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平頂山Pyhton培訓入門到精通的高效學習路徑

來源:奇酷教育 發表于:

  隨著互聯網的發展,google、百度等搜索引擎讓我們獲取信息愈加方便。但需求總會不斷涌現,純粹地借助百度等收集信息是遠遠不夠的,因此

  隨著互聯網的發展,google、百度等搜索引擎讓我們獲取信息愈加方便。但需求總會不斷涌現,純粹地借助百度等收集信息是遠遠不夠的,因此Python編寫爬蟲爬取信息的重要性就越發凸顯。下面跟隨奇酷老師來看看Pyhton培訓入門到精通的高效學習路徑吧。
Python爬蟲
  那么,爬蟲到底是什么呢?網絡爬蟲,又名網頁蜘蛛,是一種按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。簡單的說,網絡爬蟲就是爬到對應網頁后把需要的信息搞下來的程序。
  一般而言,若要成為一名爬蟲工程師,最低要求就是掌握Python、Java、Golang其中一種語言,還要對網絡編程、HTTP協議等了如指掌。
  在當今這個大數據時代,網絡爬蟲作為網絡、存儲與機器學習等領域的交匯點,已經成為滿足個性化網絡數據需求的最佳實踐。那么到底如何學習爬蟲呢?
  1、學習Python包并實現基本的爬蟲過程
  大部分爬蟲都是按“發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲存內容”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信息的過程。
  Python中爬蟲相關的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建議從requests+Xpath 開始,requests 負責連接網站,返回網頁,Xpath 用于解析網頁,便于抽取數據。
  2、掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施
  配圖4 掌握各種技巧.jpg
  當然,爬蟲過程中也會經歷一些絕望,比如被封IP、比如各種奇怪的驗證碼、字體加密、userAgent訪問限制、各種動態加載等等。
  遇到這些反爬蟲的手段,當然還需要一些高級的技巧來應對,常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、字體反加密、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數據和代碼基本沒有問題了,接下來就要學習強大的 scrapy 框架了,它能幫助你應對非常復雜的情況。
  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性能,讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。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。
  4、學習數據庫基礎,應對大規模數據存儲
  爬回來的數據量小的時候,你可以用文檔的形式來存儲,一旦數據量大了,這就有點行不通了。所以掌握一種數據庫是必須的,比如MongoDB。
  MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據,比如各種評論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。
  因為這里要用到的數據庫知識其實非常簡單,主要是數據如何入庫、如何進行提取,在需要的時候再學習就行。
  5、分布式爬蟲,實現大規模并發采集
  爬取基本數據已經不是問題了,你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候,相信你會很自然地接觸到“分布式爬蟲”。
  分布式爬蟲其實就是利用多線程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和MongoDB前面我們說過了,一個用于做基本的頁面爬取,一個用于存儲爬取的數據,Redis則用來存儲要爬取的網頁隊列,也就是任務隊列。
  當你能夠寫分布式的爬蟲的時候,那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了,實現更加自動化的數據獲取。
  對于小白來說,爬蟲可能是一件非常復雜、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數據,其實非常容易實現。希望上面這條學習路徑能幫助你快速入門。
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