任何一門技術，都應該帶著目標去學習，目標就像一座燈塔，指引你前進，很多人學著學著就學放棄了，很大部分原因是沒有明確目標，所以，在你準備學爬蟲前，先問問自己為什麼要學習爬蟲。有些人是為了一份工作，有些人是為了好玩，也有些人是為了實現某個黑科技功能。不過可以肯定的是，學會了爬蟲能給你的工作提供很多便利。

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作為零基礎，大體上可分為三個階段去實現，第一階段是入門，掌握必備基礎知識，比如Python基礎、網路請求的基本原理等，第二階段是模仿，跟著別人的爬蟲程式碼學，弄懂每一行程式碼，熟悉主流的爬蟲工具，第三階段是自己動手，到了這個階段你開始有自己的解題思路了，可以獨立設計爬蟲系統。

對於零基礎來說，爬蟲可能是一件非常複雜、技術門檻很高的事情。

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，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。

1.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。

2.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。

3.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。

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。

4.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。

5.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。