作為乙個實證研究小青年??，有段時間因為研究的需要，要做定向爬蟲。這是自己學習python最初的緣由。那個時候爬蟲的材料還不是太多，自己在網上找了一些文章和電子書來學習。邊學邊試，不久就完工了。
完工之後還不時關注爬蟲的技術教程，後來發現網上有大批小夥伴開始學習爬蟲，很多是非專業小夥伴(本職工作不是爬蟲 )，一時間感覺爬蟲好火。
個人認為(不一定對)，爬蟲火是源於使用者需求(研究的需要；好玩；嘗鮮……)和培訓者推動。作為實證研究者，確實需要一些爬蟲技術來幫助自己完成資料收集，這個時候選乙個比較好的工具很有必要。如果閱讀了比較陳舊的網路經驗貼或者聽了第三方培訓，而選擇了不太合適的工具，會影響占用過多的研究時間，影響研究進展。
場景：做實證研究，需要取數，可以爬蟲(定向爬蟲)實現。那麼，如何選工具呢？
python：最簡單的組合requests+bs4
當時自己花了大量時間去研究urllib和requests異同，bs4和lxml的異同……嘿呀，左手來個urllib，右手來個requests……浪費時間?
期間還去學scrapy，不過用得不太習慣，後面就沒有仔細學習了。
此外還去折騰無頭瀏覽器。嗨，對只是拿資料做研究發文章的小青年，其實沒有必要去研究無頭瀏覽器。
術業有專攻，過於複雜的爬蟲還是交給專業小夥伴來做，自己抓緊進行研究設計和構思。
複雜到什麼程度呢，下面舉些例子：如果高頻率發起請求，只是換換ip**就還可以湊合用，那麼還可以自己幹
如果只是post幾個資料，構建一些url，那麼還可以自己幹
如果只是構造request headers就可以蒙混過關抓資料，那麼還可以自己幹
如果……
如果已經需要應對複雜驗證碼，這個時候可以不自己整了
如果自己東拉西扯寫了好幾天，**還沒實現，這個時候可以不自己整了
可以跳過的工具r
r社群的小夥伴很熱情，編了一些包，也可以爬蟲。有些初學的小夥伴很激動，r可以爬蟲啦。其實，爬蟲不是r語言的強項。如果不是嘗鮮，沒有必要花時間去學習用r來實現爬蟲。有多的時間可以深入學習資料分析手藝和撰寫報告的手藝。stata
stata乃是實證小青年常用之利器，做起應用微觀計量十分便捷，若是分析結果一路星星，那是何等的酣暢淋漓?
現在有小夥伴用stata做爬蟲，還做文字分析。其實只是做簡單爬蟲，稍微複雜點的網頁或者是有點基本的反爬蟲機制，stata就難以應付了。所以，爬蟲就不要去麻煩實證分析好夥伴stata，交給其他更好的工具吧。curl
其他工具
此外，還嘗鮮過julia(<1.0)和node.js中的requests工具，但是感覺都不爽。這和個人的手藝不熟練?、工具生態不成熟有關。不過，node.js寫爬蟲還是很好玩。
go語言爬蟲工具也有一些，可以後面去試試。
除了自己寫**，網上還有一些資料採集工具也可以嘗試一下。
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