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
知乎：
爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：
抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家
：
抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：
爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：
抓取雪球高回报用户的行为，对股票进行分析和预测。
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。
比如你要做图像识别，你可以先去爬取大量的图片作为训练集进行训练。
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。
爬取微信公众号文章，分析新媒体内容运营策略。
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
- ❶ -
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。
- ❷ -
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
。
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
- ❸ -
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。
- ❹ -
学习 scrapy，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。
- ❺ -
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。
- ❻ -
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
。
- ❼ -
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。
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。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
不过不用担心，我们准备了一门非常系统的爬虫课程，除了为你提供一条清晰、无痛的学习路径，我们甄选了
最实用的学习资源
以及
庞大的主流爬虫案例库
。短时间的学习，你就能够很好地掌握爬虫这个技能，获取你想得到的数据。
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- 课程大纲 -
Python爬虫：入门+进阶
第一章：Python 爬虫入门
1
、什么是爬虫
网址构成和翻页机制
网页源码结构及网页请求过程
爬虫的应用及基本原理
2、初识Python爬虫
Python
爬虫环境搭建
创建第一个爬虫：爬取百度首页
爬虫三步骤：获取数据、解析数据、保存数据
3、使用Requests爬取豆瓣短评
Requests
的安装和基本用法
用
Requests
爬取豆瓣短评信息
一定要知道的爬虫协议
4、使用Xpath解析豆瓣短评
解析神器
Xpath
的安装及介绍
Xpath
的使用：浏览器复制和手写
实战：用
Xpath
解析豆瓣短评信息
5、使用pandas保存豆瓣短评数据
pandas
的基本用法介绍
pandas
文件保存、数据处理
实战：使用
pandas
保存豆瓣短评数据
6、浏览器抓包及headers设置（案例一：爬取知乎）
爬虫的一般思路：抓取、解析、存储
浏览器抓包获取
Ajax
加载的数据
设置
headers
突破反爬虫限制
实战：爬取知乎用户数据
7、数据入库之MongoDB（案例二：爬取拉勾）
MongoDB
及
RoboMongo
的安装和使用
设置等待时间和修改信息头
实战：爬取拉勾职位数据
将数据存储在
MongoDB
中
补充实战：爬取微博移动端数据
8、Selenium爬取动态网页（案例三：爬取淘宝）
动态网页爬取神器
Selenium
搭建与使用
分析淘宝商品页面动态信息
实战：用
Selenium
爬取淘宝网页信息
第二章：
Python
爬虫之
Scrapy
框架
1、
爬虫工程化及
Scrapy
框架初窥
html
、
css
、
js
、数据库、
http
协议、前后台联动
爬虫进阶的工作流程
Scrapy
组件：引擎、调度器、下载中间件、项目管道等
常用的爬虫工具：各种数据库、抓包工具等
2、Scrapy安装及基本使用
Scrapy
安装
Scrapy
的基本方法和属性
开始第一个
Scrapy
项目
3、Scrapy选择器的用法
常用选择器：
css
、
xpath
、
re
、
pyquery
css
的使用方法
xpath
的使用方法
re
的使用方法
pyquery
的使用方法
4、Scrapy的项目管道
Item Pipeline
的介绍和作用
Item Pipeline
的主要函数
实战举例：将数据写入文件
实战举例：在管道里过滤数据
5、Scrapy的中间件
下载中间件和蜘蛛中间件
下载中间件的三大函数
系统默认提供的中间件
6、Scrapy的Request和Response详解
Request
对象基础参数和高级参数
Request
对象方法
Response
对象参数和方法
Response
对象方法的综合利用详解
第三章：
Python
爬虫进阶操作
1、
网络进阶之谷歌浏览器抓包分析
http
请求详细分析
网络面板结构
过滤请求的关键字方法
复制、保存和清除网络信息
查看资源发起者和依赖关系
2、数据入库之去重与数据库
数据去重
数据入库
MongoDB
第四章：分布式爬虫及实训项目
1、大规模并发采集——分布式爬虫的编写
分布式爬虫介绍
Scrapy
分布式爬取原理
Scrapy-Redis
的使用
Scrapy
分布式部署详解
2、实训项目（一）——58同城二手房监控
3、实训项目（二）——去哪儿网模拟登陆
4、实训项目（三）——京东商品数据抓取
- 高效的学习路径 -
一上来就讲理论、语法、编程语言是非常不合理的，我们会
直接从具体的案例入手，通过实际的操作，学习具体的知识点
。我们为你规划了一条系统的学习路径，让你不再面对零散的知识点。
说点具体的，比如我们会直接用 lxml+Xpath取代 BeautifulSoup 来进行网页解析，减少你不必要的检查网页元素的操作，比如 Requests 能够解决的事情，我们就不用 urllib了，
多种工具都能完成的，我们会给你最简单的方法
，这些看似细节，但可能是很多人都会踩的坑。
- 每课都有学习资料 -
你可能收集了以G计的的学习资源，但保存后从来没打开过？
我们已经帮你找到了最有用的那部分，并且用最简单的形式描述出来
，帮助你学习，你可以把更多的时间用于练习和实践。
考虑到各种各样的问题，我们在每一节都准备了课后资料，包含四个部分：
1.课程重点笔记，详细阐述重点知识，帮助你理解和后续快速复习；
2.默认你是小白，补充所有基础知识，哪怕是软件的安装与基本操作；
3.课内外案例提供参考代码学习，让你轻松应对主流网站爬虫；
4.超多延伸知识点和更多问题的解决思路，让你有能力去解决实际中遇到的一些特殊问题。
某节部分课后资料
- 超多
案例，覆盖主流网站 -
课程中提供了目前最常见的网站爬虫案例：豆瓣、百度、知乎、淘宝、京东、微博……
每个案例在课程视频中都有详细分析，老师带你完成每一步操作
。
另外，我们还会补充比如小猪、链家、58同城、网易云音乐、微信好友等案例，提供思路与代码。
多次的模仿和练习之后，你可以很轻松地写出自己的爬虫代码，并能够轻松爬取这些主流网站的数据。
- 技能拓展：反爬虫及数据存储、处理 -
懂得基本的爬虫是远远不够的，所以我们会用实际的案例，带你了解一些网站的反爬虫措施，并且用具体的技术绕过限制。
比如异步加载、IP限制、headers限制、验证码等等
，这些比较常见的反爬虫手段，你都可以很好地规避。
工程化的爬虫、及分布式爬虫技术，让你有获取大规模数据的可能。
除了爬虫的内容，你还将了解数据库（Mongodb）、pandas 的基本知识，帮你存储爬取的数据，同时可以对数据进行管理和清洗
，你可以获得更干净的数据，以便后续的分析和处理。
