現(xiàn)在懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多,但是對于零基礎小白來說,爬蟲是一件復雜、技術門檻高的事情。那么,零基礎高效學習Python爬蟲路徑有什么?

1、學習Python包并實現(xiàn)基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按“發(fā)送請求--獲得頁面--解析頁面--抽取并存儲內容”這樣的流程來進行,這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲得網(wǎng)頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等,建議從requests+Xpath開始,requests負責連接網(wǎng)站,返回網(wǎng)頁,Xpath用于解析網(wǎng)頁,便于抽取數(shù)據(jù)。

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2、掌握各種技巧,應對特殊網(wǎng)站的反爬措施

在爬蟲過程中也會經(jīng)歷一些絕望,比如被封IP,各種奇怪的驗證碼,字體加密,useragent訪問限制,各種動態(tài)加載等。

遇到這些發(fā)爬蟲的手段,當然還需要一些高ji的技巧來應對,比如訪問頻率控制、使用代理IP池、字體反加密、抓包、驗證碼的OCR處理等。

往往網(wǎng)站在高效開發(fā)和發(fā)爬蟲之間會偏向前者,這也為爬蟲提供了空間,掌握這些應對反爬蟲的技巧,絕大部分的網(wǎng)站已經(jīng)難不倒你了。

3、學習scrapy,搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數(shù)據(jù)和代碼基本沒有問題了,但是在遇到復雜的情況,可能仍然會力不從心,這個時候,強大的scrapy框架就有用了。

Scrapy是一個功能強大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構建requests,還有強大的selector能夠方便地解析response,然而它讓人驚喜的還是它超高的性能,讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

Python

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4、學習數(shù)據(jù)庫基礎,應對大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲

爬回來的數(shù)據(jù)量小的時候,你可以用文檔的形式來存儲,一旦數(shù)據(jù)量大了,這就有點行不通了。所以掌握一種數(shù)據(jù)庫是必須的,學習目前比較主流的MongoDB 就可以。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數(shù)據(jù),比如各種評論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的數(shù)據(jù)庫知識其實簡單,主要是數(shù)據(jù)如何入庫、如何進行提取,在需要的時候再學習就行。