通過爬蟲可以快速獲取大量數據。在眾多編程語言中，Python編寫爬蟲非常簡單。爬蟲可以通過自學抓取數據。那么，作為一個菜鳥，如何才能成功編寫爬蟲，成功獲取數據呢？今天，邊肖為大家介紹一些新手學習Python爬蟲的要點。

 

一、爬行的基本步驟。

 

大多數爬蟲遵循“發送請求-獲取頁面-解析頁面-提取并存儲內容”的流程，實際上模擬了使用瀏覽器獲取web信息的過程。簡單地說，在我們向服務器發送請求之后，我們將獲得返回的頁面。解析頁面后，我們可以提取我們想要的信息，并將其存儲在指定的文檔或數據庫中。

 

這部分可以簡單了解HTTP協議和網頁的基礎知識，比如POSTGET、HTML、CSS、JS，不需要系統學習就可以簡單了解。

 

動態IP模擬器

 

二、了解Python包。

 

Python中有很多爬蟲相關的包:urllib、requests、bs4、scratch、pyspider等。建議您從requests+Xpath開始。Requests負責連接網站和返回網頁。Xpath用于解析網頁，方便提取數據。

 

如果你用過BeautifulSoup，你會發現Xpath省去了很多麻煩，省去了逐層檢查元素代碼的工作。掌握之后你會發現爬行動物的基本套路幾乎都是一樣的，普通的靜態網站完全沒有問題。

 

第三，數據存儲。

 

抓取的數據可以以文檔的形式直接存儲在本地，也可以存儲在數據庫中。剛開始的時候，當數據量不大的時候，可以通過Python語法或者pandas方法直接將數據保存到文本、csv等文件中。當然，你可能會發現爬回的數據不干凈，可能會有缺失、錯誤等。你需要清理數據，學習熊貓包，掌握以下知識點:

 

數據分組:數據劃分、函數執行和數據重組。

 

缺少值處理:刪除或填充缺少的數據行。

 

空白和異常值的處理:清除不必要的空白和極端異常數據。

 

重復值處理:判斷和刪除重復值。

 

第四，高級分布式。

 

掌握了以前的技術，一般量級的數據和代碼基本上沒問題，但在非常復雜的情況下可能還是無法滿足自己的需求。在這個時候，一個強大的剪貼簿框架是非常有用的。

 

Scrapy是一個非常強大的爬蟲框架，它不僅可以方便地構造請求，還可以用一個強大的選擇器方便地解析響應。然而，最令人驚訝的是它的超高性能，允許您對爬蟲進行工程化和模塊化。

 

動詞 （verb的縮寫）應對反爬行機制。

 

當然，爬蟲也會經歷一些絕望，比如被網站IP封，比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態加載等等。

 

當遇到這些反爬蟲時，當然需要一些高級的技能，比如訪問頻率控制、代理IP池、數據包捕獲、驗證碼的OCR處理等等。

 

比如我們經常發現有些網站的url在翻頁后并沒有變化，這通常是異步加載。我們通常可以通過使用開發人員工具來獲取和分析網頁上加載的信息來獲得意想不到的收獲。

 

以上介紹了新手學習Python爬蟲的要點。其實Python爬蟲沒那么難，不用系統也能學會。也有可能通過實際案例學到一些零散有效的知識。