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。

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。

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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，requests 負責連線網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取資料。

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。

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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。

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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。

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。

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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。

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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。

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。

我們推出了一套非常系統的Python+爬蟲課程，除了為你提供一條清晰的學習路徑，我們甄選了最實用的學習資源以及龐大的主流爬蟲案例庫。短時間的學習，你就能夠很好地掌握Python和爬蟲，獲取你想得到的資料，同時具備資料分析、機器學習的程式設計基礎。

《Python爬蟲：入門+進階》和《Python程式設計零基礎入門》均為系統的實戰課程，分別給出了優化的學習路徑，讓你不僅可以掌握爬蟲、資料分析、機器學習等所需的Python基礎，同時掌握獲取大規模資料的爬蟲技巧。

如果你希望在短時間內學會Python和爬蟲，少走彎路

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- 高效的學習路徑 -

一上來就講理論、語法、程式語言是非常不合理的，我們會直接從具體的案例入手，通過實際的操作，學習具體的知識點。我們為你規劃了一條系統的學習路徑，讓你不再面對零散的知識點。

《Python爬蟲：入門+進階》大綱

第一章：Python 爬蟲入門

1、什麼是爬蟲

網址構成和翻頁機制

網頁原始碼結構及網頁請求過程

爬蟲的應用及基本原理

2、初識Python爬蟲

Python爬蟲環境搭建

建立第一個爬蟲：爬取百度首頁

爬蟲三步驟：獲取資料、解析資料、儲存資料

3、使用Requests爬取豆瓣短評

Requests的安裝和基本用法

用Requests 爬取豆瓣短評資訊

一定要知道的爬蟲協議

4、使用Xpath解析豆瓣短評

解析神器Xpath的安裝及介紹

Xpath的使用：瀏覽器複製和手寫

實戰：用 Xpath 解析豆瓣短評資訊

5、使用pandas儲存豆瓣短評資料

pandas 的基本用法介紹

pandas檔案儲存、資料處理

實戰：使用pandas儲存豆瓣短評資料

6、瀏覽器抓包及headers設定（案例一：爬取知乎）

爬蟲的一般思路：抓取、解析、儲存

瀏覽器抓包獲取Ajax載入的資料

設定headers 突破反爬蟲限制

實戰：爬取知乎使用者資料

7、資料入庫之MongoDB（案例二：爬取拉勾）

MongoDB及RoboMongo的安裝和使用

設定等待時間和修改資訊頭

實戰：爬取拉勾職位資料

將資料儲存在MongoDB中

補充實戰：爬取微博移動端資料

8、Selenium爬取動態網頁（案例三：爬取淘寶）

動態網頁爬取神器Selenium搭建與使用

分析淘寶商品頁面動態資訊

實戰：用Selenium 爬取淘寶網頁資訊

第二章：Python爬蟲之Scrapy框架

1、爬蟲工程化及Scrapy框架初窺

html、css、js、資料庫、http協議、前後臺聯動

爬蟲進階的工作流程

Scrapy元件：引擎、排程器、下載中介軟體、專案管道等

常用的爬蟲工具：各種資料庫、抓包工具等

2、Scrapy安裝及基本使用

Scrapy安裝

Scrapy的基本方法和屬性

開始第一個Scrapy專案

3、Scrapy選擇器的用法

常用選擇器：css、xpath、re、pyquery

css的使用方法

xpath的使用方法

re的使用方法

pyquery的使用方法

4、Scrapy的專案管道

Item Pipeline的介紹和作用

Item Pipeline的主要函式

實戰舉例：將資料寫入檔案

實戰舉例：在管道里過濾資料

5、Scrapy的中介軟體

下載中介軟體和蜘蛛中介軟體

下載中介軟體的三大函式

系統預設提供的中介軟體

6、Scrapy的Request和Response詳解

Request物件基礎引數和高階引數

Request物件方法

Response物件引數和方法

Response物件方法的綜合利用詳解

第三章：Python爬蟲進階操作

1、網路進階之谷歌瀏覽器抓包分析

http請求詳細分析

網路面板結構

過濾請求的關鍵字方法

複製、儲存和清除網路資訊

檢視資源發起者和依賴關係

2、資料入庫之去重與資料庫

資料去重

資料入庫MongoDB

第四章：分散式爬蟲及實訓專案

1、大規模併發採集——分散式爬蟲的編寫

分散式爬蟲介紹

Scrapy分散式爬取原理

Scrapy-Redis的使用

Scrapy分散式部署詳解

2、實訓專案（一）——58同城二手房監控

3、實訓專案（二）——去哪兒網模擬登陸

4、實訓專案（三）——京東商品資料抓取

《Python程式設計零基礎入門》大綱

第一章：Python介紹和安裝

Python簡介；特點以及應用；程式設計環境的搭建及IDE的使用

實踐練習1—安裝Anaconda，並且熟悉spyder。

第二章：Python基礎知識

1)  Python變數賦值及資料型別

2)  Python數值及方法

3)  Python字串及方法

4)  Python資料結構：列表、元組的操作

5)  Python資料結構：字典、集合的操作

實踐練習2—通過使用Python支援的字典，列表和元組的資料結構，實現：通訊錄的操作，建立、新增、查詢等內容，通訊錄資訊包含姓名、電話、性別、愛好等。

第三章：Python語句、關鍵字以及記憶體管理

1)  條件語句

2)  迴圈語句

3)  迴圈控制語句

4)  關鍵字介紹

5)  變數的高階--記憶體管理

實踐練習3—編寫小程式，對上一節作業的通訊錄進行功能增強，實現：查詢電話號碼主人，喜歡吃蘋果的人等。

第四章：Python函式

1)  函式及函式定義

2)  函式的引數/全域性變數和區域性變數

3)  內建函式及遞迴

4)  匿名函式

5)  函數語言程式設計：map/reduce/filter/sorted/偏函式

實踐練習4—編寫一個函式，實現：通訊錄的更新，定義新增成員的函式、電話查詢、興趣查詢等功能

第五章：Python高階特性及程式設計規範

1)  列表生成式

2)  迭代器

3)  生成器

4)  裝飾器

5)  Python程式設計規範

實踐練習5—小程式：高階功能——判斷輸入是否合法的裝飾器功能的使用。涵蓋內容：學習生成器及裝飾器的使用，給多個函式新增判斷合法性的裝飾器。

第六章：模組的使用

1)  模組名稱空間和匯入

2)  模組的執行

3)  os和sys模組介紹和使用

4)  第三方模組的安裝

實踐練習6—函式編寫，實現：檔案查詢和拷貝功能。

第七章：面向物件程式設計

1)  類與面向物件設計OOP

2)  多型、繼承和封裝

3)  類裝飾器

第八章：異常、錯誤型別及編碼

1)  異常和捕捉異常

2)  try-except語句和結構

3)  排查錯誤方法

4)  編碼方式介紹

第九章：檔案處理

1)  檔案內建方法：開啟和讀寫

2)  檔案的儲存模組：pickle和marshal

3)  Json檔案的使用場景及解析

實踐練習7—編寫一個指令碼，實現：查詢讀取傳遞XXX.json檔案中的內容，json檔案中內容包含：主機IP、名字、所在地等資訊。

第十章：正則表示式

1)  特殊的符號和數字

2)  正則表示式與python

3)  Re模組

實踐練習8—繼續練習6內容，編寫一個函式，實現：查詢tmp檔案中pass字串。

第十一章：時間與日誌

1)  Time模組的使用

2)  Log模組的使用

卡片裡面大綱內容可以滑動

- 每課都有學習資料 -

你可能收集了以G計的的學習資源，但儲存後從來沒開啟過？我們已經幫你找到了最有用的那部分，並且用最簡單的形式描述出來，幫助你學習，你可以把更多的時間用於練習和實踐。

考慮到各種各樣的問題，我們在每一節都準備了課後資料，包含四個部分：

1.課程重點筆記，詳細闡述重點知識，幫助你理解和後續快速複習；

2.預設你是小白，補充所有基礎知識，哪怕是軟體的安裝與基本操作；

3.課內外案例提供參考程式碼學習，讓你輕鬆應對主流網站爬蟲；

4.超多延伸知識點和更多問題的解決思路，讓你有能力去解決實際中遇到的一些特殊問題。

某節部分課後資料

- 超多實戰專案，深化程式設計技巧 -

爬蟲課程中提供了目前最常見的網站爬蟲案例：豆瓣、百度、知乎、淘寶、京東、微博……每個案例在課程視訊中都有詳細分析，老師帶你完成每一步操作。