資料是創造和決策的原材料，高質量的資料都價值不菲。而利用爬蟲，我們可以獲取大量的價值資料，經分析可以發揮巨大的價值，比如：

豆瓣、知乎：爬取優質答案，篩選出各話題下熱門內容，探索使用者的輿論導向。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量資料，對各種商品及使用者的消費場景進行分析。

搜房、鏈家：抓取房產買賣及租售資訊，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾、智聯：爬取各類職位資訊，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報使用者的行為，對股票市場進行分析和預測。

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爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後臺開發、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，幾行程式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資料分析、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，以及如何查詢文件你都非常熟悉了。

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。比如有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTML\CSS，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資料，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。

01 學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按“傳送請求——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資訊的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素程式碼的工作，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。

02 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、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高階的技巧來應對，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。

03 學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的資料和程式碼基本沒有問題了，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。

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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效能，讓你可以將爬蟲工程化、模組化。

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。

04 學習資料庫基礎，應對大規模資料儲存

爬回來的資料量小的時候，你可以用文件的形式來儲存，一旦資料量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去儲存一些非結構化的資料，比如各種評論的文字，圖片的連結等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這裡要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是資料如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

05 分散式爬蟲，實現大規模併發採集

爬取基本資料已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量資料的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分散式爬蟲。

分散式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多執行緒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 用於儲存爬取的資料，Redis 則用來儲存要爬取的網頁佇列，也就是任務佇列。

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

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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，儘量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的專案（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。