推薦一條高效python學習之路，讓你從小白到熟練

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，網際網路可以獲取的資料越來越多，另一方面，像 python這樣的程式語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常複雜、技術門檻很高的事情。比如有的人認為學爬蟲必須精通 python，然後哼哧哼哧系統學習 python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了資料；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 htmlcss，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流**的資料，其實非常容易實現。但建議你從一開始就要有乙個具體的目標，你要爬取哪個**的哪些資料，達到什麼量級。

**那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。**這裡給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習python包並實現基本的爬蟲過程

2.掌握各種技巧，應對特殊**的反爬措施

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識，應對大規模資料儲存與提取

5.分布式爬蟲，實現大規模併發採集

學習 python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按**「傳送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」**這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁資訊的過程。

python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+xpath 開始，requests 負責連線**，返回網頁，xpath 用於解析網頁，便於抽取資料。

掌握各種技巧，應對特殊**的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望，比如被封ip、比如各種奇怪的驗證碼、字型加密、useragent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高階的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用**ip池、字型反加密、抓包、驗證碼的ocr處理等等。

往往**在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的**已經難不到你了。

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的資料和**基本沒有問題了，但是在遇到非常複雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是乙個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的效能，讓你可以將爬蟲工程化、模組化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

學習資料庫基礎，應對大規模資料儲存

爬回來的資料量小的時候，你可以用文件的形式來儲存，一旦資料量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 mongodb 就ok。

因為這裡要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是資料如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

分布式爬蟲，實現大規模併發採集

爬取基本資料已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量資料的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到乙個很厲害的名字：分布式爬蟲。

分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多執行緒的原理讓多個爬蟲同時工作**，需要你掌握 scrapy + mongodb + redis 這三種工具**。

scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，mongodb 用於儲存爬取的資料，redis 則用來儲存要爬取的網頁佇列，也就是任務佇列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現更加自動化的資料獲取。

-如何高效學習 -

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找乙個實際的專案（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的專案中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的乙個大問題。

不過不用擔心，我們準備了一門非常系統的爬蟲課程，除了為你提供一條清晰、**的學習路徑，我們甄選了最實用的學習資源以及龐大的主流爬蟲案例庫。短時間的學習，你就能夠很好地掌握爬蟲這個技能，獲取你想得到的資料。