python爬虫学习路径

数据是创造和决策的原材料，高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫，可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值，比如：

豆瓣、知乎：爬取优质答案，筛选出各话题下热门内容，探索用户的舆论导向。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
搜房、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式。Python有很多应用方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑。

掌握基本的爬虫后，再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。

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用于解析网页抽取数据。

如果用过BeautifulSoup，会发现比Xpath要省事不少，一层一层检查元素代码的工作全都省略了。

应对特殊网站的反爬措施

爬虫过程中会遇到被网站封IP、各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等问题，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。

scrapy搭建工程化的爬虫

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。

应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，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。

MongoDB可以方便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。也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

分布式爬虫实现大规模并发采集

利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要掌握Scrapy + MongoDB + Redis这三种工具。Scrapy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。

当能够写分布式爬虫的时候，那么可以去尝试打造一些基本的爬虫架构，实现一些更加自动化的数据获取。