Python爬虫如何快速上手，并达到爬取大规模数据的水平

互联网的数据爆炸式的增长，而利用 Python 爬虫我们可以获取大量有价值的数据：

1.爬取数据，进行市场调研和商业分析

爬取知乎优质答案，筛选各话题下最优质的内容； 抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析；爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据

比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。

3.爬取优质的资源：图片、文本、视频

爬取商品（店铺）评论以及各种图片网站，获得图片资源以及评论文本数据。

掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现。

但建议你从一开始就要有一个具体的目标，在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径：

1.了解爬虫的基本原理及过程

2.Requests+Xpath 实现通用爬虫套路

3.了解非结构化数据的存储

4.应对特殊网站的反爬虫措施

5.Scrapy 与 MongoDB，进阶分布式

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了解爬虫的基本原理及过程

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，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

简单来说，我们向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，我们可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。

在这部分你可以简单了解 HTTP 协议及网页基础知识，比如 POSTGET、HTML、CSS、JS，简单了解即可，不需要系统学习。

02

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议你从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。掌握之后，你会发现爬虫的基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，小猪、豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

来看一个爬取豆瓣短评的例子：

选中第一条短评，右键-“检查”，即可查看源代码

把短评信息的XPath信息复制下来

我们通过定位，得到了第一条短评的 XPath 信息：