Python爬虫超详细讲解（零基础入门，老年人都看的懂）

通过XPath信息，我们就可以用简单的代码将其爬取下来了：

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爬取的该页面所有的短评信息

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也基本没问题了。

这个过程中你还需要了解一些Python的基础知识：

文件读写操作：用来读取参数、保存爬下来的内容

list(列表)、dict(字典)：用来序列化爬取的数据

条件判断(if/else)：解决爬虫中的判断是否执行

循环和迭代(for ……while)：用来循环爬虫步骤

3.了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为text、csv这样的文件。还是延续上面的例子：

用Python的基础语言实现存储：

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用pandas的语言来存储：

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这两段代码都可将爬下来的短评信息存储起来，把代码贴在爬取代码后面即可。

存储的该页的短评数据

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。以下知识点掌握就好：

• 缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
• 重复值处理：重复值的判断与删除
• 空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
• 分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

4.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

爬取一个页面的的数据是没问题了，但是我们通常是想爬取多个页面啊。
这个时候就要看看在翻页的时候url是如何变化了，还是以短评的页面为例，我们来看多个页面的url有什么不同：

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通过前四个页面，我们就能够发现规律了，不同的页面，只是在最后标记了页面的序号。我们以爬取5个页面为例，写一个循环更新页面地址就好了。

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当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化，这通常就是异步加载。我们用开发者工具取分析网页加载信息，通常能够得到意外的收获。

通过开发者工具分析加载的信息

比如很多时候如果我们发现网页不能通过代码访问，可以尝试加入userAgent 信息。

浏览器中的userAgent信息

在代码中加入userAgent信息

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。

5.学习爬虫框架，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

6.学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

7.分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来非常吓人，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

所以不要被有些看起来很高深的东西吓到了。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），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，高效的姿势就是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。

当然唯一困难的是，刚开始没有经验的时候，在寻找资源、搜索解决问题的方法时总会遇到一些困难，因为往往在最开始，我们去描述清楚具体的问题都很难。如果有大神帮忙指出学习的路径和解答疑问，效率会高不少。

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