以自己搭建一些爬蟲框架，基本具備爬蟲工程師的思維。

 

當(dāng)抓取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不再是問題時，你的瓶頸將集中在抓取海量數(shù)據(jù)的效率上。這個時候，相信你自然會接觸到一個非常厲害的名字:分布式爬蟲。

 

這個分布式的東西聽起來很可怕，但實際上它利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，這就需要你掌握三個工具:Scrapy+MongoDB+Redis。前面我們說過，Scrapy用來做基本的頁面抓取，MongoDB用來存儲抓取的數(shù)據(jù)，Redis用來存儲待抓取的頁面隊列，也就是任務(wù)隊列。

 

以上是學(xué)習(xí)Python爬蟲的一些基本知識點。此外，還要注意網(wǎng)站的反爬蟲機(jī)制，如動態(tài)加載、IP密封、驗證碼、userAgent訪問限制等。面對這些反爬蟲，我們也需要用一些工具來對付它們。比如IP限制可以通過使用IP模擬器代理進(jìn)行IP工具的切換，這樣我們就可以突破IP限制。