量化金融分析師（AQF）|Python爬蟲入門并不難，甚至進階也很簡單

互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)爆炸式的增長，而利用Python爬蟲我們可以獲取大量有價值的數(shù)據(jù)：

1.爬取數(shù)據(jù)，進行市場調(diào)研和商業(yè)分析

爬取知乎優(yōu)質(zhì)答案，篩選各話題下較優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容；抓取房產(chǎn)網(wǎng)站買賣信息，分析房價變化趨勢、做不同區(qū)域的房價分析；爬取招聘網(wǎng)站職位信息，分析各行業(yè)人才需求情況及薪資水平。

2.作為機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的原始數(shù)據(jù)

比如你要做一個推薦系統(tǒng)，那么你可以去爬取更多維度的數(shù)據(jù)，做出更好的模型。

3.爬取優(yōu)質(zhì)的資源：圖片、文本、視頻

爬取商品（店鋪）評論以及各種圖片網(wǎng)站，獲得圖片資源以及評論文本數(shù)據(jù)。

掌握正確的方法，在短時間內(nèi)做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，其實非常容易實現(xiàn)。

但建議你從一開始就要有一個具體的目標，在目標的驅(qū)動下，你的學(xué)習(xí)才會更加精準和高效。這里給你一條平滑的、零基礎(chǔ)快速入門的學(xué)習(xí)路徑：

1.了解爬蟲的基本原理及過程

2.Requests+Xpath實現(xiàn)通用爬蟲套路

3.了解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲

4.應(yīng)對特殊網(wǎng)站的反爬蟲措施

5.Scrapy與MongoDB，進階分布式

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01了解爬蟲的基本原理及過程

大部分爬蟲都是按“發(fā)送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲存內(nèi)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(wǎng)頁信息的過程。

簡單來說，我們向服務(wù)器發(fā)送請求后，會得到返回的頁面，通過解析頁面之后，我們可以抽取我們想要的那部分信息，并存儲在指定的文檔或數(shù)據(jù)庫中。

在這部分你可以簡單了解HTTP協(xié)議及網(wǎng)頁基礎(chǔ)知識，比如POST\GET、HTML、CSS、JS，簡單了解即可，不需要系統(tǒng)學(xué)習(xí)。

02學(xué)習(xí)Python包并實現(xiàn)基本的爬蟲過程

Python中爬蟲相關(guān)的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等，建議你從requests+Xpath開始，requests負責(zé)連接網(wǎng)站，返回網(wǎng)頁，Xpath用于解析網(wǎng)頁，便于抽取數(shù)據(jù)。

如果你用過BeautifulSoup，會發(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。掌握之后，你會發(fā)現(xiàn)爬蟲的基本套路都差不多，一般的靜態(tài)網(wǎng)站根本不在話下，小豬、豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

03非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲

爬回來的數(shù)據(jù)可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入數(shù)據(jù)庫中。

開始數(shù)據(jù)量不大的時候，你可以直接通過Python的語法或pandas的方法將數(shù)據(jù)存為text、csv這樣的文件。

04掌握各種技巧，應(yīng)對特殊網(wǎng)站的反爬措施

爬取一個頁面的的數(shù)據(jù)是沒問題了，但是我們通常是要爬取多個頁面。

05Scrapy與MongoDB，進階分布式

掌握前面的技術(shù)，一般量級的數(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，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的scrapy框架就非常有用了。

scrapy是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構(gòu)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性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

這個時候，你已經(jīng)可以去寫分布式爬蟲了。

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