Python爬蟲怎么學(xué)?分哪幾個(gè)階段?
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學(xué)習(xí)
Python編程的人很多,有的人學(xué)完之后做了AI算法工程師,有的做了Python開發(fā)工程師,有的做了Python數(shù)據(jù)分析工程師,當(dāng)然也有的做了
Python爬蟲工程師,今天我們就來看看
Python爬蟲怎么學(xué),分為哪幾個(gè)學(xué)習(xí)階段吧。
Python爬蟲怎么學(xué)?分哪幾個(gè)階段?
如果你仔細(xì)觀察,就不難發(fā)現(xiàn),懂爬蟲、學(xué)習(xí)爬蟲的人越來越多,一方面,互聯(lián)網(wǎng)可以獲取的數(shù)據(jù)越來越多,另一方面,像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優(yōu)秀工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。
對(duì)于小白來說,爬蟲可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)門檻很高的事情。比如有的人認(rèn)為學(xué)爬蟲必須精通 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)頁的知識(shí),遂開始 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)的過程中學(xué)到的。這里給你一條平滑的、零基礎(chǔ)快速入門的學(xué)習(xí)路徑。
1.學(xué)習(xí)Python包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲過程
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
4.學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫知識(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,實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并發(fā)采集
學(xué)習(xí) Python 包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按“發(fā)送請(qǐng)求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲(chǔ)存內(nèi)容”這樣的流程來進(jìn)行,這其實(shí)也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網(wǎng)頁信息的過程。
Python中爬蟲相關(guān)的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建議從requests+Xpath 開始,requests 負(fù)責(zé)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)。
如果你用過 BeautifulSoup,會(huì)發(fā)現(xiàn) Xpath 要省事不少,一層一層檢查元素代碼的工作,全都省略了。這樣下來基本套路都差不多,一般的靜態(tài)網(wǎng)站根本不在話下,豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
掌握各種技巧,應(yīng)對(duì)特殊網(wǎng)站的反爬措施
當(dāng)然,爬蟲過程中也會(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)的技巧來應(yīng)對(duì),常規(guī)的比如訪問頻率控制、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。
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)和代碼基本沒有問題了,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。
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ),應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
爬回來的數(shù)據(jù)量小的時(shí)候,你可以用文檔的形式來存儲(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)庫知識(shí)其實(shí)非常簡單,主要是數(shù)據(jù)如何入庫、如何進(jìn)行提取,在需要的時(shí)候再學(xué)習(xí)就行。
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。
分布式這個(gè)東西,聽起來很恐怖,但其實(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 前面我們說過了,用于做基本的頁面爬取,MongoDB 用于存儲(chǔ)爬取的數(shù)據(jù),Redis 則用來存儲(chǔ)要爬取的網(wǎng)頁隊(duì)列,也就是任務(wù)隊(duì)列。
所以有些東西看起來很嚇人,但其實(shí)分解開來,也不過如此。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。
- 如何高效學(xué)習(xí) -
你看,這一條學(xué)習(xí)路徑下來,你已然可以成為老司機(jī)了,非常的順暢。所以在一開始的時(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(開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手),直接開始就好。
因?yàn)榕老x這種技術(shù),既不需要你系統(tǒng)地精通一門語言,也不需要多么高深的數(shù)據(jù)庫技術(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)大問題。
不過不用擔(dān)心,
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Python爬蟲,還能學(xué)會(huì)Python數(shù)據(jù)分析,更多人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等進(jìn)階知識(shí),而且每一步都有實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目練習(xí),在這里見證你的高手煉成之路!
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