如何入门python爬虫（我是如何零基础开始能写Python爬虫的）
如何入门python爬虫（我是如何零基础开始能写Python爬虫的）因为怕出错，装了比较保险的 Anaconda，用自带的 Jupyter Notebook 作为IDE来写代码。看到很多人说因为配置环境出各种BUG，简直庆幸。很多时候打败你的，并不是事情本身，说的就是爬虫配置环境这事儿。之前在csdn逛gai的时候看到别的大牛分享的技术贴，清晰的思路一看就懂，这才是我应该学习的爬虫。于是决定自己先搭建一个环境试试，看看能玩成什么样子。通过网上查的一些资料，以及参考别人的学习过程，于是看了一些书籍，了解数据结构，然后是列、表、字典、函数、控制语句等（常用的条件语句、循环语句）。学了一段时间后，回过头来看，其实自己并没接触到真正的爬虫，而且学习纯理论的东西长时间不用就会忘记，只能回头继续复习，确实很浪费时间。02 直接上手阶段
最开始接触爬虫的时候，简直就是惊为天人，看别人十几行python代码就能把无数网页上的信息爬取下来。
对于这些数据，利用的好可以发挥很多价值，比如：市场调研、用户调研等等。互联网发展到今天，这种技能不掌握真是太浪费了，于是果断开始学习爬虫。
01 并没想象的那么容易
因为自己本身对python了解的也不是很多，于是马上着手开始学习python，但是在没人指导的情况下确实很迷茫（mb）。
通过网上查的一些资料，以及参考别人的学习过程，于是看了一些书籍，了解数据结构，然后是列、表、字典、函数、控制语句等（常用的条件语句、循环语句）。
学了一段时间后，回过头来看，其实自己并没接触到真正的爬虫，而且学习纯理论的东西长时间不用就会忘记，只能回头继续复习，确实很浪费时间。
02 直接上手阶段
之前在csdn逛gai的时候看到别的大牛分享的技术贴，清晰的思路一看就懂，这才是我应该学习的爬虫。于是决定自己先搭建一个环境试试，看看能玩成什么样子。
因为怕出错，装了比较保险的 Anaconda，用自带的 Jupyter Notebook 作为IDE来写代码。看到很多人说因为配置环境出各种BUG，简直庆幸。很多时候打败你的，并不是事情本身，说的就是爬虫配置环境这事儿。
遇到的另一个问题是，Python 的爬虫可以用很多包或者框架来实现，应该选哪一种呢？我的原则就是是简单好用，写的代码少，对于一个小白来说，性能、效率什么的，统统被我 pass 了。于是开始接触 urllib、美丽汤（BeautifulSoup），因为听别人说很简单。
我上手的第一个案例是爬取豆瓣的电影，照着一些爬取豆瓣电影的入门级例子开始看，从这些例子里面，了解了一点点爬虫的基本原理：下载页面、解析页面、定位并抽取数据。
代码就不展示了，最终通过别人的思路和自己查找美丽汤的用法，完成了豆瓣电影的基本信息爬取。
03 走上正轨
有了第一步的实践，就需要继续往下学习、尝试，比如爬取多个元素、翻页、处理多种情况等涉及的语句控制，又比如提取内容时涉及到的字符串、列表、字典的处理，还远远不够。
再回去补充 Python 的基础知识，就很有针对性，而且能马上能用于解决问题，也就理解得更深刻。
BeautifulSoup 还算不错，但需要花一些时间去了解一些网页的基本知识，否则一些元素的定位和选取还是会头疼。
后来认识到 xpath 之后相见恨晚，这才是入门必备利器啊，直接Chrome复制就可以了，指哪打哪。即便是要自己写 xpath，以w3school上几页的 xpath 教程，一个小时也可以搞定了。requests 貌似也比 urllib 更好用，但摸索总归是试错的过程，试错成本就是时间。
04 反爬是道坎儿
在爬取一些网站的时候，可能是涉及到了敏感信息，发现很多内容根本无法爬取，而且IP经常被封禁。简单的可以通过 time.sleep 控制爬取频率的方法解决，限制比较严格或者需要保证爬取速度，就要用代理IP来解决。
后来也试了一下 Selenium，这个就真的是按照真实的用户浏览行为（点击、搜索、翻页）来实现爬虫，所以对于那些反爬虫特别厉害的网站，又没有办法解决。但是Selenium 确实非常好用易上手，虽然速度稍微慢点。
05 初尝Scrapy 框架
使用 requests xpath 和抓包大法确实可以解决很多网站信息的爬取，但是对于信息量比较大或者需要分模块爬取的话，就会显得寸步难行。
后来应用到了强大的 Scrapy 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，然而最让人惊喜的还是它超高的性能，可以将爬虫工程化、模块化。
学会 Scrapy，自己去尝试搭建了简单的爬虫框架，在做大规模数据爬取的时候能够结构化、工程化地思考大规模的爬取问题，这使我可以从爬虫工程的维度去思考问题。
再后来开始逐渐接触到分布式爬虫，这个东西听着挺唬人，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，能够实现更高的效率。
总结一下我学习python爬虫过程所走过的一些坑
1、缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃；
2、网上的资料非常零散，而且对小白不友好，很多看起来云里雾里；
3、没有专业的人知道，会走很多的弯路，自己都不知道要往哪里学。
所以很多爬虫工程师，都会有跟我一样的体会：爬虫这玩意儿不需要多精湛的代码技术，也不需要多深的数据库知识，只要有合理的学习路径以及实操项目，都能学好。
当然麻烦的是，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，遇到困难时如何有效解决，是很多初学者面临的大问题。
不过不用担心，CSDN准备了一门非常系统的爬虫课程，除了为你提供一条清晰、无痛的学习路径，我们甄选了最实用的学习资源以及庞大的主流爬虫案例库。即便是零基础，经过短时间的学习，也能很好地掌握爬虫这个技能，获取你想得到的数据。
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课程大纲
高效的学习路径
一上来就讲理论、语法、编程语言是非常不合理的，我们会直接从具体的案例入手，通过实际的操作，学习具体的知识点。我们为你规划了一条系统的学习路径，让你不再面对零散的知识点。
比如我们会直接教你网页解析，减少你不必要的检查网页元素的操作，这些看似细节，但可能是很多人都会踩的坑。
20 实战案例边学边练
- 超多案例，覆盖主流网站 -
课程中提供了目前最常见的网站爬虫案例：豆瓣、知乎、瓜子二手车、赶集网、链家网、王者荣耀……每个案例在课程视频中都有详细分析，老师带你完成每一步操作，专治各种 “看得懂案例，写不出代码” 。
赶集网实战项目
学会使用正则表达式提取整个网页的数据。
王者荣耀之战项目
1、破解王者荣耀高清壁纸下载链接。
2、利用多线程高速下载高清壁纸。
3、按照英雄名称存储对应壁纸。
链家网分布式爬虫
1、用Scrapy框架实现商业爬虫。
2、用多台机器实现分布式爬虫。
3、实现全国各个省市二手房信息的爬取。
4、将爬取下来的数据存储到redis中。
讲师介绍
黄勇老师
黄老师拥有多年实战开发经验，擅长Python、C、C 、前端、iOS等技术语言，用Python开发过多个大型企业网站，从零打造分布式爬虫架构。目前专注于Python领域的课程研发和教学工作，曾给网易、360、华为等多家大公司员工做过Python技术培训，具有丰富的实战和教学经验。
【课程信息】
「 课程名称 」
《从零起步，系统掌握Python网络爬虫》
「 学习周期 」
建议每周至少学习8小时，一个月内完成课程
「 上课形式 」
录播课程，可随时开始上课，反复观看
「 面向人群 」
零基础的小白，或基础薄弱的工程师
「 答疑形式 」
学习群老师随时答疑，即便是最初级的问题
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