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剛開始接觸爬蟲的時(shí)候，簡直驚為天人，十幾行代碼，就可以將無數(shù)網(wǎng)頁的信息全部獲取下來，自動(dòng)選取網(wǎng)頁元素，自動(dòng)整理成結(jié)構(gòu)化的文件。
成都創(chuàng)新互聯(lián)從2013年成立，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項(xiàng)目成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)網(wǎng)站策劃，項(xiàng)目實(shí)施與項(xiàng)目整合能力。我們以讓每一個(gè)夢(mèng)想脫穎而出為使命，1280元沙坡頭做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為沙坡頭各地企業(yè)和個(gè)人服務(wù),聯(lián)系電話:028-86922220
利用這些數(shù)據(jù)，可以做很多領(lǐng)域的分析、市場(chǎng)調(diào)研，獲得很多有價(jià)值的信息。這種技能不為我所用實(shí)在可惜，于是果斷開始學(xué)習(xí)。
- -并非開始都是最容易的
剛開始對(duì)爬蟲不是很了解，又沒有任何的計(jì)算機(jī)、編程基礎(chǔ)，確實(shí)有點(diǎn)懵逼。從哪里開始，哪些是最開始應(yīng)該學(xué)的，哪些應(yīng)該等到有一定基礎(chǔ)之后再學(xué)，也沒個(gè)清晰的概念。
因?yàn)槭?Python 爬蟲嘛，Python 就是必備的咯，那先從 Python 開始吧。于是看了一些教程和書籍，了解基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后是列表、字典、元組，各種函數(shù)和控制語句（條件語句、循環(huán)語句）。
學(xué)了一段時(shí)間，才發(fā)現(xiàn)自己還沒接觸到真正的爬蟲呢，而且純理論學(xué)習(xí)很快就忘了，回去復(fù)習(xí)又太浪費(fèi)時(shí)間，簡直不要太絕望。把 Python 的基礎(chǔ)知識(shí)過了一遍之后，我竟然還沒裝一個(gè)可以敲代碼的IDE，想想就哭笑不得。
- -開始直接上手
轉(zhuǎn)機(jī)出現(xiàn)在看過一篇爬蟲的技術(shù)文章后，清晰的思路和通俗易懂的語言讓我覺得，這才是我想學(xué)的爬蟲。于是決定先配一個(gè)環(huán)境，試試看爬蟲到底是怎么玩的。（當(dāng)然你可以理解為這是浮躁，但確實(shí)每個(gè)小白都想去做直觀、有反饋的事情）
因?yàn)榕鲁鲥e(cuò)，裝了比較保險(xiǎn)的 Anaconda，用自帶的 Jupyter Notebook 作為IDE來寫代碼?？吹胶芏嗳苏f因?yàn)榕渲铆h(huán)境出各種BUG，簡直慶幸。很多時(shí)候打敗你的，并不是事情本身，說的就是爬蟲配置環(huán)境這事兒。
遇到的另一個(gè)問題是，Python 的爬蟲可以用很多包或者框架來實(shí)現(xiàn)，應(yīng)該選哪一種呢？我的原則就是是簡單好用，寫的代碼少，對(duì)于一個(gè)小白來說，性能、效率什么的，統(tǒng)統(tǒng)被我 pass 了。于是開始接觸 urllib、美麗湯（BeautifulSoup），因?yàn)槁爠e人說很簡單。
我上手的***個(gè)案例是爬取豆瓣的電影，無數(shù)人都推薦把豆瓣作為新手上路的實(shí)例，因?yàn)轫撁婧唵吻曳磁老x不嚴(yán)。照著一些爬取豆瓣電影的入門級(jí)例子開始看，從這些例子里面，了解了一點(diǎn)點(diǎn)爬蟲的基本原理：下載頁面、解析頁面、定位并抽取數(shù)據(jù)。
當(dāng)然并沒有去系統(tǒng)看 urllib 和 BeautifulSoup 了，我需要把眼前實(shí)例中的問題解決，比如下載、解析頁面，基本都是固定的語句，直接用就行，我就先不去學(xué)習(xí)原理了。
用 urllib 下載和解析頁面的固定句式
當(dāng)然 BeautifulSoup 中的基本方法是不能忽略的，但也無非是 find、get_text() 之類，信息量很小。就這樣，通過別人的思路和自己查找美麗湯的用法，完成了豆瓣電影的基本信息爬取。
用 BeautifulSoup 爬取豆瓣電影詳情
- -爬蟲漸入佳境
有了一些套路和形式，就會(huì)有目標(biāo)，可以接著往下學(xué)了。還是豆瓣，自己去摸索爬取更多的信息，爬取多部電影，多個(gè)頁面。這個(gè)時(shí)候就發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)不足了，比如爬取多個(gè)元素、翻頁、處理多種情況等涉及的語句控制，又比如提取內(nèi)容時(shí)涉及到的字符串、列表、字典的處理，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
再回去補(bǔ)充 Python 的基礎(chǔ)知識(shí)，就很有針對(duì)性，而且能馬上能用于解決問題，也就理解得更深刻。這樣直到把豆瓣的TOP250圖書和電影爬下來，基本算是了解了一個(gè)爬蟲的基本過程了。
BeautifulSoup 還算不錯(cuò)，但需要花一些時(shí)間去了解一些網(wǎng)頁的基本知識(shí)，否則一些元素的定位和選取還是會(huì)頭疼。
后來認(rèn)識(shí)到 xpath 之后相見恨晚，這才是入門必備利器啊，直接Chrome復(fù)制就可以了，指哪打哪。即便是要自己寫 xpath，以w3school上幾頁的 xpath 教程，一個(gè)小時(shí)也可以搞定了。requests 貌似也比 urllib 更好用，但摸索總歸是試錯(cuò)的過程，試錯(cuò)成本就是時(shí)間。
requests+xpath 爬取豆瓣TOP250圖書信息
- -跟反爬蟲杠上了
通過 requests+xpath，我可以去爬取很多網(wǎng)站網(wǎng)站了，后來自己練習(xí)了小豬的租房信息和當(dāng)當(dāng)?shù)膱D書數(shù)據(jù)。爬拉勾的時(shí)候就發(fā)現(xiàn)問題了，首先是自己的請(qǐng)求根本不會(huì)返回信息，原來要將自己的爬蟲偽裝成瀏覽器，終于知道別人代碼中那一坨 headers 信息是干啥的了。
在爬蟲中添加 headers 信息，偽裝成真實(shí)用戶
接著是各種定位不到元素，然后知道了這是異步加載，數(shù)據(jù)根本不在網(wǎng)頁源代碼中，需要通過抓包來獲取網(wǎng)頁信息。于是在各種 JS、XHR的文件中 preview，尋找包含數(shù)據(jù)的鏈接。
當(dāng)然知乎還好，本身加載的文件不多，找到了 json 文件直接獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。（這里要安利一個(gè)chrome插件：jsonview，讓小白輕松看懂 json 文件）
瀏覽器抓取 JavaScript 加載的數(shù)據(jù)
在這里就對(duì)反爬蟲有了認(rèn)識(shí)，當(dāng)然這還是最基本的，更嚴(yán)格的IP限制、驗(yàn)證碼、文字加密等等，可能還會(huì)遇到很多難題。但是目前的問題能夠解決不就很好了嗎，逐個(gè)擊破才能更高效地學(xué)習(xí)。
比如后來在爬其他網(wǎng)站的時(shí)候就被封了IP，簡單的可以通過 time.sleep() 控制爬取頻率的方法解決，限制比較嚴(yán)格或者需要保證爬取速度，就要用代理IP來解決。
當(dāng)然，后來也試了一下 Selenium，這個(gè)就真的是按照真實(shí)的用戶瀏覽行為（點(diǎn)擊、搜索、翻頁）來實(shí)現(xiàn)爬蟲，所以對(duì)于那些反爬蟲特別厲害的網(wǎng)站，又沒有辦法解決，Selenium 是一個(gè)超級(jí)好用的東東，雖然速度稍微慢點(diǎn)。
- -嘗試強(qiáng)大的 Scrapy 框架
有了 requests+xpath 和抓包大法，就可以做很多事情了，豆瓣各分類下的電影，58同城、知乎、拉勾這些網(wǎng)站基本都沒問題。不過，當(dāng)爬取的數(shù)據(jù)量級(jí)很大，而且需要靈活地處理各個(gè)模塊的話，會(huì)顯得很力不從心。
于是了解到強(qiáng)大的 Scrapy 框架，它不僅能便捷地構(gòu)建 Request，還有強(qiáng)大的 Selector 能夠方便地解析 Response，然而最讓人驚喜的還是它超高的性能，可以將爬蟲工程化、模塊化。
Scrapy 框架的基本組件
學(xué)會(huì) Scrapy，自己去嘗試搭建了簡單的爬蟲框架，在做大規(guī)模數(shù)據(jù)爬去的時(shí)候能夠結(jié)構(gòu)化、工程化地思考大規(guī)模的爬取問題，這使我可以從爬蟲工程的維度去思考問題。
當(dāng)然 Scrapy 本身的 selector 、中間件、spider 等會(huì)比較難理解，還是建議結(jié)合具體的例子，參考別人的代碼，去理解其中實(shí)現(xiàn)的過程，這樣能夠更好地理解。
用 Scrapy 爬取了大量租房信息
- -本地文件搞不動(dòng)了，上數(shù)據(jù)庫
爬回來大量的數(shù)據(jù)之后就發(fā)現(xiàn)，本地的文件存起來非常不方便，即便存下來了，打開大文件電腦會(huì)卡得很嚴(yán)重。怎么辦呢？果斷上數(shù)據(jù)庫啊，于是開始入坑 MongoDB。結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)都能夠存儲(chǔ)，安裝好 PyMongo，就可以方便地在 Python 中操作數(shù)據(jù)庫了。
MongoDB 本身安裝會(huì)比較麻煩，如果自己一個(gè)人去折騰，很有可能會(huì)陷入困境。剛開始安裝的時(shí)候也是出現(xiàn)各種BUG，幸得大神小X指點(diǎn)，解決了很多問題。
當(dāng)然對(duì)于爬蟲這一塊，并不需要多么高深的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，主要是數(shù)據(jù)的入庫和提取，順帶掌握了基本的插入、刪除等操作。總之，能夠滿足高效地提取爬下來的數(shù)據(jù)就OK了。
爬取拉勾招聘數(shù)據(jù)并用 MongoDB 存儲(chǔ)
- -傳說中的分布式爬蟲
這個(gè)時(shí)候，基本上很大一部分的網(wǎng)頁都能爬了，瓶頸就集中到爬取大規(guī)模數(shù)據(jù)的效率。因?yàn)閷W(xué)了 Scrapy，于是自然地接觸到一個(gè)很厲害的名字：分布式爬蟲。
分布式這個(gè)東西，一聽不明覺厲，感覺很恐怖，但其實(shí)就是利用多線程的原理讓多個(gè)爬蟲同時(shí)工作，除了前面學(xué)過的 Scrapy 和 MongoDB，好像還需要了解 Redis。
Scrapy 用于做基本的頁面爬取，MongoDB 用于存儲(chǔ)爬取的數(shù)據(jù)，Redis 則用來存儲(chǔ)要爬取的網(wǎng)頁隊(duì)列，也就是任務(wù)隊(duì)列。
分布式這東西看起來很嚇人，但其實(shí)分解開來，循序漸進(jìn)地學(xué)習(xí)，也不過如此。
分布式爬58同城：定義項(xiàng)目內(nèi)容部分
零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)爬蟲，坑確實(shí)比較多，總結(jié)如下：
1.環(huán)境配置，各種安裝包、環(huán)境變量，對(duì)小白太不友好；
2.缺少合理的學(xué)習(xí)路徑，上來 Python、HTML 各種學(xué)，極其容易放棄；
3.Python有很多包、框架可以選擇，但小白不知道哪個(gè)更友好；
4.遇到問題甚至不知道如何描述，更不用說去尋找解決辦法；
5.網(wǎng)上的資料非常零散，而且對(duì)小白不友好，很多看起來云里霧里；
6.有些東西看似懂了，但結(jié)果自己寫代碼還是很困難；
……………………
所以跟我一樣，很多人爬坑***的體會(huì)是：盡量不要系統(tǒng)地去啃一些東西，找一個(gè)實(shí)際的項(xiàng)目（從豆瓣這種簡單的入手），直接開始就好。
網(wǎng)站欄目：我是如何零基礎(chǔ)開始能寫Python爬蟲的
網(wǎng)站鏈接：http://www.dlmjj.cn/article/dpgsphi.html
