那么，爬蟲到底是什么呢？網(wǎng)絡(luò)爬蟲，又名網(wǎng)頁(yè)蜘蛛，是一種按照一定的規(guī)則，自動(dòng)地抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或者腳本。簡(jiǎn)單的說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲就是爬到對(duì)應(yīng)網(wǎng)頁(yè)后把需要的信息搞下來(lái)的程序。

　　一般而言，若要成為一名爬蟲工程師，最低要求就是掌握Python、Java、Golang其中一種語(yǔ)言，還要對(duì)網(wǎng)絡(luò)編程、HTTP協(xié)議等了如指掌。

　　在當(dāng)今這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)爬蟲作為網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)與機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的交匯點(diǎn)，已經(jīng)成為滿足個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)需求的最佳實(shí)踐。那么到底如何學(xué)習(xí)爬蟲呢？

　　1、學(xué)習(xí)Python包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲過(guò)程

　　大部分爬蟲都是按“發(fā)送請(qǐng)求——獲得頁(yè)面——解析頁(yè)面——抽取并儲(chǔ)存內(nèi)容”這樣的流程來(lái)進(jìn)行，這其實(shí)也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)程。

　　Python中爬蟲相關(guān)的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開(kāi)始，requests 負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站，返回網(wǎng)頁(yè)，Xpath 用于解析網(wǎng)頁(yè)，便于抽取數(shù)據(jù)。

　　2、掌握各種技巧，應(yīng)對(duì)特殊網(wǎng)站的反爬措施

　　配圖4 掌握各種技巧.jpg

　　當(dāng)然，爬蟲過(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)和反爬蟲之間會(huì)偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應(yīng)對(duì)反爬蟲的技巧，絕大部分的網(wǎng)站已經(jīng)難不到你了。

　　3、學(xué)習(xí) scrapy，搭建工程化的爬蟲

　　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，接下來(lái)就要學(xué)習(xí)強(qiáng)大的 scrapy 框架了，它能幫助你應(yīng)對(duì)非常復(fù)雜的情況。

　　scrapy 是一個(gè)功能非常強(qiáng)大的爬蟲框架，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，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。學(xué)會(huì) scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

　　4、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)，應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

　　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，比如MongoDB。

　　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。

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

　　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“分布式爬蟲”。

　　分布式爬蟲其實(shí)就是利用多線程的原理讓多個(gè)爬蟲同時(shí)工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

　　Scrapy和MongoDB前面我們說(shuō)過(guò)了，一個(gè)用于做基本的頁(yè)面爬取，一個(gè)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。

　　當(dāng)你能夠?qū)懛植际降呐老x的時(shí)候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構(gòu)了，實(shí)現(xiàn)更加自動(dòng)化的數(shù)據(jù)獲取。

　　對(duì)于小白來(lái)說(shuō)，爬蟲可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)門檻很高的事情。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)。希望上面這條學(xué)習(xí)路徑能幫助你快速入門。
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