如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
1.爬取数据，进行市场调研和商业分析。
爬取知乎优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。 抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。爬取招聘网站各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据。
比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。
3.爬取优质的资源：
图片、文本、视频爬取知乎钓鱼贴\图片网站，获得福利图片。
这些事情，原本我们也是可以手动完成的，但如果是单纯地复制粘贴，非常耗费时间，比如你想获取100万行的数据，大约需忘寝废食重复工作两年。而爬虫可以在一天之内帮你完成，而且完全不需要任何干预。
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。比如有的人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTML\CSS，结果入了前端的坑，瘁……
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。但建议你从一开始就要有一个具体的目标，你要爬取哪个网站的哪些数据，达到什么量级。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.了解爬虫的基本原理及过程
2.Requests+Xpath 实现通用爬虫套路
3.了解非结构化数据的存储
4.学习scrapy，搭建工程化爬虫
5.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
6.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
7.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
1.了解爬虫的基本原理及过程
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。
简单来说，我们向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，我们可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。
在这部分你可以简单了解 HTTP 协议及网页基础知识，比如 POST\GET、HTML、CSS、JS，简单了解即可，不需要系统学习。
2.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议你从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。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。掌握之后，你会发现爬虫的基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，小猪、豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
来看一个爬取豆瓣短评的例子：
选中第一条短评，右键-“检查”，即可查看源代码
我们通过定位，得到了第一条短评的XPath信息：
//*[@id="***ments"]/ul/li[1]/div[2]/p
但是通常我们会想爬取很多条短评，那么我们会想获取很多这样的XPath信息：
//*[@id="***ments"]/ul/li[1]/div[2]/p
//*[@id="***ments"]/ul/li[2]/div[2]/p
//*[@id="***ments"]/ul/li[3]/div[2]/p
………………………………
观察1、2、2条短评的XPath信息，你会发现规律，只有
- 后面的序号不一样，恰好与短评的序号相对应。那如果我们想爬取这个页面所有的短评信息，那么不要这个序号就好了呀。
-
通过XPath信息，我们就可以用简单的代码将其爬取下来了：
import requests from lxml import etree #我们邀抓取的页面链接 url='https://book.douban.***/subject/1084336/***ments/' #用requests库的get方法下载网页 r=requests.get(url).text #解析网页并且定位短评 s=etree.HTML(r) file=s.xpath('//*[@id="***ments"]/ul/li/div[2]/p/text()') #打印抓取的信息 print(file)
爬取的该页面所有的短评信息当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也基本没问题了。
这个过程中你还需要了解一些Python的基础知识：
文件读写操作：用来读取参数、保存爬下来的内容
list(列表)、dict(字典)：用来序列化爬取的数据
条件判断(if/else)：解决爬虫中的判断是否执行
循环和迭代(for ……while)：用来循环爬虫步骤
3.了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为text、csv这样的文件。还是延续上面的例子：用Python的基础语言实现存储：
with open('pinglun.text','w',encoding='utf-8') as f: for i in file: print(i) f.write(i)用pandas的语言来存储：
#import pandas as pd #df = pd.DataFrame(file) #df.to_excel('pinglun.xlsx')这两段代码都可将爬下来的短评信息存储起来，把代码贴在爬取代码后面即可。
存储的该页的短评数据当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。以下知识点掌握就好：
- 缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
- 重复值处理：重复值的判断与删除
- 空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
- 分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
4.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
爬取一个页面的的数据是没问题了，但是我们通常是想爬取多个页面啊。
这个时候就要看看在翻页的时候url是如何变化了，还是以短评的页面为例，我们来看多个页面的url有什么不同：https://book.douban.***/subject/1084336/***ments/ https://book.douban.***/subject/1084336/***ments/hot?p=2 https://book.douban.***/subject/1084336/***ments/hot?p=3 https://book.douban.***/subject/1084336/***ments/hot?p=4 ……………………通过前四个页面，我们就能够发现规律了，不同的页面，只是在最后标记了页面的序号。我们以爬取5个页面为例，写一个循环更新页面地址就好了。
for a in range(5): url="http://book.douban.***/subject/1084336/***ments/hot?p={}".format(a)当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、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、抓包、验证码的OCR处理等等。
比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化，这通常就是异步加载。我们用开发者工具取分析网页加载信息，通常能够得到意外的收获。
通过开发者工具分析加载的信息比如很多时候如果我们发现网页不能通过代码访问，可以尝试加入userAgent 信息。
浏览器中的userAgent信息
在代码中加入userAgent信息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。
5.学习爬虫框架，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
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。6.学习数据库基础，应对大规模数据存储
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，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
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。7.分布式爬虫，实现大规模并发采集
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一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来非常吓人，但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 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 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。
所以不要被有些看起来很高深的东西吓到了。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，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一困难的是，刚开始没有经验的时候，在寻找资源、搜索解决问题的方法时总会遇到一些困难，因为往往在最开始，我们去描述清楚具体的问题都很难。如果有大神帮忙指出学习的路径和解答疑问，效率会高不少。
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