python爬蟲極簡入門,python爬蟲入門教程

本文目錄一覽：

• 1、如何入門 Python 爬蟲?
• 2、python爬蟲入門教程
• 3、零基礎小白如何在最短的時間快速入門python爬蟲
• 4、全方面的掌握Requests庫的使用【python爬蟲入門進階】（02）
• 5、如何入門 Python 爬蟲

如何入門 Python 爬蟲?

“入門”是良好的動機，但是可能作用緩慢。如果你手裡或者腦子裡有一個項目，那麼實踐起來你會被目標驅動，而不會像學習模塊一樣慢慢學習。

如果你想要入門Python爬蟲，你需要做很多準備。首先是熟悉python編程；其次是了解HTML；

還要了解網絡爬蟲的基本原理；最後是學習使用python爬蟲庫。

如果你不懂python，那麼需要先學習python這門非常easy的語言。編程語言基礎語法無非是數據類型、數據結構、運算符、邏輯結構、函數、文件IO、錯誤處理這些，學起來會顯枯燥但並不難。

剛開始入門爬蟲，你甚至不需要去學習python的類、多線程、模塊之類的略難內容。找一個面向初學者的教材或者網絡教程，花個十幾天功夫，就能對python基礎有個三四分的認識了。

網絡爬蟲的含義：

網絡爬蟲，其實也可以叫做網絡數據採集更容易理解。就是通過編程向網絡服務器請求數據（HTML表單），然後解析HTML，提取出自己想要的數據。

這會涉及到數據庫、網絡服務器、HTTP協議、HTML、數據科學、網絡安全、圖像處理等非常多的內容。但對於初學者而言，並不需要掌握這麼多。

python爬蟲入門教程

工具/材料

IELD(python 3.6.2)，windows 7

01

首先打開IDLE,輸入import requests模塊，如果沒有報錯，就說明已經安裝了這個模塊，請跳過此步驟；如果報錯，先打開命令行，win+r，彈出運行窗口，然後輸入cmd，點擊確定即可。

02

然後輸入pip3 install requests 安裝模塊即可

03

然後在IDLE窗口中輸入如下圖所示的命令

04

在瀏覽器中輸入，就可以打開網頁，這時點擊鼠標右鍵，然後點擊查看網頁源代碼，就可以發現，打印的結果和在瀏覽器中看到的源代碼是一樣的

零基礎小白如何在最短的時間快速入門python爬蟲

Python爬蟲為什麼受歡迎？Python爬蟲應該怎麼學？

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，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程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數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，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、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，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，比如後台開發、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，幾行代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數據分析、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，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

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數據；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數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，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，都是可以在完成目標的過程中學到的。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.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習數據庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按“發送請求——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信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，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異步加載的網站，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。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入數據庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是乾淨的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更乾淨的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，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性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

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。

四

學習數據庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種數據庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這裡要用到的數據庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

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、各種動態加載等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，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.

六

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。

分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程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 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，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數據獲取。

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，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（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，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的數據庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目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。

希望我的回答對你有幫助，希望採納。

全方面的掌握Requests庫的使用【python爬蟲入門進階】（02）

上一篇文章簡單的介紹了 爬蟲相關的基礎知識點，介紹了一個標準爬蟲程序的三個步驟 。這篇文章就讓我們接着來學習。

本文重點介紹requests庫的使用以及爬蟲協議。之前也寫了一篇 Requests庫使用的博客 ，有興趣的小夥伴可以去看看。

前面介紹了Requests庫是用來抓取網頁源碼，請求接口的利器，整體上是要比urllib庫的request更加好用的庫。官網上將其稱之為唯一一個非轉基因的Python HTTP庫，人類可以安全享用。

Requests庫有7個主要方法。

不過我們平常最常用的方法還是GET方法和POST方法。

get請求方法是爬蟲中最常用到的方法，因為爬蟲主要就是爬取網頁的信息。最基礎的使用是

這裡需要通過 res.encoding=’utf-8′ 設置響應結果的編碼格式是utf-8。不然可能會出現中文亂碼

如果響應結果是二進制數據的話則需要通過 res.content 方法來提取響應結果。

設置編碼的方式也可以是 res.content.decode(‘utf-8’) 。

即

有時候get請求也需要傳入參數，這裡可以直接將參數拼接到URL上或者通過params參數傳入一個字典。

運行結果是：

get請求只能傳入簡單的參數，如果參數比較複雜或者傳入的參數比較多的話則GET請求就不再適用了，這時候就需要適用post請求方法了。

Post請求的請求類型有三種：

以表單的方式提交數據是POST請求的默認的請求格式，只需要將參數放在一個字典中進行傳入即可。

這裡將請求頭的數據放在一個名為header的字典中，然後在請求時通過headers參數傳入。在請求中設置了內容類型是 application/json ,編碼格式是 charset=utf-8

傳入的是一個json字符串，通過data參數進行傳入。json字符串可以直接寫也可以通過 json.dumps(dict) 方法將一個字典序列化,就像下面這樣。

文件上傳與本節爬蟲的內容無關，在此就不過多介紹了。有興趣的小夥伴可以看看 Python中如何編寫接口，以及如何請求外部接口 這篇文章。

在網絡請求中，我們常常會遇到狀態碼是3開頭的重定向問題，在Requests中是默認開啟允許重定向的，即遇到重定向時，會自動繼續訪問。通過將allow_redirects 屬性設置為False不允許重定向。

通過timeout屬性可以設置超時時間，單位是秒。get方法和post方法均可設置。

通過status_code屬性可以獲取接口的響應碼。

有時候我們使用了抓包工具，這時候由於抓包證書提供的證書並不是受信任的數字證書頒發機構頒發的，所以證書的驗證會失敗，所以我們就需要關閉證書驗證。在請求的時候把verify參數設置為False就可以關閉證書驗證了。

爬蟲協議也叫做robots協議，告訴網絡蜘蛛哪些頁面可以爬取，哪些頁面不能爬取

爬蟲文件的規範是：

允許所有的機器人

本文詳細介紹了Request庫的使用

如何入門 Python 爬蟲

爬蟲我也是接觸了1個月，從python小白到現在破譯各種反爬蟲機制，我給你說說我的方向：

1、學習使用解析網頁的函數，例如：

import urllib.request

if __name__ == ‘__main__’:

url = “…”

data = urllib.request.urlopen(url).read()     #urllib.request.urlopen(需要解析的網址)

data = data.decode(‘unicode_escape’,’ignore’) #用unicode_escape方式解碼

print(data)

2、學習正則表達式：

正則表達式的符號意義在下面，而正則表達式是為了篩選出上面data中的信息出來，例如：

def get_all(data):

   reg = r'(search.+)(” )(mars_sead=”.+title=”)(.+)(” data-id=”)’

   all = re.compile(reg);

   alllist = re.findall(all, data)

   return alllist

3、將得到的結果壓進數組：

if __name__ == ‘__main__’:

info = []

info.append(get_all(data))

4、將數組寫進excel：

import xlsxwriter

if __name__ == ‘__main__’:

info = []

info.append(get_all(data))

workbook = xlsxwriter.Workbook(‘C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\什麼文件名.xlsx’)  # 創建一個Excel文件

worksheet = workbook.add_worksheet()  # 創建一個工作表對象

for i in range(0,len(info)):

worksheet.write(行, 列, info[i], font)#逐行逐列寫入info[i]

workbook.close()#關閉excel

一個簡單的爬蟲搞定，爬蟲的進階不教了，你還沒接觸過更加看不懂