數(shù)據(jù)是創(chuàng)造和決策的原材料，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)都價(jià)值不菲。而利用爬蟲，我們可以獲取大量的價(jià)值數(shù)據(jù)，經(jīng)分析可以發(fā)揮巨大的價(jià)值，比如：
豆瓣、知乎：爬取優(yōu)質(zhì)答案，篩選出各話題下熱門內(nèi)容，探索用戶的輿論導(dǎo)向。
淘寶、京東：抓取商品、評(píng)論及銷量數(shù)據(jù)，對(duì)各種商品及用戶的消費(fèi)場(chǎng)景進(jìn)行分析。
搜房、鏈家：抓取房產(chǎn)買賣及租售信息，分析房?jī)r(jià)變化趨勢(shì)、做不同區(qū)域的房?jī)r(jià)分析。
拉勾、智聯(lián)：爬取各類職位信息，分析各行業(yè)人才需求情況及薪資水平。
雪球網(wǎng)：抓取雪球高回報(bào)用戶的行為，對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應(yīng)用的方向，比如后臺(tái)開發(fā)、web開發(fā)、科學(xué)計(jì)算等等，但爬蟲對(duì)于初學(xué)者而言更友好，原理簡(jiǎn)單，幾行代碼就能實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲，學(xué)習(xí)的過程更加平滑，你能體會(huì)更大的成就感。
掌握基本的爬蟲后，你再去學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析、web開發(fā)甚至機(jī)器學(xué)習(xí)，都會(huì)更得心應(yīng)手。因?yàn)檫@個(gè)過程中，Python基本語法、庫(kù)的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對(duì)于小白來說，爬蟲可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)門檻很高的事情。比如有的人則認(rèn)為先要掌握網(wǎng)頁(yè)的知識(shí)，遂開始 HTML\CSS，結(jié)果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時(shí)間內(nèi)做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，其實(shí)非常容易實(shí)現(xiàn)，但建議你從一開始就要有一個(gè)具體的目標(biāo)。
在目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下，你的學(xué)習(xí)才會(huì)更加精準(zhǔn)和高效。那些所有你認(rèn)為必須的前置知識(shí)，都是可以在完成目標(biāo)的過程中學(xué)到的。這里給你一條平滑的、零基礎(chǔ)快速入門的學(xué)習(xí)路徑。
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學(xué)習(xí) Python 包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按“發(fā)送請(qǐng)求——獲得頁(yè)面——解析頁(yè)面——抽取并儲(chǔ)存內(nèi)容”這樣的流程來進(jìn)行，這其實(shí)也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網(wǎng)頁(yè)信息的過程。
Python中爬蟲相關(guān)的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站，返回網(wǎng)頁(yè)，Xpath 用于解析網(wǎng)頁(yè)，便于抽取數(shù)據(jù)。
如果你用過 BeautifulSoup，會(huì)發(fā)現(xiàn) Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態(tài)網(wǎng)站根本不在話下，豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
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掌握各種技巧，應(yīng)對(duì)特殊網(wǎng)站的反爬措施
當(dāng)然，爬蟲過程中也會(huì)經(jīng)歷一些絕望啊，比如被網(wǎng)站封IP、比如各種奇怪的驗(yàn)證碼、userAgent訪問限制、各種動(dòng)態(tài)加載等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當(dāng)然還需要一些高級(jí)的技巧來應(yīng)對(duì)，常規(guī)的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗(yàn)證碼的OCR處理等等。
往往網(wǎng)站在高效開發(fā)和反爬蟲之間會(huì)偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應(yīng)對(duì)反爬蟲的技巧，絕大部分的網(wǎng)站已經(jīng)難不到你了。
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學(xué)習(xí) scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術(shù)一般量級(jí)的數(shù)據(jù)和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復(fù)雜的情況，可能仍然會(huì)力不從心，這個(gè)時(shí)候，強(qiáng)大的?scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個(gè)功能非常強(qiáng)大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構(gòu)建request，還有強(qiáng)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性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學(xué)會(huì) 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。
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學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)，應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
爬回來的數(shù)據(jù)量小的時(shí)候，你可以用文檔的形式來存儲(chǔ)，一旦數(shù)據(jù)量大了，這就有點(diǎn)行不通了。所以掌握一種數(shù)據(jù)庫(kù)是必須的，學(xué)習(xí)目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲(chǔ)一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如各種評(píng)論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因?yàn)檫@里要用到的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)其實(shí)非常簡(jiǎn)單，主要是數(shù)據(jù)如何入庫(kù)、如何進(jìn)行提取，在需要的時(shí)候再學(xué)習(xí)就行。
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分布式爬蟲，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并發(fā)采集
爬取基本數(shù)據(jù)已經(jīng)不是問題了，你的瓶頸會(huì)集中到爬取海量數(shù)據(jù)的效率。這個(gè)時(shí)候，相信你會(huì)很自然地接觸到一個(gè)很厲害的名字：分布式爬蟲。
分布式這個(gè)東西，聽起來很恐怖，但其實(shí)就是利用多線程的原理讓多個(gè)爬蟲同時(shí)工作，需要你掌握?Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。
Scrapy 前面我們說過了，用于做基本的頁(yè)面爬取，MongoDB 用于存儲(chǔ)爬取的數(shù)據(jù)，Redis 則用來存儲(chǔ)要爬取的網(wǎng)頁(yè)隊(duì)列，也就是任務(wù)隊(duì)列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實(shí)分解開來，也不過如此。當(dāng)你能夠?qū)懛植际降呐老x的時(shí)候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構(gòu)了，實(shí)現(xiàn)一些更加自動(dòng)化的數(shù)據(jù)獲取。
你看，這一條學(xué)習(xí)路徑下來，你已然可以成為老司機(jī)了，非常的順暢。所以在一開始的時(shí)候，盡量不要系統(tǒng)地去啃一些東西，找一個(gè)實(shí)際的項(xiàng)目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡(jiǎn)單的入手），直接開始就好。
我們推出了一套非常系統(tǒng)的Python+爬蟲課程，除了為你提供一條清晰的學(xué)習(xí)路徑，我們甄選了最實(shí)用的學(xué)習(xí)資源以及龐大的主流爬蟲案例庫(kù)。短時(shí)間的學(xué)習(xí)，你就能夠很好地掌握Python和爬蟲，獲取你想得到的數(shù)據(jù)，同時(shí)具備數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)的編程基礎(chǔ)。
