如果你仔細(xì)觀察，就不難發(fā)現(xiàn)，懂爬蟲(chóng)、學(xué)習(xí)爬蟲(chóng)的人越來(lái)越多，一方面，互聯(lián)網(wǎng)可以獲取的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，另一方面，像 Python這樣的編程語(yǔ)言提供越來(lái)越多的優(yōu)秀工具，讓爬蟲(chóng)變得簡(jiǎn)單、容易上手。

對(duì)于小白來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)門(mén)檻很高的事情。比如有的人認(rèn)為學(xué)爬蟲(chóng)必須精通 Python，然后哼哧哼哧系統(tǒng)學(xué)習(xí) Python 的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)，很久之后發(fā)現(xiàn)仍然爬不了數(shù)據(jù)；有的人則認(rèn)為先要掌握網(wǎng)頁(yè)的知識(shí)，遂開(kāi)始 HTMLCSS，結(jié)果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時(shí)間內(nèi)做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，其實(shí)非常容易實(shí)現(xiàn)。但建議你從一開(kāi)始就要有一個(gè)具體的目標(biāo)，你要爬取哪個(gè)網(wǎng)站的哪些數(shù)據(jù)，達(dá)到什么量級(jí)。

那些所有你認(rèn)為必須的前置知識(shí)，都是可以在完成目標(biāo)的過(guò)程中學(xué)到的。這里給你一條平滑的、零基礎(chǔ)快速入門(mén)的學(xué)習(xí)路徑。

1.學(xué)習(xí)Python包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲(chóng)過(guò)程

2.掌握各種技巧，應(yīng)對(duì)特殊網(wǎng)站的反爬措施

3.學(xué)習(xí)scrapy，搭建工程化爬蟲(chóng)

4.學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)，應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取

5.分布式爬蟲(chóng)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并發(fā)采集

當(dāng)然，爬蟲(chóng)過(guò)程中也會(huì)經(jīng)歷一些絕望，比如被封IP、比如各種奇怪的驗(yàn)證碼、字體加密、userAgent訪問(wèn)限制、各種動(dòng)態(tài)加載等等。

遇到這些反爬蟲(chóng)的手段，當(dāng)然還需要一些高級(jí)的技巧來(lái)應(yīng)對(duì)，常規(guī)的比如訪問(wèn)頻率控制、使用代理IP池、字體反加密、抓包、驗(yàn)證碼的OCR處理等等。

往往網(wǎng)站在高效開(kāi)發(fā)和反爬蟲(chóng)之間會(huì)偏向前者，這也為爬蟲(chóng)提供了空間，掌握這些應(yīng)對(duì)反爬蟲(chóng)的技巧，絕大部分的網(wǎng)站已經(jīng)難不到你了。

掌握前面的技術(shù)一般量級(jí)的數(shù)據(jù)和代碼基本沒(méi)有問(wèn)題了，但是在遇到非常復(fù)雜的情況，可能仍然會(huì)力不從心，這個(gè)時(shí)候，強(qiáng)大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個(gè)功能非常強(qiáng)大的爬蟲(chóng)框架，它不僅能便捷地構(gòu)建request，還有強(qiáng)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(chóng)工程化、模塊化。

學(xué)會(huì) scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲(chóng)框架，你就基本具備爬蟲(chóng)工程師的思維了。

爬回來(lái)的數(shù)據(jù)量小的時(shí)候，你可以用文檔的形式來(lái)存儲(chǔ)，一旦數(shù)據(jù)量大了，這就有點(diǎn)行不通了。所以掌握一種數(shù)據(jù)庫(kù)是必須的，學(xué)習(xí)目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲(chǔ)一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如各種評(píng)論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因?yàn)檫@里要用到的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)其實(shí)非常簡(jiǎn)單，主要是數(shù)據(jù)如何入庫(kù)、如何進(jìn)行提取，在需要的時(shí)候再學(xué)習(xí)就行。

爬取基本數(shù)據(jù)已經(jīng)不是問(wèn)題了，你的瓶頸會(huì)集中到爬取海量數(shù)據(jù)的效率。這個(gè)時(shí)候，相信你會(huì)很自然地接觸到一個(gè)很厲害的名字：分布式爬蟲(chóng)。

分布式這個(gè)東西，聽(tīng)起來(lái)很恐怖，但其實(shí)就是利用多線程的原理讓多個(gè)爬蟲(chóng)同時(shí)工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說(shuō)過(guò)了，用于做基本的頁(yè)面爬取，MongoDB 用于存儲(chǔ)爬取的數(shù)據(jù)，Redis 則用來(lái)存儲(chǔ)要爬取的網(wǎng)頁(yè)隊(duì)列，也就是任務(wù)隊(duì)列。

所以有些東西看起來(lái)很嚇人，但其實(shí)分解開(kāi)來(lái)，也不過(guò)如此。當(dāng)你能夠?qū)懛植际降呐老x(chóng)的時(shí)候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲(chóng)架構(gòu)了，實(shí)現(xiàn)更加自動(dòng)化的數(shù)據(jù)獲取。

你看，這一條學(xué)習(xí)路徑下來(lái)，你已然可以成為老司機(jī)了，非常的順暢。所以在一開(kāi)始的時(shí)候，盡量不要系統(tǒng)地去啃一些東西，找一個(gè)實(shí)際的項(xiàng)目(開(kāi)始可以從豆瓣、小豬這種簡(jiǎn)單的入手)，直接開(kāi)始就好。

因?yàn)榕老x(chóng)這種技術(shù)，既不需要你系統(tǒng)地精通一門(mén)語(yǔ)言，也不需要多么高深的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，高效的姿勢(shì)就是從實(shí)際的項(xiàng)目中去學(xué)習(xí)這些零散的知識(shí)點(diǎn)，你能保證每次學(xué)到的都是最需要的那部分。

當(dāng)然唯一麻煩的是，在具體的問(wèn)題中，如何找到具體需要的那部分學(xué)習(xí)資源、如何篩選和甄別，是很多初學(xué)者面臨的一個(gè)大問(wèn)題。

所以小編在這里花費(fèi)了好幾天時(shí)間整理了一些非常適合剛?cè)腴T(mén)自學(xué)的資料，有需要的小伙伴可評(píng)論區(qū)評(píng)論“學(xué)習(xí)”或主動(dòng)找小編獲取！

祝大家學(xué)業(yè)有成，工作順利！！！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python爬虫高级项目管理师培训学校_推荐一条高效的Python爬虫学习路径！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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