近来在阅读 《轻量级 Django》,虽然还没有读完，但我已经收益颇多。

我不得不称赞 Django 框架的开发人员，他们把 Web 开发降低门槛。

Django 让我从对 Web 开发是一无所知到现在可以编写小型 web 应用，这很舒服。

Django 已经算是入门，所以自己把学习目标转到爬虫。

自己接下来会利用三个月的时间来专攻 Python 爬虫。

这几天，我使用“主题阅读方法”阅读 Python 爬虫入门的文档。制定 Python 爬虫的学习路线。

第一阶段：夯实

入门要就是在打基础，所以要从最基础的库学起。下面是几个库是入门最经典的库

1.urllib

它属于 Python 标准库，该库的作用是请求网页并下载数据。

在学习该库之前，最好把 HTTP 协议了解下。这会大大提高后面的学习效率。

先学会如何使用 urllib 请求到数据，再学习一些高级用法。例如：

  • 设置 Headers: 某些网站反感爬虫的到访，于是对爬虫一律拒绝请求。设置 Headers 可以把请求伪装成浏览器访问网站。
  • Proxy 的设置: 某些站点做了反倒链的设置，会将高频繁访问的 IP 地址封掉。所以我们需要用到代理池。
  • 错误解析：根据 URLError 与 HTTPError 返回的错误码进行解析。
  • Cookie 的使用：可以模拟网站登录，需要结合 cookielib 一起使用。

2.re

re 是正则表达式库，同时也是 Python 标准库之一。

它的作用是匹配我们需要爬取的内容。

所以我们需要掌握正则表达式常用符号以及常用方法的用法。

3.BeautifulSoup

BeautifulSoup 是解析网页的一款神器。

它可以从 HTML 或者 XML 文件中提取数据。配合 urllib 可以编写出各种小巧精干的爬虫脚本。

第二阶段：进阶

当把基础打牢固之后，我们需要更进一步学习。使用更加完善的库来提高爬取效率

1.使用多线程

使用多线程抓取数据，提高爬取数据效率。

2.学习 Requests

Requests 作为 urlilb 的替代品。它是更加人性化、更加成熟的第三方库。

使用 Requests 来处理各种类型的请求，重复抓取问题、cookies 跟随问题、多线程多进程、多节点抓取、抓取调度、资源压缩等一系列问题。

3.学习 Xpath

Xpath 也算是一款神器。它是一款高效的、表达清晰简单的分析语言。

掌握它以后介意弃用正则表达式了。一般是使用浏览器的开发者工具 加 lxml 库。

4.学习 Selenium

使用 Selenium，模拟浏览器提交类似用户的操作，处理js动态产生的网页。

因为一些网站的数据是动态加载的。类似这样的网站，当你使用鼠标往下滚动时，会自动加载新的网站。

第三阶段：突破

1.学习 Scrapy

Scrapy 是一个功能非常强大的分布式爬虫框架。我们学会它，就可以不用重复造轮子。

2.数据存储

如果爬取的数据条数较多，我们可以考虑将其存储到数据库中。

因此，我们需要学会 MySql、MongoDB、SqlLite的用法。更加深入的，可以学习数据库的查询优化。

第四阶段：为我所用

当爬虫完成工作，我们已经拿到数据。我们可以利用这些数据做数据分析、数据可视化、做创业项目原始启动数据等。

我们可以学习 NumPy、Pandas、 Matplotlib 这三个库。

  • NumPy ：它是高性能科学计算和数据分析的基础包。
  • Pandas : 基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。它可以算得上作弊工具。
  • Matplotlib：Python中最著名的绘图系统Python中最著名的绘图系统。它可以制作出散点图，折线图，条形图，直方图，饼状图，箱形图散点图，折线图，条形图，直方图，饼状图，箱形图等。