爬虫现在的火热程度我就不说了，先说一下这门技术能干什么事儿，主要为以下三方面：

1.爬取数据，进行市场调研和商业分析爬取知乎、豆瓣等网站的优质话题内容;抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析;爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。

3.爬取优质的资源：图片、文本、视频爬取游戏内的精美图片，获得图片资源以及评论文本数据。掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现。但建议你从一开始就要有一个具体的目标，在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。

这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径：

1.了解爬虫是怎么实现的

2.实现简单的信息爬取

3.应对特殊网站的反爬虫措施

4.Scrapy 与 进阶分布式

01了解爬虫是怎么实现的

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

简单来说，我们向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，我们可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。在这部分你可以简单了解 HTTP 协议及网页基础知识，比如 POST\GET、HTML、CSS、JS，简单了解即可，不需要系统学习。

02实现简单的信息爬取

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议你从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。掌握之后，你会发现爬虫的基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，像知乎、豆瓣等网站的公开信息都可以爬取下来。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化爬取，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也基本没问题了。你还需要了解 Python 的基础知识，比如：文件读写操作：用来读取参数、保存爬取内容list(列表)、dict(字典)：用来序列化爬取的数据条件判断(if/else)：解决爬虫中的判断是否执行循环和迭代(for ……while)：用来循环爬虫步骤

03应对特殊网站的反爬机制

爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化，这通常就是异步加载。我们用开发者工具去分析网页加载信息，通常能够得到意外的收获。往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。

04Scrapy 与进阶分布式

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。其实学习到这里，你基本可以说就是一个爬虫老司机了，外行看很难，但其实并没有那么复杂。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。当然唯一麻烦的是，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，是很多初学者面临的一个大问题。

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