知識星球
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，網際網路可以獲取的資料越來越多，另一方面，像 Python這樣的程式語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常複雜、技術門檻很高的事情。比如有的人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了資料；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的資料，其實非常容易實現。但建議你從一開始就要有一個具體的標的，你要爬取哪個網站的哪些資料，達到什麼量級。
那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成標的的過程中學到的。這裡給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習Python包並實現基本的爬蟲過程
2.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模資料儲存與提取
5.分散式爬蟲，實現大規模併發採集
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望，比如被封IP、比如各種奇怪的驗證碼、字型加密、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高階的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、字型反加密、抓包、驗證碼的OCR處理等等。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。
掌握前面的技術一般量級的資料和程式碼基本沒有問題了，但是在遇到非常複雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的效能，讓你可以將爬蟲工程化、模組化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
爬回來的資料量小的時候，你可以用檔案的形式來儲存，一旦資料量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去儲存一些非結構化的資料，比如各種評論的文字，圖片的連結等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因為這裡要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是資料如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。
爬取基本資料已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量資料的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分散式爬蟲。
分散式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多執行緒的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。
Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於儲存爬取的資料，Redis 則用來儲存要爬取的網頁佇列，也就是任務佇列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分散式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現更加自動化的資料獲取。
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，儘量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的專案（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。
因為爬蟲這種技術，既不需要你係統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的專案中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。
不過不用擔心，我們準備了一門非常系統的爬蟲資料，除了為你提供一條清晰、無痛的學習路徑!加小編python學習基地：696541369即可免費獲取！
