精通Python网络爬虫之网络爬虫学习路线

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精通Python网络爬虫之网络爬虫学习路线,第1张

欲精通Python网络爬虫,必先了解网络爬虫学习路线,本篇经验主要解决这个问题。部分内容参考自书籍《精通Python网络爬虫》。

作者:韦玮

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随着大数据时代的到来,人们对数据资源的需求越来越多,而爬虫是一种很好的自动采集数据的手段。

那么,如何才能精通Python网络爬虫呢?学习Python网络爬虫的路线应该如何进行呢?在此为大家具体进行介绍。

1、选择一款合适的编程语言

事实上,Python、PHP、JAVA等常见的语言都可以用于编写网络爬虫,你首先需要选择一款合适的编程语言,这些编程语言各有优势,可以根据习惯进行选择。在此笔者推荐使用Python进行爬虫项目的编写,其优点是:简洁、掌握难度低。

2、掌握Python的一些基础爬虫模块

当然,在进行这一步之前,你应当先掌握Python的一些简单语法基础,然后才可以使用Python语言进行爬虫项目的开发。

在掌握了Python的语法基础之后,你需要重点掌握一个Python的关于爬虫开发的基础模块。这些模块有很多可以供你选择,比如urllib、requests等等,只需要精通一个基础模块即可,不必要都精通,因为都是大同小异的,在此推荐的是掌握urllib,当然你可以根据你的习惯进行选择。

3、深入掌握一款合适的表达式

学会了如何爬取网页内容之后,你还需要学会进行信息的提取。事实上,信息的提取你可以通过表达式进行实现,同样,有很多表达式可以供你选择使用,常见的有正则表达式、XPath表达式、BeautifulSoup等,这些表达式你没有必要都精通,同样,精通1-2个,其他的掌握即可,在此建议精通掌握正则表达式以及XPath表达式,其他的了解掌握即可。正则表达式可以处理的数据的范围比较大,简言之,就是能力比较强,XPath只能处理XML格式的数据,有些形式的数据不能处理,但XPath处理数据会比较快。

4、深入掌握抓包分析技术

事实上,很多网站都会做一些反爬措施,即不想让你爬到他的数据。最常见的反爬手段就是对数据进行隐藏处理,这个时候,你就无法直接爬取相关的数据了。作为爬虫方,如果需要在这种情况下获取数据,那么你需要对相应的数据进行抓包分析,然后再根据分析结果进行处理。一般推荐掌握的抓包分析工具是Fiddler,当然你也可以用其他的抓包分析工具,没有特别的要求。

5、精通一款爬虫框架

事实上,当你学习到这一步的时候,你已经入门了。

这个时候,你可能需要深入掌握一款爬虫框架,因为采用框架开发爬虫项目,效率会更加高,并且项目也会更加完善。

同样,你可以有很多爬虫框架进行选择,比如Scrapy、pySpider等等,一样的,你没必要每一种框架都精通,只需要精通一种框架即可,其他框架都是大同小异的,当你深入精通一款框架的时候,其他的框架了解一下事实上你便能轻松使用,在此推荐掌握Scrapy框架,当然你可以根据习惯进行选择。

6、掌握常见的反爬策略与反爬处理策略

反爬,是相对于网站方来说的,对方不想给你爬他站点的数据,所以进行了一些限制,这就是反爬。

反爬处理,是相对于爬虫方来说的,在对方进行了反爬策略之后,你还想爬相应的数据,就需要有相应的攻克手段,这个时候,就需要进行反爬处理。

事实上,反爬以及反爬处理都有一些基本的套路,万变不离其宗,这些后面作者会具体提到,感兴趣的可以关注。

常见的反爬策略主要有:

IP限制

UA限制

Cookie限制

资源随机化存储

动态加载技术

……

对应的反爬处理手段主要有:

IP代理池技术

用户代理池技术

Cookie保存与处理

自动触发技术

抓包分析技术+自动触发技术

……

这些大家在此先有一个基本的思路印象即可,后面都会具体通过实战案例去介绍。

7、掌握PhantomJS、Selenium等工具的使用

有一些站点,通过常规的爬虫很难去进行爬取,这个时候,你需要借助一些工具模块进行,比如PhantomJS、Selenium等,所以,你还需要掌握PhantomJS、Selenium等工具的常规使用方法。

8、掌握分布式爬虫技术与数据去重技术

如果你已经学习或者研究到到了这里,那么恭喜你,相信现在你爬任何网站都已经不是问题了,反爬对你来说也只是一道形同虚设的墙而已了。

但是,如果要爬取的资源非常非常多,靠一个单机爬虫去跑,仍然无法达到你的目的,因为太慢了。

所以,这个时候,你还应当掌握一种技术,就是分布式爬虫技术,分布式爬虫的架构手段有很多,你可以依据真实的服务器集群进行,也可以依据虚拟化的多台服务器进行,你可以采用urllib+redis分布式架构手段,也可以采用Scrapy+redis架构手段,都没关系,关键是,你可以将爬虫任务部署到多台服务器中就OK。

至于数据去重技术,简单来说,目的就是要去除重复数据,如果数据量小,直接采用数据库的数据约束进行实现,如果数据量很大,建议采用布隆过滤器实现数据去重即可,布隆过滤器的实现在Python中也是不难的。

以上是如果你想精通Python网络爬虫的学习研究路线,按照这些步骤学习下去,可以让你的爬虫技术得到非常大的提升。

至于有些朋友问到,使用Windows系统还是Linux系统,其实,没关系的,一般建议学习的时候使用Windows系统进行就行,比较考虑到大部分朋友对该系统比较数据,但是在实际运行爬虫任务的时候,把爬虫部署到Linux系统中运行,这样效率比较高。由于Python的可移植性非常好,所以你在不同的平台中运行一个爬虫,代码基本上不用进行什么修改,只需要学会部署到Linux中即可。所以,这也是为什么说使用Windows系统还是Linux系统进行学习都没多大影响的原因之一。

本篇文章主要是为那些想学习Python网络爬虫,但是又不知道从何学起,怎么学下去的朋友而写的。希望通过本篇文章,可以让你对Python网络爬虫的研究路线有一个清晰的了解,这样,本篇文章的目的就达到了,加油!

本文章由作者韦玮原创,转载请注明出处。

爬虫是大家公认的入门Python最好方式,没有之一。虽然Python有很多应用的方向,但爬虫对于新手小白而言更友好,原理也更简单,几行代码就能实现基本的爬虫,零基础也能快速入门,让新手小白体会更大的成就感。因此小编整理了新手小白必看的Python爬虫学习路线全面指导,希望可以帮到大家。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

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。Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议从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。这样下来基本套路都差不多,一般的静态网站根本不在话下。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。

2.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csv这样的文件。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。

3.学习scrapy,搭建工程化爬虫

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Python爬虫工程师的思维了。

4.学习数据库知识,应对大规模数据存储与提取

Python客栈送红包、纸质书

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。

5.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

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。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。

6.分布式爬虫,实现大规模并发采集,提升效率

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,听起来很恐怖,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。所以有些东西看起来很吓人,但其实分解开来,也不过如此。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。

只要按照以上的Python爬虫学习路线,一步步完成,即使是新手小白也能成为老司机,而且学下来会非常轻松顺畅。所以新手在一开始的时候,尽量不要系统地去啃一些东西,找一个实际的项目,直接开始操作。

其实学Python编程和练武功其实很相似,入门大致这样几步:找本靠谱的书,找个靠谱的师傅,找一个地方开始练习。

学语言也是这样的:选一本通俗易懂的书,找一个好的视频资料,然后自己装一个IDE工具开始边学边写。

7.给初学Python编程者的建议:

①信心。可能你看了视频也没在屏幕上做出点啥,都没能把程序运行起来。但是要有自信,所有人都是这样过来的。

②选择适合自己的教程。有很早的书籍很经典,但是不是很适合你,很多书籍是我们学过一遍Python之后才会发挥很大作用。

③写代码,就是不断地写,练。这不用多说,学习什么语言都是这样。总看视频,编不出东西。可以从书上的小案例开始写,之后再写完整的项目。

④除了学Python,计算机的基础也要懂得很多,补一些英语知识也行。

⑤不但会写,而且会看,看源码是一个本领,调试代码更是一个本领,就是解决问题的能力,挑错。理解你自己的报错信息,自己去解决。

⑥当你到达了一个水平,就多去看官方的文档,在CSDN上面找下有关Python的博文或者群多去交流。

希望想学习Python的利用好现在的时间,管理好自己的学习时间,有效率地学习Python,Python这门语言可以做很多事情。