IT培训-高端面授IT培训机构
云和教育:云和数据集团高端IT职业教育品牌 全国咨询热线:0371-67988003
课程 请选择课程
    校区 请选择校区
      • 华为
        授权培训中心
      • 腾讯云
        一级认证培训中心
      • 百度营销大学
        豫陕深授权运营中心
      • Oracle甲骨文
        OAEP中心
      • Microsoft Azure
        微软云合作伙伴
      • Unity公司
        战略合作伙伴
      • 普华基础软件
        战略合作伙伴
      • 新开普(股票代码300248)
        旗下丹诚开普投资
      • 中国互联网百强企业锐之旗
        旗下锐旗资本投资

      Pyhton爬虫从入门到精通的高效学习路径

      • 发布时间:
        2019-03-30
      • 版权所有:
        云和教育
      • 分享:

      随着互联网的发展,google、百度等搜索引擎让我们获取信息愈加方便。但需求总会不断涌现,纯粹地借助百度等收集信息是远远不够的,因此编写爬虫爬取信息的重要性就越发凸显。

      比如有人为了炒股,专门爬取了多种股票信息;也有人为了分析房价,耗费时间和精力学习爬虫后,爬了绿中介的数据。

      配图1 Pyhton爬虫从入门到精通的高效学习路径.jpg

      那么,爬虫到底是什么呢?

      网络爬虫,又名网页蜘蛛,是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。简单的说,网络爬虫就是爬到对应网页后把需要的信息搞下来的程序。

      配图2 网络爬虫.jpg

      一般而言,若要成为一名爬虫工程师,最低要求就是掌握Python、Java、Golang其中一种语言,还要对网络编程、HTTP协议等了如指掌。

      在当今这个大数据时代,网络爬虫作为网络、存储与机器学习等领域的交汇点,已经成为满足个性化网络数据需求的最佳实践。那么到底如何学习爬虫呢?

      配图3 学习Python包并实现基本的爬虫过程.jpg

      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。

      2、掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

      配图4 掌握各种技巧.jpg

      当然,爬虫过程中也会经历一些绝望,比如被封IP、比如各种奇怪的验证码、字体加密、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、字体反加密、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。

      3、学习 scrapy,搭建工程化的爬虫

      配图5 搭建工程化的爬虫.jpg

      掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了,接下来就要学习强大的 scrapy 框架了,它能帮助你应对非常复杂的情况。

      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。

      4、学习数据库基础,应对大规模数据存储

      配图6 学习数据库基础.jpg

      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,比如MongoDB。

      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、分布式爬虫,实现大规模并发采集

      配图7 分布式爬虫.jpg

      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“分布式爬虫”。

      分布式爬虫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和MongoDB前面我们说过了,一个用于做基本的页面爬取,一个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。

      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,实现更加自动化的数据获取。

      配图8 Python爬虫.jpg

      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。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。希望上面这条学习路径能帮助你快速入门。