我是如何零基础开始能写Python爬虫的

最开始接触爬虫的时候，简直就是惊为天人，看别人十几行python代码就能把无数网页上的信息爬取下来。

对于这些数据，利用的好可以发挥很多价值，比如：市场调研、用户调研等等。互联网发展到今天，这种技能不掌握真是太浪费了，于是果断开始学习爬虫。

01 并没想象的那么容易

因为自己本身对python了解的也不是很多，于是马上着手开始学习python，但是在没人指导的情况下确实很迷茫（mb）。

通过网上查的一些资料，以及参考别人的学习过程，于是看了一些书籍，了解数据结构，然后是列、表、字典、函数、控制语句等（常用的条件语句、循环语句）。

学了一段时间后，回过头来看，其实自己并没接触到真正的爬虫，而且学习纯理论的东西长时间不用就会忘记，只能回头继续复习，确实很浪费时间。

02 直接上手阶段

之前在csdn逛gai的时候看到别的大牛分享的技术贴，清晰的思路一看就懂，这才是我应该学习的爬虫。于是决定自己先搭建一个环境试试，看看能玩成什么样子。

因为怕出错，装了比较保险的 Anaconda，用自带的 Jupyter Notebook 作为IDE来写代码。看到很多人说因为配置环境出各种BUG，简直庆幸。很多时候打败你的，并不是事情本身，说的就是爬虫配置环境这事儿。

遇到的另一个问题是，**Python 的爬虫可以用很多包或者框架来实现，应该选哪一种呢？**我的原则就是是简单好用，写的代码少，对于一个小白来说，性能、效率什么的，统统被我 pass 了。于是开始接触 urllib、美丽汤（BeautifulSoup），因为听别人说很简单。

我上手的第一个案例是爬取豆瓣的电影，照着一些爬取豆瓣电影的入门级例子开始看，从这些例子里面，了解了一点点爬虫的基本原理：下载页面、解析页面、定位并抽取数据。

代码就不展示了，最终通过别人的思路和自己查找美丽汤的用法，完成了豆瓣电影的基本信息爬取。

03 走上正轨

有了第一步的实践，就需要继续往下学习、尝试，比如爬取多个元素、翻页、处理多种情况等涉及的语句控制，又比如提取内容时涉及到的字符串、列表、字典的处理，还远远不够。

再回去补充 Python 的基础知识，就很有针对性，而且能马上能用于解决问题，也就理解得更深刻。

BeautifulSoup 还算不错，但需要花一些时间去了解一些网页的基本知识，否则一些元素的定位和选取还是会头疼。

后来认识到 xpath 之后相见恨晚，这才是入门必备利器啊，直接Chrome复制就可以了，指哪打哪。即便是要自己写 xpath，以w3school上几页的 xpath 教程，一个小时也可以搞定了。requests 貌似也比 urllib 更好用，但摸索总归是试错的过程，试错成本就是时间。

04 反爬是道坎儿

在爬取一些网站的时候，可能是涉及到了敏感信息，发现很多内容根本无法爬取，而且IP经常被封禁。简单的可以通过 time.sleep 控制爬取频率的方法解决，限制比较严格或者需要保证爬取速度，就要用代理IP来解决。

后来也试了一下 Selenium，这个就真的是按照真实的用户浏览行为（点击、搜索、翻页）来实现爬虫，所以对于那些反爬虫特别厉害的网站，又没有办法解决。但是Selenium 确实非常好用易上手，虽然速度稍微慢点。

05 初尝Scrapy 框架

使用 requests+xpath 和抓包大法确实可以解决很多网站信息的爬取，但是对于信息量比较大或者需要分模块爬取的话，就会显得寸步难行。

后来应用到了强大的 Scrapy 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，然而最让人惊喜的还是它超高的性能，可以将爬虫工程化、模块化。

学会 Scrapy，自己去尝试搭建了简单的爬虫框架，在做大规模数据爬取的时候能够结构化、工程化地思考大规模的爬取问题，这使我可以从爬虫工程的维度去思考问题。

再后来开始逐渐接触到分布式爬虫，这个东西听着挺唬人，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，能够实现更高的效率。

总结一下我学习python爬虫过程所走过的一些坑

1、缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃；

2、网上的资料非常零散，而且对小白不友好，很多看起来云里雾里；

3、没有专业的人知道，会走很多的弯路，自己都不知道要往哪里学。

所以很多爬虫工程师，都会有跟我一样的体会：爬虫这玩意儿不需要多精湛的代码技术，也不需要多深的数据库知识，只要有合理的学习路径以及实操项目，都能学好。

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Python学习路线

这里把Python常用的技术点做了整理，有各个领域的知识点汇总，可以按照上面的知识点找对应的学习资源。

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编程学习一定要多多看视频，书籍和视频结合起来学习才能事半功倍。

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