python爬蟲基礎(chǔ)課程，超牛逼！Python爬蟲學習的完整路線推薦

不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時代里，選擇python爬蟲基礎(chǔ)課程，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：7個Python爬蟲實戰(zhàn)項目教程，Python 爬蟲工具，超牛逼！Python爬蟲學習的完整路線推薦??。

1.7個Python爬蟲實戰(zhàn)項目教程

有很多小伙伴在開始學習Python的時候，都特別期待能用Python寫一個爬蟲腳本，實驗樓上有不少python爬蟲的課程，這里總結(jié)7個實戰(zhàn)項目，如果你想學習Python爬蟲的話，可以挑選感興趣的學習哦；【python 網(wǎng)站信息爬蟲】該項目使用 Python 語言及 scrapy 開發(fā)一個網(wǎng)絡(luò)信息爬蟲，爬取實驗樓的課程數(shù)據(jù)，并將爬取的課程信息保存在一個txt文件中。效果圖：【python 二手房信息爬取與數(shù)據(jù)呈現(xiàn)】該項目以鏈家的二手房網(wǎng)站為目標，使用python爬取鏈家官網(wǎng)在售的二手房信息，并且使用 繪圖包對爬取的信息進行分析，繪制簡單的圖表。部分效果圖：【給Python3爬蟲做一個界面.妹子圖網(wǎng)實戰(zhàn)】該項目利用PyQt給妹子圖網(wǎng)的爬蟲做一個交互界面，從而對PyQt做界面有初步了解，同時也學習寫爬蟲；效果圖：【Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲實戰(zhàn)--Scrapy框架學習】從一個簡單的Scrapy項目入手，剖析爬蟲的結(jié)構(gòu)和Scrapy的運行規(guī)則，*通過兩個兩個實戰(zhàn)項目——「爬取實驗樓課程信息」和「爬取電影網(wǎng)站信息」，帶領(lǐng)大家從零基礎(chǔ)入門，完全掌握使用Scrapy框架編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲的技能。課程列表：【Python3 實現(xiàn)淘女郎照片爬蟲】該項目使用 Python 實現(xiàn)一個淘寶女郎圖片收集爬蟲。爬取后的目錄結(jié)構(gòu)：每個文件夾里都有一系列圖片；【高德API+Python解決租房問題】該項目使用Python腳本爬取某租房網(wǎng)站的房源信息，利用高德的 js API 在地圖上標出房源地點，劃出距離工作地點1小時內(nèi)可到達的范圍。最終效果圖：【基于 Flask 及爬蟲實現(xiàn)微信娛樂機器人】該項目基于 Flask Web 框架開發(fā)的娛樂級別的微信公眾號后臺，其中會爬取糗百網(wǎng)站的笑話，自動回復(fù)給用戶；效果圖：*：以上就是7個有關(guān)python爬蟲的實戰(zhàn)項目，你可以挑選感興趣的進行學習哦；其他：更多實戰(zhàn)項目，點擊這里進行查看~12條技術(shù)學習路徑，帶你零基礎(chǔ)入門編程~

2.Python 爬蟲工具

前幾個月參加比賽我還自己寫了一個，不過python現(xiàn)在也有現(xiàn)成的模塊可以有，Google一下就可以了，寫一個也不難

3.超牛逼！Python爬蟲學習的完整路線推薦

數(shù)據(jù)是決策的原材料，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)價值不菲，如何挖掘原材料成為互聯(lián)網(wǎng)時代的先驅(qū)，掌握信息的源頭，就能比別人更快一步。大數(shù)據(jù)時代，互聯(lián)網(wǎng)成為大量信息的載體，機械的復(fù)制粘貼不再實用，不僅耗時費力還極易出錯，這時爬蟲的出現(xiàn)解放了大家的雙手，以其高速爬行、定向抓取資源的能力獲得了大家的青睞。爬蟲變得越來越流行，不僅因為它能夠快速爬取海量的數(shù)據(jù)，更因為有python這樣簡單易用的語言使得爬蟲能夠快速上手。對于小白來說，爬蟲可能是一件非常復(fù)雜、技術(shù)門檻很高的事情，但掌握正確的方法，在短時間內(nèi)做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，其實非常容易實現(xiàn)，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。在目標的驅(qū)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?；趐ython爬蟲，我們整理了一個完整的學習框架：篩選和甄別學習哪些知識，在哪里去獲取資源是許多初學者共同面臨的問題。接下來，我們將學習框架進行拆解，分別對每個部分進行詳細介紹和推薦一些相關(guān)資源，告訴你學什么、怎么學、在哪里學。爬蟲簡介爬蟲是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本。這個定義看起來很生硬，我們換一種更好理解的解釋：我們作為用戶獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的方式是瀏覽器提交請求->下載網(wǎng)頁代碼->解析/渲染成頁面；而爬蟲的方式是模擬瀏覽器發(fā)送請求->下載網(wǎng)頁代碼->只提取有用的數(shù)據(jù)->存放于數(shù)據(jù)庫或文件中。爬蟲與我們的區(qū)別是，爬蟲程序只提取網(wǎng)頁代碼中對我們有用的數(shù)據(jù)，并且爬蟲抓取速度快，量級大。隨著數(shù)據(jù)的規(guī)?；?，爬蟲獲取數(shù)據(jù)的高效性能越來越突出，能夠做的事情越來越多：市場分析：電商分析、商圈分析、一二級市場分析等市場監(jiān)控：電商、新聞、房源監(jiān)控等商機發(fā)現(xiàn)：招投標情報發(fā)現(xiàn)、客戶資料發(fā)掘、企業(yè)客戶發(fā)現(xiàn)等進行爬蟲學習，首先要懂得是網(wǎng)頁，那些我們?nèi)庋劭梢姷墓怩r亮麗的網(wǎng)頁是由HTML、css、等網(wǎng)頁源碼所支撐起來的。這些源碼被瀏覽器所識別轉(zhuǎn)換成我們看到的網(wǎng)頁，這些源碼里面必定存在著很多規(guī)律,我們的爬蟲就能按照這樣的規(guī)律來爬取需要的信息。無規(guī)矩不成方圓，Robots協(xié)議就是爬蟲中的規(guī)矩，它告訴爬蟲和搜索引擎哪些頁面可以抓取，哪些不可以抓取。通常是一個叫作robots.txt的文本文件，放在網(wǎng)站的根目錄下。輕量級爬蟲“獲取數(shù)據(jù)——解析數(shù)據(jù)——存儲數(shù)據(jù)”是爬蟲的三部曲，大部分爬蟲都是按這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網(wǎng)頁信息的過程。1、獲取數(shù)據(jù)爬蟲*步操作就是模擬瀏覽器向服務(wù)器發(fā)送請求，基于python，你不需要了解從數(shù)據(jù)的實現(xiàn)，HTTP、TCP、IP的網(wǎng)絡(luò)傳輸結(jié)構(gòu)，一直到服務(wù)器響應(yīng)和應(yīng)達的原理，因為python提供了功能齊全的類庫來幫我們完成這些請求。Python自帶的標準庫urllib2使用的較多，它是python內(nèi)置的HTTP請求庫，如果你只進行基本的爬蟲網(wǎng)頁抓取，那么urllib2足夠用。Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for ”，相對urllib2，requests使用起來確實簡潔很多，并且自帶json解析器。如果你需要爬取異步加載的動態(tài)網(wǎng)站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現(xiàn)自動化。對于爬蟲來說，在能夠爬取到數(shù)據(jù)地前提下當然是越快越好，顯然傳統(tǒng)地同步代碼不能滿足我們對速度地需求。（ps：據(jù)國外數(shù)據(jù)統(tǒng)計：正常情況下我們請求同一個頁面 100次的話，最少也得花費 30秒，但使用異步請求同一個頁面 100次的話，只需要要 3秒左右。）aiohttp是你值得擁有的一個庫，aiohttp的異步操作借助于async/await關(guān)鍵字的寫法變得更加簡潔，架構(gòu)更加清晰。使用異步請求庫進行數(shù)據(jù)抓取時，會大大提高效率。你可以根據(jù)自己的需求選擇合適的請求庫，但建議先從python自帶的urllib開始，當然，你可以在學習時嘗試所有的方式，以便更了解這些庫的使用。推薦請求庫資源:urllib2文檔： ： 、JSON、XML等格式。解析庫的使用等價于在HTML中查找需要的信息時時使用正則，能夠更加快捷地定位到具體的元素獲取相應(yīng)的信息。Css選擇器是一種快速定位元素的方法。Pyqurrey使用lxml解析器進行快速在xml和html文檔上操作，它提供了和jQuery類似的語法來解析HTML文檔，支持CSS選擇器，使用非常方便。Beautiful Soup是借助網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)和屬性等特性來解析網(wǎng)頁的工具，能自動轉(zhuǎn)換編碼。支持Python標準庫中的HTML解析器,還支持一些第三方的解析器。Xpath最初是用來搜尋XML文檔的，但是它同樣適用于HTML文檔的搜索。它提供了超過 100 個內(nèi)建的函數(shù)。這些函數(shù)用于字符串值、數(shù)值、日期和時間比較、節(jié)點和 QName 處理、序列處理、邏輯值等等，并且XQuery和XPointer都構(gòu)建于XPath基礎(chǔ)上。Re正則表達式通常被用來檢索、替換那些符合某個模式(規(guī)則)的文本。個人認為前端基礎(chǔ)比較扎實的，用pyquery是最方便的，也不錯，re速度比較快，但是寫正則比較麻煩。當然了，既然用python，肯定還是自己用著方便*。推薦解析器資源：pyquery 作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的代表，擁有較為成熟的體系，成熟度很高，可以很好地去存儲一些數(shù)據(jù)，但在在海量數(shù)據(jù)處理的時候效率會顯著變慢，已然滿足不了某些大數(shù)據(jù)的處理要求。MongoDB已經(jīng)流行了很長一段時間，相對于MySQL ，MongoDB可以方便你去存儲一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，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。因為這里要用到的數(shù)據(jù)庫知識其實非常簡單，主要是數(shù)據(jù)如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。Redis是一個不折不扣的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，Redis 支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)豐富，包括hash、set、list等。數(shù)據(jù)全部存在內(nèi)存，訪問速度快，可以存儲大量的數(shù)據(jù)，一般應(yīng)用于分布式爬蟲的數(shù)據(jù)存儲當中。推薦數(shù)據(jù)庫資源：mysql文檔 redis文檔 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。*Pyspider作為人氣飆升的國內(nèi)大神開發(fā)的框架，滿足了絕大多數(shù)Python爬蟲的需求 —— 定向抓取，結(jié)構(gòu)化化解析。它能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調(diào)度和爬取結(jié)果的實時查看，后端使用常用的數(shù)據(jù)庫進行爬取結(jié)果的存儲等。其功能強大到更像一個產(chǎn)品而不是一個框架。這是三個最有代表性的爬蟲框架，它們都有遠超別人的有點，比如Nutch天生的搜索引擎解決方案、Pyspider產(chǎn)品級的WebUI、Scrapy最靈活的定制化爬取。建議先從最接近爬蟲本質(zhì)的框架scary學起，再去接觸人性化的Pyspider，為搜索引擎而生的Nutch。推薦爬蟲框架資源：Nutch文檔 scary文檔 pyspider文檔 爬取基本數(shù)據(jù)已經(jīng)沒有問題，還能使用框架來面對一寫較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)，此時，就算遇到反爬，你也掌握了一些反反爬技巧。你的瓶頸會集中到爬取海量數(shù)據(jù)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將多臺主機組合起來，共同完成一個爬取任務(wù)，需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery這些工具。Scrapy 前面我們說過了，用于做基本的頁面爬取， Redis 則用來存儲要爬取的網(wǎng)頁隊列，也就是任務(wù)隊列。scarpy-redis就是用來在scrapy中實現(xiàn)分布式的組件，通過它可以快速實現(xiàn)簡單分布式爬蟲程序。由于在高并發(fā)環(huán)境下，由于來不及同步處理，請求往往會發(fā)生堵塞，通過使用消息隊列MQ，我們可以異步處理請求，從而緩解系統(tǒng)的壓力。RabbitMQ本身支持很多的協(xié)議：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，使的它變的非常重量級，更適合于企業(yè)級的開發(fā)。Scrapy-rabbitmq-link是可以讓你從RabbitMQ 消息隊列中取到URL并且分發(fā)給Scrapy spiders的組件。Celery是一個簡單、靈活且可靠的，處理大量消息的分布式系統(tǒng)。支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為其消息代理中間件， 在處理異步任務(wù)、任務(wù)調(diào)度、處理定時任務(wù)、分布式調(diào)度等場景表現(xiàn)良好。所以分布式爬蟲只是聽起來有些可怕，也不過如此。當你能夠?qū)懛植际降呐老x的時候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構(gòu)了，實現(xiàn)一些更加自動化的數(shù)據(jù)獲取。推薦分布式資源：scrapy-redis文檔

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓(xùn)機構(gòu)，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。