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Python爬蟲為什麼受歡迎
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。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值資料，從而獲得感性認識中不能得到的資訊，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量資料，對各種商品及使用者的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售資訊，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位資訊，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報使用者的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後臺開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行程式碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python資料分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查詢檔案你都非常熟悉了。
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。
在標的的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。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.瞭解非結構化資料的儲存
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.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分散式爬蟲，實現大規模併發採集，提升效率
– ❶ –
學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按“傳送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容”這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁資訊的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連線網站，傳回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取資料。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素程式碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。
– ❷ –
瞭解非結構化資料的儲存
爬回來的資料可以直接用檔案形式存在本地，也可以存入資料庫中。
開始資料量不大的時候，你可以直接透過 Python 的語法或 pandas 的方法將資料存為csv這樣的檔案。
當然你可能發現爬回來的資料並不是乾凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對資料進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做資料的預處理，得到更乾凈的資料。
– ❸ –
學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
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。
– ❹ –
學習資料庫基礎，應對大規模資料儲存
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。
– ❺ –
掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、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、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。
– ❻ –
分散式爬蟲，實現大規模併發採集
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，實現一些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課程，除了為你提供一條清晰的學習路徑，我們甄選了最實用的學習資源以及龐大的主流爬蟲案例庫。短時間的學習，你就能夠很好地掌握爬蟲這個技能，獲取你想得到的資料。
經過短時間的學習，不少同學都取得了從0到1的進步，能夠寫出自己的爬蟲，爬取大規模資料。
如果你希望在短時間內學會爬蟲，少走彎路
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– 高效的學習路徑 –
一上來就講理論、語法、程式語言是非常不合理的，我們會直接從具體的案例入手，透過實際的操作，學習具體的知識點。我們為你規劃了一條系統的學習路徑，讓你不再面對零散的知識點。
說點具體的，比如我們會直接用 lxml+Xpath取代 BeautifulSoup 來進行網頁解析，減少你不必要的檢查網頁元素的操作，多種工具都能完成的，我們會給你最簡單的方法，這些看似細節，但可能是很多人都會踩的坑。
《Python爬蟲：入門+進階》大綱
第一章：Python 爬蟲入門
1、什麼是爬蟲
網址構成和翻頁機制
網頁原始碼結構及網頁請求過程
爬蟲的應用及基本原理
2、初識Python爬蟲
Python爬蟲環境搭建
建立第一個爬蟲：爬取百度首頁
爬蟲三步驟：獲取資料、解析資料、儲存資料
3、使用Requests爬取豆瓣短評
Requests的安裝和基本用法
用Requests 爬取豆瓣短評資訊
一定要知道的爬蟲協議
4、使用Xpath解析豆瓣短評
解析神器Xpath的安裝及介紹
Xpath的使用：瀏覽器複製和手寫
實戰：用 Xpath 解析豆瓣短評資訊
5、使用pandas儲存豆瓣短評資料
pandas 的基本用法介紹
pandas檔案儲存、資料處理
實戰：使用pandas儲存豆瓣短評資料
6、瀏覽器抓包及essay-headers設定（案例一：爬取知乎）
爬蟲的一般思路：抓取、解析、儲存
瀏覽器抓包獲取Ajax載入的資料
設定essay-headers 突破反爬蟲限制
實戰：爬取知乎使用者資料
7、資料入庫之MongoDB（案例二：爬取拉勾）
MongoDB及RoboMongo的安裝和使用
設定等待時間和修改資訊頭
實戰：爬取拉勾職位資料
將資料儲存在MongoDB中
補充實戰：爬取微博移動端資料
8、Selenium爬取動態網頁（案例三：爬取淘寶）
動態網頁爬取神器Selenium搭建與使用
分析淘寶商品頁面動態資訊
實戰：用Selenium 爬取淘寶網頁資訊
第二章：Python爬蟲之Scrapy框架
1、爬蟲工程化及Scrapy框架初窺
html、css、js、資料庫、http協議、前後臺聯動
爬蟲進階的工作流程
Scrapy元件：引擎、排程器、下載中介軟體、專案管道等
常用的爬蟲工具：各種資料庫、抓包工具等
2、Scrapy安裝及基本使用
Scrapy安裝
Scrapy的基本方法和屬性
開始第一個Scrapy專案
3、Scrapy選擇器的用法
常用選擇器：css、xpath、re、pyquery
css的使用方法
xpath的使用方法
re的使用方法
pyquery的使用方法
4、Scrapy的專案管道
Item Pipeline的介紹和作用
Item Pipeline的主要函式
實戰舉例：將資料寫入檔案
實戰舉例：在管道里過濾資料
5、Scrapy的中介軟體
下載中介軟體和蜘蛛中介軟體
下載中介軟體的三大函式
系統預設提供的中介軟體
6、Scrapy的Request和Response詳解
Request物件基礎引數和高階引數
Request物件方法
Response物件引數和方法
Response物件方法的綜合利用詳解
第三章：Python爬蟲進階操作
1、網路進階之谷歌瀏覽器抓包分析
http請求詳細分析
網路面板結構
過濾請求的關鍵字方法
複製、儲存和清除網路資訊
檢視資源發起者和依賴關係
2、資料入庫之去重與資料庫
資料去重
資料入庫MongoDB
第四章：分散式爬蟲及實訓專案
1、大規模併發採集——分散式爬蟲的編寫
分散式爬蟲介紹
Scrapy分散式爬取原理
Scrapy-Redis的使用
Scrapy分散式部署詳解
2、實訓專案（一）——58同城二手房監控
3、實訓專案（二）——去哪兒網模擬登陸
4、實訓專案（三）——京東商品資料抓取
– 每課都有學習資料 –
你可能收集了以G計的的學習資源，但儲存後從來沒開啟過？我們已經幫你找到了最有用的那部分，並且用最簡單的形式描述出來，幫助你學習，你可以把更多的時間用於練習和實踐。
考慮到各種各樣的問題，我們在每一節都準備了課後資料，包含四個部分：
1.課程重點筆記，詳細闡述重點知識，幫助你理解和後續快速複習；
2.預設你是小白，補充所有基礎知識，哪怕是軟體的安裝與基本操作；
3.課內外案例提供參考程式碼學習，讓你輕鬆應對主流網站爬蟲；
4.超多延伸知識點和更多問題的解決思路，讓你有能力去解決實際中遇到的一些特殊問題。
某節部分課後資料
– 超多案例，改寫主流網站 –
課程中提供了目前最常見的網站爬蟲案例：豆瓣、百度、知乎、淘寶、京東、微博……每個案例在課程影片中都有詳細分析，老師帶你完成每一步操作。
另外，我們還會補充比如小豬、鏈家、58同城、網易雲音樂、微信好友等案例，提供思路與程式碼。
多次的模仿和練習之後，你可以很輕鬆地寫出自己的爬蟲程式碼，並能夠輕鬆爬取這些主流網站的資料。
– 技能拓展：反爬蟲及資料儲存、處理 –
懂得基本的爬蟲是遠遠不夠的，所以我們會用實際的案例，帶你瞭解一些網站的反爬蟲措施，並且用具體的技術繞過限制。比如非同步載入、IP限制、essay-headers限制、驗證碼等等，這些比較常見的反爬蟲手段，你都可以很好地規避。
工程化的爬蟲、及分散式爬蟲技術，讓你有獲取大規模資料的可能。除了爬蟲的內容，你還將瞭解資料庫（Mongodb）、pandas 的基本知識，幫你儲存爬取的資料，同時可以對資料進行管理和清洗，你可以獲得更乾凈的資料，以便後續的分析和處理。
用 Scrapy 爬取租房資訊
爬取拉勾招聘資料並用 MongoDB 儲存
除了經驗豐富、帶你一步步實操的課程老師之外，DC學院還建立了提升效率的學習群，助教老師會在群裡及時解答學員每一個疑問。同時，你還可以跟一群未來優秀的爬蟲工程師，分享經驗、程式碼、資料，探討爬蟲和資料分析技術。
【課程資訊】
「 課程名稱 」
Python 爬蟲：入門+進階
「 學習週期 」
建議每週至少學習8小時，一個月爬取大規模資料
「 上課形式 」
錄播課程，可隨時開始上課，反覆觀看
「 面向人群 」
零基礎的小白，負基礎的小白白
「 答疑形式 」
學習群老師隨時答疑，即便是最初級的問題
「 課程資料 」
重點筆記、操作詳解、參考程式碼、課後拓展
「 課程案例 」
爬取豆瓣短評、圖書、電影資料
爬取知乎使用者、回答資料
爬取淘寶、京東商品資料
爬取拉勾職位資料
爬取去哪兒旅遊景點資料
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