零基础自学爬虫技术该从哪里入手？

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有的人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据;有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现。但建议你从一开始就要有一个具体的目标，你要爬取哪个网站的哪些数据，达到什么量级。

那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

推荐:Python详细学习教程

1.学习Python包并实现基本的爬虫过程

2.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

3.学习scrapy，搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5.分布式爬虫，实现大规模并发采集

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望，比如被封IP、比如各种奇怪的验证码、字体加密、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、字体反加密、抓包、验证码的OCR处理等等。

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。

学习 scrapy，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。

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。

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，听起来很恐怖，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。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。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，实现更加自动化的数据获取。

原理

传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。

然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；

所以一个完整的爬虫一般会包含如下三个模块：

1. 网络请求模块
2. 爬取流程控制模块
3. 内容分析提取模块

网络请求

我们常说爬虫其实就是一堆的http(s)请求，找到待爬取的链接，然后发送一个请求包，得到一个返回包，当然，也有HTTP长连接(keep-alive)或h5中基于stream的websocket协议，这里暂不考虑；

所以核心的几个要素就是：

1. url
2. 请求header、body
3. 响应herder、内容

URL

爬虫开始运行时需要一个初始url，然后会根据爬取到的html文章，解析里面的链接，然后继续爬取，这就像一棵多叉树，从根节点开始，每走一步，就会产生新的节点。为了使爬虫能够结束，一般都会指定一个爬取深度(Depth)。

Http请求

http请求信息由请求方法(method)、请求头(headers)、请求正文(body)三部分组成。由于method一般是header中的第一行，也可以说请求头中包含请求方法，下面是chrome访问请求头的一部分：

对于爬虫需要注意的是请求方法是post时，需要将请求的参数先进行urlencode后再发送，后台收到请求信息后可能会做一些校验，这可能会影响到爬取，相关的header字段如下：

• Basic Auth

这是一种古老的、不安全的用户验证方式，一般会有用户授权的限制，会在headers的Autheration字段里要求加入用户名密码(明文)，如果验证失败则请求就会失败，现在这种认证方式正在被淘汰。

• Referer

链接的来源，通常在访问链接时，都要带上Referer字段，服务器会进行来源验证，后台通常会用此字段作为防盗链的依据。

• User-Agent

后台通常会通过此字段判断用户设备类型、系统以及浏览器的型号版本。有些编程语言包里网络请求会自定义User-Agent，可以被辨别出来，爬虫中可以设置为浏览器的ua.

• Cookie

一般在用户登录或者某些操作后，服务端会在返回包中包含Cookie信息要求浏览器设置Cookie，没有Cookie会很容易被辨别出来是伪造请求；

也有本地通过JS，根据服务端返回的某个信息进行处理生成的加密信息，设置在Cookie里面；

• JavaScript加密操作

在进行敏感数据传输时，一般都会通过javascript进行加密，例如qq空间就会对用户登陆密码进行RSA加密后再发送给服务器，因此，爬虫在模拟登陆时需要自己去请求公钥，然后加密。

• 自定义字段

因为http的headers可以自定义地段，所以第三方可能会加入了一些自定义的字段名称或者字段值，这也是需要注意的。

流程控制

所谓爬取流程，就是按照什么样的规则顺序去爬。在爬取任务不大的情况下，爬取的流程控制不会太麻烦，很多爬取框架都已经帮你做了如scrapy，只需要自己实现解析的代码。

但在爬取一些大型网站时，例如全网抓取京东的评论，微博所有人的信息，关注关系等等，这种上十亿到百亿次设置千亿次的请求必须考虑效率，否则一天只有86400秒，那么一秒钟要抓100次，一天也才8640w次请求，也需要100多天才能到达十亿级别的请求量。

涉及到大规模的抓取，一定要有良好的爬虫设计，一般很多开源的爬虫框架也都是有限制的，因为中间涉及到很多其他的问题，例如数据结构，重复抓取过滤的问题，当然最重要的是要把带宽利用满。

所以分布式抓取很重要，这时流程控制就会很重要，分布式最重要的就是多台机器不同线程的调度和配合，通常会共享一个url队列，然后各个线程通过消息通信，如果想要抓的越多越快，那么对中间的消息系统的吞吐量要求也越高。

现在也有一些开源的分布式爬取框架如scrapy-redis就是一个重写了scrapy的调度模块、队列、管道的包，redis数据库是用来在分布式中做请求队列共享，scrapyd是用来部署scrapy的,scrapyd-api用来启动获取数据。

内容分析提取

请求headers的Accept-Encoding字段表示浏览器告诉服务器自己支持的压缩算法（目前最多的是gzip），如果服务器开启了压缩，返回时会对响应体进行压缩，爬虫需要自己解压；

过去我们常需要获取的内容主要来源于网页html文档本身，也就是说，我们决定进行抓取的时候，都是html中包含的内容，但是随着这几年web技术飞速的发展，动态网页越来越多，尤其是移动端，大量的SPA应用，这些网站中大量的使用了ajax技术。

我们在浏览器中看到的网页已不全是html文档说包含的，很多都是通过javascript动态生成的，一般来说，我们最终眼里看到的网页包括以下三种：

• Html文档本身包含内容

这种情况是最容易解决的，一般来讲基本上是静态网页已经写死的内容，或者动态网页，采用模板渲染，浏览器获取到HTML的时候已经是包含所有的关键信息，所以直接在网页上看到的内容都可以通过特定的HTML标签得到。

这种情况解析也是很简单的，一般的方法有一下几种：

1. CSS选择器
2. XPATH（这个值得学习一下）
3. 正则表达式或普通字符串查找
4. JavaScript代码加载内容

一般来说有两种情况：一种情况是在请求到html文档时，网页的数据在js代码中，而并非在html标签中，之所以我们看到的网页是正常的，那是因为，其实是由于执行js代码动态添加到标签里面的。

所以这个时候内容在js代码里面的，而js的执行是在浏览器端的操作，所以用程序去请求网页地址的时候，得到的response是网页代码和js的代码，所以自己在浏览器端能看到内容，解析时由于js未执行，肯定找到指定HTML标签下内容肯定为空，如百度的主页就是这种，这个时候的处理办法，一般来讲主要是要找到包含内容的js代码串，然后通过正则表达式获得相应的内容，而不是解析HTML标签。

另一种情况是在和用户交互时，JavaScript可能会动态生成一些dom，如点击某个按钮弹了一个对话框等；对于这种情况，一般这些内容都是一些用户提示相关的内容，没什么价值，如果确实需要，可以分析一下js执行逻辑，但这样的情况很少。

• Ajax／Fetch异步请求

这种情况是现在很常见的，尤其是在内容以分页形式显示在网页上，并且页面无刷新，或者是对网页进行某个交互操作后，得到内容。对于这种页面，分析的时候我们要跟踪所有的请求，观察数据到底是在哪一步加载进来的。然后当我们找到核心的异步请求的时候，就只需抓取这个异步请求就可以了，如果原始网页没有任何有用信息，也没必要去抓取原始网页了。

爬虫技术的现状

语言

理论上来说，任何支持网络通信的语言都是可以写爬虫的，爬虫本身虽然语言关系不大，但是，总有相对顺手、简单的。目前来说，大多数爬虫是用后台脚本类语言写的，其中python无疑是用的最多最广的，并且页诞生了很多优秀的库和框架，如scrapy、BeautifulSoup 、pyquery、Mechanize等。

但是一般来说，搜索引擎的爬虫对爬虫的效率要求更高，会选用c++、java、go(适合高并发)，我在大学时代就用c++实现了一个多线程的框架，但是发现和python实现的爬虫效率提升并不明显，原因是，对于简单爬虫，瓶颈在于数据分析及提取，而网络效率和语言关系并不大。

值得一提的是，在近几年node发展非常快， 使得javascript遍地开花，有些人也开始尝试用node做爬虫，但是，这其实和其它后台脚本语言没什么区别，也不如 python简单， 因为你依旧不能在node 里发起ajax请求，不能执行原网页的dom。

因为node的javascript 执行环境和浏览器的执行环境并不相同。那么，难道就真的不能像在浏览器中一样用js写爬虫，用jquery提取内容吗？

运行环境

爬虫本身不区分到底是运行在windows还是Linux，又或是OSX，但从业务角度讲，我们把运行在服务端(后台)的，称之为后台爬虫。而现在，几乎所有的爬虫都是后台爬虫。

后台爬虫的三大问题

后台爬虫在大行其道的时候，也有着些许棘手的、到目前也没有什么好的解决方案问题，而归根结底，这些问题的根本原因是由于后台爬虫的先天不足导致，在正式讨论之前，我们先思考一个问题，“爬虫和浏览器有什么异同？”。

相同点

本质上都是通过http/https协议请求互联网数据

不同点

1. 爬虫一般为自动化程序，无需用用户交互，而浏览器不是
2. 运行场景不同；浏览器运行在客户端，而爬虫一般都跑在服务端
3. 能力不同；浏览器包含渲染引擎、javascript虚拟机，而爬虫一般都不具备这两者。

了解了这些，我们再来看看后台面临的问题

问题一：交互问题

有些网页往往需要和用户进行一些交互，进而才能走到下一步，比如输入一个验证码，拖动一个滑块，选几个汉字。网站之所以这么做，很多时候都是为了验证访问者到底是人还是机器。

而爬虫程序遇到这种情况很难处理，传统的简单图片验证码可以通过图形处理算法读出内容，但是随着各种各样，花样百出，人神共愤的、变态的验证码越来越多（尤其是买火车票时，分分钟都想爆粗口），这个问题就越来越严重。

问题二：Javascript 解析问题

如前文所述，javascript可以动态生成dom。目前大多数网页属于动态网页（内容由javascript动态填充），尤其是在移动端，SPA/PWA应用越来越流行，网页中大多数有用的数据都是通过ajax/fetch动态获取后然后再由js填充到网页dom树中，单纯的html静态页面中有用的数据很少。

目前主要应对的方案就是对于js ajax/fetch请求直接请求ajax/fetch的url ，但是还有一些ajax的请求参数会依赖一段javascript动态生成，比如一个请求签名，再比如用户登陆时对密码的加密等等。

如果一昧的去用后台脚本去干javascript本来做的事，这就要清楚的理解原网页代码逻辑，而这不仅非常麻烦，而且会使你的爬取代码异常庞大臃肿，但是，更致命的是，有些javascript可以做的事爬虫程序是很难甚至是不能模仿的，比如有些网站使用拖动滑块到某个位置的验证码机制，这就很难再爬虫中去模仿。

其实，总结一些，这些弊端归根结底，是因为爬虫程序并非是浏览器，没有javascript解析引擎所致。针对这个问题，目前主要的应对策略就是在爬虫中引入Javascript 引擎，如PhantomJS，但是又有着明显的弊端，如服务器同时有多个爬取任务时，资源占用太大。

还有就是，这些 无窗口的javascript引擎很多时候使用起来并不能像在浏览器环境中一样，页面内部发生跳转时，会导致流程很难控制。

问题三：IP限制

这是目前对后台爬虫中最致命的。网站的防火墙会对某个固定ip在某段时间内请求的次数做限制，如果没有超过上线则正常返回数据，超过了，则拒绝请求，如qq 邮箱。

值得说明的是，ip限制有时并非是专门为了针对爬虫的，而大多数时候是出于网站安全原因针对DOS攻击的防御措施。后台爬取时机器和ip有限，很容易达到上线而导致请求被拒绝。目前主要的应对方案是使用代理，这样一来ip的数量就会多一些，但代理ip依然有限，对于这个问题，根本不可能彻底解决。

- 如何高效学习 -

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。

 关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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二、Python必备开发工具

三、Python视频合集

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四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

五、Python练习题

检查学习结果。

六、面试资料

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