現(xiàn)在懂爬蟲(chóng)、學(xué)習(xí)爬蟲(chóng)的人越來(lái)越多，但是對(duì)于零基礎(chǔ)小白來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)是一件復(fù)雜、技術(shù)門檻高的事情。那么，零基礎(chǔ)高效學(xué)習(xí)Python爬蟲(chóng)路徑有什么？

1、學(xué)習(xí)Python包并實(shí)現(xiàn)基本的爬蟲(chóng)過(guò)程

大部分爬蟲(chóng)都是按“發(fā)送請(qǐng)求--獲得頁(yè)面--解析頁(yè)面--抽取并存儲(chǔ)內(nèi)容”這樣的流程來(lái)進(jìn)行，這其實(shí)也是模擬了我們使用瀏覽器獲得網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)程。

Python中爬蟲(chóng)相關(guān)的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等，建議從requests+Xpath開(kāi)始，requests負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站，返回網(wǎng)頁(yè)，Xpath用于解析網(wǎng)頁(yè)，便于抽取數(shù)據(jù)。

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2、掌握各種技巧，應(yīng)對(duì)特殊網(wǎng)站的反爬措施

在爬蟲(chóng)過(guò)程中也會(huì)經(jīng)歷一些絕望，比如被封IP，各種奇怪的驗(yàn)證碼，字體加密，useragent訪問(wèn)限制，各種動(dòng)態(tài)加載等。

遇到這些發(fā)爬蟲(chóng)的手段，當(dāng)然還需要一些高ji的技巧來(lái)應(yīng)對(duì)，比如訪問(wèn)頻率控制、使用代理IP池、字體反加密、抓包、驗(yàn)證碼的OCR處理等。

往往網(wǎng)站在高效開(kāi)發(fā)和發(fā)爬蟲(chóng)之間會(huì)偏向前者，這也為爬蟲(chóng)提供了空間，掌握這些應(yīng)對(duì)反爬蟲(chóng)的技巧，絕大部分的網(wǎng)站已經(jīng)難不倒你了。

3、學(xué)習(xí)scrapy，搭建工程化的爬蟲(chóng)

掌握前面的技術(shù)一般量級(jí)的數(shù)據(jù)和代碼基本沒(méi)有問(wèn)題了，但是在遇到復(fù)雜的情況，可能仍然會(huì)力不從心，這個(gè)時(shí)候，強(qiáng)大的scrapy框架就有用了。

Scrapy是一個(gè)功能強(qiáng)大的爬蟲(chóng)框架，它不僅能便捷地構(gòu)建requests，還有強(qiáng)大的selector能夠方便地解析response，然而它讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲(chóng)工程化、模塊化。

Python

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4、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)，應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

爬回來(lái)的數(shù)據(jù)量小的時(shí)候，你可以用文檔的形式來(lái)存儲(chǔ)，一旦數(shù)據(jù)量大了，這就有點(diǎn)行不通了。所以掌握一種數(shù)據(jù)庫(kù)是必須的，學(xué)習(xí)目前比較主流的MongoDB 就可以。

MongoDB 可以方便你去存儲(chǔ)一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如各種評(píng)論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因?yàn)檫@里要用到的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)其實(shí)簡(jiǎn)單，主要是數(shù)據(jù)如何入庫(kù)、如何進(jìn)行提取，在需要的時(shí)候再學(xué)習(xí)就行。