Python爬虫应该怎么学？程序猿花了一周整理的学习技巧，请收下

Python爬虫为什么受欢迎

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

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。

安居客、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。

拉勾网、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，没有之一。Python有很多应用的方向，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，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，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。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2.了解非结构化数据的存储

3.学习scrapy，搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

一

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，这其实也是模拟了我们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，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。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

二

了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

三

学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

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。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

四

学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你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，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

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

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

五

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

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.

六

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，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。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

爬LOL英雄皮肤高清图片

爬取了当前比较火的游戏壁纸，MOBA游戏《英雄联盟》，手游《王者荣耀》、《阴阳师》，FPS游戏《绝地求生》，其中《英雄联盟》的壁纸最难爬取，这里展示爬取《英雄联盟》全部英雄壁纸的过程。

先看一下最终爬取的效果，每个英雄的壁纸都被爬取下来了：

“黑暗之女 安妮”的12张壁纸：

1.爬虫流程图

至此对我要爬取的对象已经有了一定的了解，对于具体爬取方法也有了想法，可以设计如下爬虫流程图：

2.设计代码整体框架

根据爬虫流程图，我设计了如下代码框架：

这个代码框架非常容易读懂，主要就是run()函数，run()函数完成了这样一套工作：创建LOL文件夹——获得键盘输入的信息——若信息为“All”则爬取全部英雄壁纸，否则爬取单个英雄壁纸。

3.爬取所有英雄信息

首先我们要解析champion.js文件，得到英雄英文名与id的一一对应关系。

对于官网网站上的所有英雄信息页面，由于是用 JavaScript 加载出来的，普通方法并不好爬取，我使用了 Selenium+PhantomJS 的方法来动态加载英雄信息。

4.爬取英雄壁纸

得到每一个英雄的信息后，我们就可以开始愉快的爬取它们的壁纸啦~定义get_image(heroid,heroframe) 函数，用于爬取单个英雄的全部壁纸。

运行代码时注意保持网络畅通，如果网速太慢可能会爬取失败。在3兆有线网的网速下爬取全部139个英雄的全部高清壁纸（约一千张图）大概要3-4分钟。

《王者荣耀》、《阴阳师》、《绝地求生》等其他游戏的壁纸也是同样道理就可以爬取了，据我实践，《英雄联盟》的爬取难度是最高的，因此将上述过程弄懂了，自己再编写代码爬其他游戏就易如反掌了。

美团网餐饮商家的信息爬取

本次对【常州美食】全部美食推荐 进行一次爬虫实践，主要想爬取的信息有：餐厅的名称、餐厅的评分、餐厅评论数、餐厅的地址、人均消费价格……

最终爬下来的数据保存为CSV如下：

美团使用了反爬虫机制，要模拟浏览器来进行爬取。经过几次尝试，发现只对 Cookie 和 User-Agent 进行校验。

爬到第一组数据之后，接着就是想翻页的事情。翻页特别简单，于是又爬取了商家电话、营业时间等信息。

打包写个函数

但好景不长，爬到一半的时候被403了。

因为被封了，我们只能用无痕方式来访问了。看了下，决定采用多个 Cookie 然后随机调用的方式来避免被封了。最终使用了17个cookie，经过测试，可以高速爬取不被封。

这次的爬取在这里结束了，但是爬回来的数据可以做很多分析，比如在不同的地段外卖的情况，商家的分布等等。

爬当当网各分类所有五星图书

这次作业选择爬取的网站是当当网，当当有比较多的图书数据，特别是五星图书，包含了各个领域最受欢迎的图书信息，对于寻找有价值的图书、分析好书的销售情况具有一定的价值。

最终爬取的数据如下，总共10000+行数据：

我想爬取的数据是各分类（小说、中小学教辅、文学、成功/励志……）下面的五星图书信息（书名、评论数、作者、出版社、出版时间、五星评分次数、价格、电子书价格等等）。

为了抓各分类下的图书信息，首先看看点击各分类的时候，链接是否发生变化。经过测试，在不同的分类，链接都是不一样的，事实证明不是JS加载。

打印之后正常返回数据

到这里基本可以知道，当当网的反爬确实不严格，我甚至还没有设置Headers的信息，竟然也可以爬取到想要的数据。但最后在完整的代码中，还是把headers加上了，保险起见吧。

接下来就是分别爬取每个分类下的图书信息，以“小说”为例，其实翻页特别简单，给几个比较如下：

翻页也非常简单，只不过有一点点坑的是，爬回来的链接在代码中，需要对其翻页，就需要把链接构造出来。对返回来的链接进行分析，发现仅仅是中间有四个数字不一样。于是我把这几个数据取出来，在连接中传进去，这样可以构造通用的链接。

构造的翻页链接

接下来就是去抓取不同页面的信息，没有异步加载，所以直接用xpath定位就OK。当然中间有一些小地方需要注意的是，每本书所包含的信息是不一样的，所以用xpath去获取的时候不一定能获取到，就会出错。于是用到try……except语句。

最后总共爬到10000多行数据，对应不同领域的10000多本高评分的书籍，当然会有一些重复计算，比如小说和文学，就有不少书是同时在这两个类目的。

当当网本身没有什么反爬机制，所以爬取也比较顺利。唯一的小麻烦就是抓回来的链接继续翻页和其中一些书籍中部分信息缺失的处理。

爬拉勾网职位信息

本来就想从事“数据分析师”这个岗位，所以就想了解这个岗位的薪资、要求、以及在我所生活城市的主要分布点，而拉勾网是权威的互联网行业招聘平台，所以爬取拉勾网上的“数据分析师”职位信息有很好的代表性。

最终爬到的数据存在MongoDB中如下：

学习翻页的时候把引号添上运行时报了JSONDecodeError的错，本人被引号折腾了许久，分享出来希望大家引以为戒。

踩了两个坑之后，就开始做课后作业了，没想到对于一个新手来说困难一茬茬。开始我的思路是找连接，但是采集的数据里没有连接，所以就点击进入详情页面，看有什么规律没？然后就尝试着多次点击各详情页面，发现页面的数字和采集的某个数据能匹配。例如：

某个详情页面

找到突破口就开始行动：

DOC

request url
equest method

多次尝试（还是费了一些时间）：request url和网址是一样的，那突破口就算找到，数据是DOC格式，request method :get,那就是又回到了熟悉的战场了。

思路：遍历positionId，用format,如：

详情网页

xpath方法获取数据

部分数据：

一次次尝试，优化后的代码，这个主要是学习和创作的过程（爬取详情页面是我的杰作)。

今天在文章底部给大家介绍一款非常酷的Python编辑器:VSCode

VSCode全称Visual Stdio Code

Visual Studio Code是Microsoft在2015年Build 开发者大会上正式宣布的项目：一个可以运行于 Mac OS X、Windows和 Linux 之上的，针对于编写现代 Web 和云应用的跨平台源代码编辑器。

有微软爸爸撑腰可见其后台不是一般的大。

它具有以下几个优势：

• 满足智能感知：除了语法突出和自动完成的智能感知之外，它还提供了基于变量类型、函数定义和导入模块的智能完成。

• 调试：从编辑器中调试代码。启动或附加到你的运行应用程序和调试的断点，调用堆栈，和一个交互式控制台。

• Git：内置的Git命令。

• 轻松地在VS代码中使用扩展。

• 支持更多的语言

• 跨平台使用

整体印象

下载最新版本后打开软件：

我们可以看到这款软件的主题十分惊艳，给人稳重的感觉（其实还是酷）。

整个界面功能上的划分也十分科学，划分了6个区域。

• 区域1：编辑的菜单栏

• 区域2：常用的工具按钮

• 区域3：创建新文档、历史稳定以及使用帮助

• 区域4：编辑器的自定义设置

• 区域5：关于如何使用vscode

• 区域6：相关信息的输出以及控制台的使用

通过这个6个区域我们可以完成全部的工作。

Python配置

基本使用只需要安装一个插件就行了。如下：

然后点击Python进行插件安装。

插件使用简介

• 自动完成和智能感知

Python扩展支持代码完成和智能感知。

智能感知可以快速地显示方法、类成员和文档，并且可以在任何时候使用Ctrl+Space触发完成。

• Linting

Linting分析了您的Python代码的潜在错误，使其易于导航和纠正不同的问题。

Python扩展可以应用许多不同的linters，包括Pylint, Pep8, Flake8, mypy, pydocstule, prospector和pylama。

• 调试

设置断点，检查数据，并在逐步运行程序时使用调试控制台。 可以调试许多不同类型的Python应用程序，包括多线程，Web和远程应用程序。

• 代码片段

您可以配置自己的代码片段并使用扩展程序提供的片段。 片段以与代码自动完成的快捷键相同：Ctrl+Space

• 在终端中运行Python

Python扩展提供了在当前解释器中快速运行Python代码的快捷方式：

在编辑器中：右键单击编辑器中的任意位置，然后选择“在终端中运行Python文件”。 如果在选择上调用，则只运行该选择。

从资源管理器：右键单击一个Python文件，然后选择在终端中运行Python文件。

• 单元测试

Python扩展支持unittest，pytest和nose测试框架的单元测试。

要运行单元测试，请在设置中启用其中一个框架。 每个框架还具有特定的设置，例如标识用于测试发现的路径和模式的参数。

VS代码提供了各种命令（在状态栏，命令面板和其他地方）运行和调试测试，包括运行单个测试文件和单个方法的能力。

• 自动保存

我们在使用NotePad++的时候，如果没有特别设置是没有自动保存功能的，在Visual Studio Code我们只需要勾一下就能自动保存啦。

其它

我们使用Visual Studio Code编写程序的时候会出现很多类似以下C或者R开头的错误：

这些错误不影响我们的程序运行，但是可能不符合PascalCase命名方法，import引入模块的先后顺序等等。打开程序满眼的下划线，看起来非常烦！

如果不想要这些错误，请在”文件””首选项””设置”当中进行相应的设置，如下图：

我们将相应的设置放在用户设置那里，如下图：

将重点放在E开头的错误上。

如果什么错误都不想提示，可以设置成以下方式：

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