超牛逼！Python爬虫学习的完整路线推荐（史上超全，建议收藏）

数据量爆发式增长的互联网时代，网站与用户的沟通本质上是数据的交换：搜索引擎从数据库中提取搜索结果，将其展现在用户面前；电商将产品的描述、价格展现在网站上，以供买家选择心仪的产品；社交媒体在用户生态圈的自我交互下产生大量文本、图片和视频数据等。

这些数据如果得以分析利用，不仅能够帮助第一方企业（拥有这些数据的企业）做出更好的决策，对于第三方企业也是有益的。而网络爬虫技术，则是大数据分析领域的第一个环节。

网络爬虫能带来什么好处

大量企业和个人开始使用网络爬虫采集互联网的公开数据。那么对于企业而言，互联网上的公开数据能够带来什么好处呢？这里将用国内某家知名家电品牌举例说明。

作为一个家电品牌，电商市场的重要性日益凸显。该品牌需要及时了解对手的产品特点、价格以及销量情况，才能及时跟进产品开发进度和营销策略，从而知己知彼，赢得竞争。过去，为了获取对手产品的特点，产品研发部门会手动访问一个个电商产品页面，人工复制并粘贴到Excel表格中，制作竞品分析报告。但是这种重复性的手动工作不仅浪费宝贵的时间，一不留神复制少了一个数字还会导致数据错误；此外，竞争对手的销量则是由某一家咨询公司提供报告，每周一次，但是报告缺乏实时性，难以针对快速多变的市场及时调整价格和营销策略。针对上述两个痛点——无法自动化和无法实时获取，本书介绍的网络爬虫技术都能够很好地解决，实现实时自动化获取数据。

上面的例子仅为数据应用的冰山一角。近几年来，随着大数据分析的火热，毕竟有数据才能进行分析，网络爬虫技术已经成为大数据分析领域的第一个环节。

对于这些公开数据的应用价值，我们可以使用KYC框架来理解，也就是Know Your Company（了解你的公司）、Know Your Competitor（了解你的竞争对手）、Know Your Customer（了解你的客户）。通过简单描述性分析，这些公开数据就可以带来很大的商业价值。进一步讲，通过深入的机器学习和数据挖掘，在营销领域可以帮助企业做好4P（Product：产品创新，Place：智能选址，Price：动态价格，Promotion：个性化营销活动）；在金融领域，大数据征信、智能选股等应用会让公开数据带来越来越大的价值。

那我们想要学习爬虫对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情，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。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。**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。**基于python爬虫，我们整理了一个完整的学习框架：

1、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。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。

文章到这里我想要推荐下我的资料！目前python是一门相对应比较火爆的编程语言，应用范围也非常的广泛，但目前竞争不大，工资也算乐观，未来发展也极好

但是对python这个行业根本不了解的情况下，一味的买书看书、看视频，是很难达到预想的效果的，甚至到了中期阶段可能会萌生放弃的想法。

很多初学者也是因为这些原因走入了学习的误区，那么初学者应该怎样学习Python呢，需要多长的时间才能学会Python呢？

Python究竟应该怎么学呢，我自己最初也是从零基础开始学习Python的，给大家分享Python的学习思路和方法。

这里有一套Python基础学习资料包，都是我自己学习Python时候精心筛选出来的，能最好的保障你什么阶段应该学什么，需要在下面的自提。

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2、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csv这样的文件。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。

3、学习scrapy，搭建工程化爬虫

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Python爬虫工程师的思维了。

4、学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

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。

5、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。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。

6、分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

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，实现一些更加自动化的数据获取。

只要按照以上的Python爬虫学习路线，一步步完成，即使是新手小白也能成为老司机，而且学下来会非常轻松顺畅。所以新手在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目，直接开始操作就好。

大家拿到脑图后，根据脑图对应的学习路线，做好学习计划制定。根据学习计划的路线来逐步学习，正常情况下2个月以内，再结合文章中资料，就能够很好地掌握Python并实现一些实践功能。

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