【python爬虫】如何开始写爬虫？来给你一条清晰的学习路线吧~

记录一下我自己从零开始写python爬虫的心得吧！

我刚开始对爬虫不是很了解，又没有任何的计算机、编程基础，确实有点懵逼。从哪里开始，哪些是最开始应该学的，哪些应该等到有一定基础之后再学，也没个清晰的概念。

因为是 Python 爬虫嘛，Python 就是必备的咯，那先从 Python 开始吧。于是看了一些教程和书籍，了解基本的数据结构，然后是列表、字典、元组，各种函数和控制语句（条件语句、循环语句）。

学习一门学科的时候是要清楚它的知识框架才能清晰的学习、有系统的学习，下面来列一列python网络爬虫的知识框架来帮助大家能够有效的学习和掌握，避免不必要的坑。

学了一段时间，才发现自己还没接触到真正的爬虫呢，而且纯理论学习很快就忘了，回去复习又太浪费时间，简直不要太绝望。把 Python 的基础知识过了一遍之后，我竟然还没装一个可以敲代码的IDE，想想就哭笑不得。

零基础学习爬虫，坑确实比较多，总结如下：

1.环境配置，各种安装包、环境变量，对小白太不友好；

2.缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃；

3.Python有很多包、框架可以选择，但小白不知道哪个更友好；

4.遇到问题甚至不知道如何描述，更不用说去寻找解决办法；

5.网上的资料非常零散，而且对小白不友好，很多看起来云里雾里；

6.有些东西看似懂了，但结果自己写代码还是很困难；

……………………

所以跟我一样，很多人爬坑最大的体会是：尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（从豆瓣这种简单的入手），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，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，遇到困难时如何有效解决，是很多初学者面临的大问题。

python网络爬虫总的来说有五个大的方面：

前端知识——基础爬虫——框架爬虫——分布式爬虫——突破反爬虫

1.前端知识

“网络爬虫”很明显对象是网络，也就是网页。说到网页，这里就涉及到了前端的知识了，不过大家也不要慌，只要懂点必要的HTML5框架、网页的http请求、还有JavaScript、css3的知识就可以了，以这样的水平也是可以学会爬虫的啦。当然，如果要非常精通python网络爬虫的话，深入学习前端知识是必要的。

2.基础爬虫

（1）基础库：urllib模块/requests第三方模块

首先爬虫就是要从网页上把我们需要的信息抓取下来的，那么我们就要学习urllib/requests模块，这两种模块是负责爬取网页的。这里大家觉得哪一种用的习惯就用哪一种，选择一种精通就好了。我推荐读者使用使用requests模块，因为这一种简便很多，容易操作、容易理解，所以requests被称为“人性化模块”。

（2）多进程、多线程、协程和分布式进程：

为什么要学这四个知识呢？假如你要爬取200万条的数据，使用一般的单进程或者单线程的话，你爬取下载这些数据，也许要一个星期或是更久。试问这是你想要看到的结果吗？显然单进程和单线程不要满足我们追求的高效率，太浪费时间了。只要设置好多进程和多线程，爬取数据的速度可以提高10倍甚至更高的效率。

（3）网页解析提取库：xpath/BeautifulSoup4/正则表达式

通过前面的（1）和（2）爬取下来的是网页源代码，这里有很多并不是我们想要的信息，所以需要将没用的信息过滤掉，留下对我们有价值的信息。这里有三种解析器，三种在不同的场景各有特色也各有不足，总的来说，学会这三种灵活运用会很方便的。推荐理解能力不是很强的朋友或是刚入门爬虫的朋友，学习BeautifulSoup4是很容易掌握并能够快速应用实战的，功能也非常强大。

（4）反屏蔽：请求头/代理服务器/cookie

在爬取网页的时候有时会失败，因为别人网站设置了反爬虫措施了，这个时候就需要我们去伪装自己的行为，让对方网站察觉不到我们就是爬虫方。请求头设置，主要是模拟成浏览器的行为；IP被屏蔽了，就需要使用代理服务器来破解；而cookie是模拟成登录的行为进入网站。

（5）异常：超时处理/异常处理，这里不做介绍了，自己去了解一下。

（6）数据储存库：文件系统储存/MySQL/MongoDB

数据的储存大概就这三种方式了，文件系统储存是运用了python文件操作来执行的；而MySQL要使用到数据库创建表格来储存数据；MongoDB在爬虫里是非常好的储存方式，分布式爬虫就是运用了MongoDB来储存的。各有特色，看自己需要哪种，再灵活运用。

（7）动态网页抓取：Ajax/PhantomJS/Selenium这三个知识点

（8）抓包：APP抓包/API爬虫

（9）模拟登陆的 爬虫

3.框架爬虫

主流且热门的 scrapy 框架/人性化的 pyspider 框架

框架不止这两种，但是很多时候就只用到了这些框架，所以把这两种掌握熟悉了就可以了。

4.分布式爬虫

python 操作 Redis 基础命令和 scrapy-Redis

5.突破反爬虫

useragent 池/禁用 cookies /设置下载延时和自动限速/代理 IP 池/ tor 代理/分布式下载器

对于零基础如何开始能写爬虫，以下几点希望你看了能解答你的困惑。

01 并没想象的那么容易

因为自己本身对python了解的也不是很多，于是马上着手开始学习python，但是在没人指导的情况下确实很迷茫（mb）。

通过网上查的一些资料，以及参考别人的学习过程，于是看了一些书籍，了解数据结构，然后是列、表、字典、函数、控制语句等（常用的条件语句、循环语句）。

学了一段时间后，回过头来看，其实自己并没接触到真正的爬虫，而且学习纯理论的东西长时间不用就会忘记，只能回头继续复习，确实很浪费时间。

02 直接上手阶段

之前在csdn逛gai的时候看到别的大牛分享的技术贴，清晰的思路一看就懂，这才是我应该学习的爬虫。于是决定自己先搭建一个环境试试，看看能玩成什么样子。

因为怕出错，装了比较保险的 Anaconda，用自带的 Jupyter Notebook 作为IDE来写代码。看到很多人说因为配置环境出各种BUG，简直庆幸。很多时候打败你的，并不是事情本身，说的就是爬虫配置环境这事儿。

遇到的另一个问题是，Python 的爬虫可以用很多包或者框架来实现，应该选哪一种呢？我的原则就是是简单好用，写的代码少，对于一个小白来说，性能、效率什么的，统统被我 pass 了。于是开始接触 urllib、美丽汤（BeautifulSoup），因为听别人说很简单。

我上手的第一个案例是爬取豆瓣的电影，照着一些爬取豆瓣电影的入门级例子开始看，从这些例子里面，了解了一点点爬虫的基本原理：下载页面、解析页面、定位并抽取数据。

代码就不展示了，最终通过别人的思路和自己查找美丽汤的用法，完成了豆瓣电影的基本信息爬取。

03 走上正轨

有了第一步的实践，就需要继续往下学习、尝试，比如爬取多个元素、翻页、处理多种情况等涉及的语句控制，又比如提取内容时涉及到的字符串、列表、字典的处理，还远远不够。

再回去补充 Python 的基础知识，就很有针对性，而且能马上能用于解决问题，也就理解得更深刻。

BeautifulSoup 还算不错，但需要花一些时间去了解一些网页的基本知识，否则一些元素的定位和选取还是会头疼。

后来认识到 xpath 之后相见恨晚，这才是入门必备利器啊，直接Chrome复制就可以了，指哪打哪。即便是要自己写 xpath，以w3school上几页的 xpath 教程，一个小时也可以搞定了。requests 貌似也比 urllib 更好用，但摸索总归是试错的过程，试错成本就是时间。

04 反爬是道坎儿

在爬取一些网站的时候，可能是涉及到了敏感信息，发现很多内容根本无法爬取，而且IP经常被封禁。简单的可以通过 time.sleep 控制爬取频率的方法解决，限制比较严格或者需要保证爬取速度，就要用代理IP来解决。

后来也试了一下 Selenium，这个就真的是按照真实的用户浏览行为（点击、搜索、翻页）来实现爬虫，所以对于那些反爬虫特别厉害的网站，又没有办法解决。但是Selenium 确实非常好用易上手，虽然速度稍微慢点。

05 初尝Scrapy 框架

使用 requests+xpath 和抓包大法确实可以解决很多网站信息的爬取，但是对于信息量比较大或者需要分模块爬取的话，就会显得寸步难行。

后来应用到了强大的 Scrapy 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，然而最让人惊喜的还是它超高的性能，可以将爬虫工程化、模块化。

学会 Scrapy，自己去尝试搭建了简单的爬虫框架，在做大规模数据爬取的时候能够结构化、工程化地思考大规模的爬取问题，这使我可以从爬虫工程的维度去思考问题。

再后来开始逐渐接触到分布式爬虫，这个东西听着挺唬人，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，能够实现更高的效率。

总结一下我学习python爬虫过程所走过的一些坑

1、缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃；

2、网上的资料非常零散，而且对小白不友好，很多看起来云里雾里；

3、没有专业的人知道，会走很多的弯路，自己都不知道要往哪里学。

所以很多爬虫工程师，都会有跟我一样的体会：爬虫这玩意儿不需要多精湛的代码技术，也不需要多深的数据库知识，只要有合理的学习路径以及实操项目，都能学好。

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