不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇python爬蟲(chóng)怎么寫(xiě)，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來(lái)告訴你這個(gè)專(zhuān)業(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：Python技術(shù)筆記匯總（含語(yǔ)法、工具庫、數科、爬蟲(chóng)等），小白如何入門(mén) Python 爬蟲(chóng)？，超牛逼！Python爬蟲(chóng)學(xué)習的完整路線(xiàn)推薦??。
1.Python技術(shù)筆記匯總（含語(yǔ)法、工具庫、數科、爬蟲(chóng)等）
自去年五月份在知乎發(fā)布Python技術(shù)筆記以來(lái)，迄今文章+回答總數已經(jīng)達到接近200篇。這些內容包括Python基礎語(yǔ)法、數據科學(xué)、爬蟲(chóng)、自動(dòng)化辦公、機器學(xué)習、各類(lèi)工具庫及小技巧。這里把寫(xiě)過(guò)的內容匯總成目錄，方便查詢(xún)檢索。1. 學(xué)習方法怎么自學(xué)python，大概要多久？ 為什么自學(xué)Python看不進(jìn)去？ 如何系統地學(xué)習Python 中 , numpy, scipy, pandas？ 哪些 Python 庫讓你相見(jiàn)恨晚？ 有什么關(guān)于python的書(shū)值得閱讀？ 請問(wèn)自學(xué) Python 有必要買(mǎi)課程嗎？ Python學(xué)到什么程度可以面試工作？ 用python進(jìn)行辦公自動(dòng)化都需要學(xué)習什么知識呢？ 你是如何開(kāi)始能寫(xiě) Python 爬蟲(chóng)？ 2. 入門(mén)Python初學(xué) Python 需要安裝哪些軟件？ 入門(mén)python有什么好的書(shū)籍推薦？ 學(xué)Python的學(xué)生買(mǎi)電腦，該買(mǎi)什么配置的？初學(xué) Python 者自學(xué) Anaconda 的正確姿勢是什么？ 有哪些值得推薦的 Python 開(kāi)發(fā)工具？ Python安裝庫太慢？配置好這個(gè)速度飛起 3. Python語(yǔ)法一文搞懂Python匿名函數 一文搞懂Python文件讀寫(xiě) 一文搞懂python的map、reduce函數 一文搞懂Python迭代器和生成器 一文搞懂Python循環(huán)小技巧 一文搞懂Python錯誤和異常 一文搞懂python日期時(shí)間處理 如何理解Python中的yield用法? 8個(gè)超好用的Python內置函數，提升效率必備 python新手必躺的坑 有了這個(gè)Python備忘錄，代碼拿來(lái)即用 50個(gè)關(guān)于IPython的使用技巧，get起來(lái)！ 使用IPython有哪些好處？用好模塊，對李白詩(shī)集進(jìn)行字頻統計 4. Pandas & Numpy數據處理在pandas中使用數據透視表 高效的5個(gè)pandas函數，你都用過(guò)嗎？ 6個(gè)pandas數據處理小技巧，提升效率必備 高效的10個(gè)Pandas函數，你都用過(guò)了嗎？ 如何系統地學(xué)習Python 中 , numpy, scipy, pandas？ 用python爬蟲(chóng)爬去數據直接用excel處理就好，為什么還用pandas來(lái)處理？干貨 | 50題帶你玩轉numpy Numpy基礎20問(wèn) Numpy進(jìn)階之排序小技巧 5. 數據可視化 好看的數據可視化的圖片是怎么樣做的？ 哪些 Python 庫讓你相見(jiàn)恨晚？ Python中除了外還有哪些數據可視化的庫？ 使用pyecharts繪制詞云圖-淘寶商品評論展示 數據可視化，Seaborn畫(huà)圖原來(lái)這么好看 seaborn常用的10種數據分析圖表 Superset，基于web的開(kāi)源BI工具，github三萬(wàn)star 教你用pyecharts制作交互式?；鶊D，趕快學(xué)起來(lái)吧！ 干貨 | Bokeh交互式數據可視化快速入門(mén) 6. 空間地理信息聊一聊Python中優(yōu)秀的6個(gè)地圖可視化庫 24頁(yè)PPT | 如何利用python進(jìn)行地圖可視化？ geopandas，用python分析地理空間數據原來(lái)這么簡(jiǎn)單！ 干貨 | 使用pyecharts繪制交互式動(dòng)態(tài)地圖 7. 爬蟲(chóng)小白如何入門(mén) Python 爬蟲(chóng)？selenium入門(mén)詳細指南（附淘寶搶購案例） 哪吒票房超復聯(lián)4，100行python代碼抓取豆瓣短評，看看網(wǎng)友怎么說(shuō) 使用requests爬取python崗位招聘數據 電影《毒液》豆瓣短評 爬蟲(chóng)&分詞&詞云展示 有哪些足不出戶(hù)，能用十天左右時(shí)間掌握的新技能？干貨！python爬蟲(chóng)100個(gè)入門(mén)項目 干貨！python爬蟲(chóng)100個(gè)入門(mén)項目 續8. 自動(dòng)化辦公用python進(jìn)行辦公自動(dòng)化都需要學(xué)習什么知識呢？python自動(dòng)化辦公太難？學(xué)這些就夠用了 python讀寫(xiě)excel等數據文件方法匯總 xlwings，讓excel飛起來(lái)！ python操作CSV和excel,如何來(lái)做? 請教下 Python 高手，如何用 Python 自動(dòng)化操作 Excel？9. 數據科學(xué)使用python進(jìn)行數據分析工作，要掌握哪些數學(xué)知識?Vaex ：突破pandas，快速分析100G大數據量 jieba分詞-強大的Python 中文分詞庫 numba，讓python速度提升百倍 最全Python數據科學(xué)小抄，趕緊收藏吧！ 看圖漲知識，一百天搞定機器學(xué)習 Python數據分析案例 | 臺風(fēng)最喜歡在我國哪個(gè)省市登陸 pandas_profiling ：教你一行代碼生成數據分析報告 干貨！小白入門(mén)Python數據科學(xué)全教程 深入了解機器學(xué)習 ( into ML)：線(xiàn)性回歸 機器學(xué)習數學(xué)知識，你必須要掌握！ Python機器學(xué)習·微教程 Keras中的多變量時(shí)間序列預測-LSTMs 一文讀懂隨機森林的解釋和實(shí)現 機器學(xué)習中的數據縮放-Python Scikit-Learn實(shí)現方法 如何使用Python scikit-learn機器學(xué)習庫做分類(lèi)和回歸預測 機器學(xué)習中的泛化能力10. 數據庫如何使用python連接數據庫？Python sqlite3數據庫模塊使用攻略 如何通過(guò)Python將CSV文件導入MySQL數據庫？ python與mysql怎么完成大量的數據交互？11. 開(kāi)發(fā)工具有哪些值得推薦的 Python 開(kāi)發(fā)工具？這6款Python IDE&代碼編輯器，你都用過(guò)嗎？ 初學(xué) Python 者自學(xué) Anaconda 的正確姿勢是什么？Jupyter Notebook & Lab快捷鍵大全 15個(gè)好用到爆炸的Jupyter Lab插件 泣血整理，Jupyter Notebook最常用的配置技巧 實(shí)用 | PyCharm常用快捷鍵整理 ，極其強大的下一代notebook！ 12. 其他你用 Python 寫(xiě)過(guò)哪些有趣的腳本？使用Python驗證常見(jiàn)的50個(gè)正則表達式利用Python將PDF文檔轉為MP3音頻 pdfkit | 利用python實(shí)現html文件轉pdf 干貨 | 解放雙手,用Python實(shí)現自動(dòng)發(fā)送郵件 教你使用Python下載b站等各大主流網(wǎng)站音視頻 教你使用Python制作酷炫二維碼 Github上好玩的50個(gè)python項目匯總 （一）Github上好玩的50個(gè)python項目匯總 （二） *推薦幾本不錯的Python書(shū)。如果大家對自學(xué)沒(méi)有信心，當然也可以去看視頻課，跟著(zhù)老師的節奏學(xué)習會(huì )更容易入門(mén)。有個(gè)還不錯的課程，可以瞅瞅。
2.小白如何入門(mén) Python 爬蟲(chóng)？
本文針對初學(xué)者，我會(huì )用最簡(jiǎn)單的案例告訴你如何入門(mén)python爬蟲(chóng)！想要入門(mén)Python 爬蟲(chóng)首先需要解決四個(gè)問(wèn)題熟悉python編程了解HTML了解網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本原理學(xué)習使用python爬蟲(chóng)庫一、你應該知道什么是爬蟲(chóng)？網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，其實(shí)叫作網(wǎng)絡(luò )數據采集更容易理解。就是通過(guò)編程向網(wǎng)絡(luò )服務(wù)器請求數據（HTML表單），然后解析HTML，提取出自己想要的數據。歸納為四大步：根據url獲取HTML數據解析HTML，獲取目標信息存儲數據重復*步這會(huì )涉及到數據庫、網(wǎng)絡(luò )服務(wù)器、HTTP協(xié)議、HTML、數據科學(xué)、網(wǎng)絡(luò )安全、圖像處理等非常多的內容。但對于初學(xué)者而言，并不需要掌握這么多。二、python要學(xué)習到什么程度如果你不懂python，那么需要先學(xué)習python這門(mén)非常easy的語(yǔ)言（相對其它語(yǔ)言而言）。編程語(yǔ)言基礎語(yǔ)法無(wú)非是數據類(lèi)型、數據結構、運算符、邏輯結構、函數、文件IO、錯誤處理這些，學(xué)起來(lái)會(huì )顯枯燥但并不難。剛開(kāi)始入門(mén)爬蟲(chóng)，你甚至不需要去學(xué)習python的類(lèi)、多線(xiàn)程、模塊之類(lèi)的略難內容。找一個(gè)面向初學(xué)者的教材或者網(wǎng)絡(luò )教程，花個(gè)十幾天功夫，就能對python基礎有個(gè)三四分的認識了，這時(shí)候你可以玩玩爬蟲(chóng)嘍！先說(shuō)下python入門(mén)，實(shí)在是太容易了，因為語(yǔ)法簡(jiǎn)單，思維與人類(lèi)的思維很相近。入門(mén)的時(shí)候，別整天想著(zhù)看很多資料，網(wǎng)上各種找，*都留在了收藏夾吃灰。其實(shí)對于剛接觸編程的小白而言，最容易卡在安裝Python環(huán)境和實(shí)操代碼這一步。建議一開(kāi)始先試試一些學(xué)習網(wǎng)站的免費課程，大概了解下Python的基礎知識，打好扎實(shí)的基礎后再上手學(xué)爬蟲(chóng)。如果毫無(wú)基礎可言，甚至不知道如何下載Python，那我推薦下面這個(gè)課程↓ 不用安裝環(huán)境，直接在網(wǎng)頁(yè)上學(xué)習代碼實(shí)操，基礎知識配實(shí)戰，這樣學(xué)起來(lái)更容易： 解析數據，因為數據藏在HTML里。學(xué)習HTML并不難，它并不是編程語(yǔ)言，你只需要熟悉它的標記規則，這里大致講一下。HTML標記包含標簽（及其屬性）、基于字符的數據類(lèi)型、字符引用和實(shí)體引用等幾個(gè)關(guān)鍵部分。HTML標簽是最常見(jiàn)的，通常成對出現，比如
與
。這些成對出現的標簽中，*個(gè)標簽是開(kāi)始標簽，第二個(gè)標簽是結束標簽。兩個(gè)標簽之間為元素的內容（文本、圖像等），有些標簽沒(méi)有內容，為空元素，如
![]()
。以下是一個(gè)經(jīng)典的Hello World程序的例子：
This is a title
Hello world!
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HTML文檔由嵌套的HTML元素構成。它們用HTML標簽表示，包含于尖括號中，如
[56]在一般情況下，一個(gè)元素由一對標簽表示：“開(kāi)始標簽”
與“結束標簽”
。元素如果含有文本內容，就被放置在這些標簽之間。四、了解python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本原理在編寫(xiě)python爬蟲(chóng)程序時(shí)，只需要做以下兩件事：發(fā)送GET請求，獲取HTML解析HTML，獲取數據這兩件事，python都有相應的庫幫你去做，你只需要知道如何去用它們就可以了。五、用python庫爬取百度首頁(yè)標題和圖片首先，發(fā)送HTML數據請求可以使用python內置庫urllib，該庫有一個(gè)urlopen函數，可以根據url獲取HTML文件，這里嘗試獲取百度首頁(yè)“ 導入urllib庫的urlopen函數
from urllib.request import urlopen
# 發(fā)出請求，獲取html
html = urlopen("
# 獲取的html內容是字節，將其轉化為字符串
html_text = bytes.decode(html.read())
# 打印html內容
print(html_text)看看效果：輸出html內容部分截取我們看一下真正百度首頁(yè)html是什么樣的，如果你用的是谷歌瀏覽器，在百度主頁(yè)打開(kāi)設置>更多工具>開(kāi)發(fā)者工具，點(diǎn)擊element，就可以看到了：在谷歌瀏覽器中查看HTML對比一下你就會(huì )知道，剛才通過(guò)python程序獲取到的HTML和網(wǎng)頁(yè)中的一樣！獲取了HTML之后，接下就要解析HTML了，因為你想要的文本、圖片、視頻都藏在HTML里，你需要通過(guò)某種手段提取需要的數據。python同樣提供了非常多且強大的庫來(lái)幫助你解析HTML，這里以著(zhù)名的python庫為工具來(lái)解析上面已經(jīng)獲取的HTML。是第三方庫，需要安裝使用。在命令行用pip安裝就可以了：pip install 會(huì )將HTML內容轉換成結構化內容，你只要從結構化標簽里面提取數據就OK了：比如，我想獲取百度首頁(yè)的標題“百度一下，我就知道”，怎么辦呢？這個(gè)標題是被兩個(gè)標簽套住的，一個(gè)是一級標簽,另一個(gè)是二級標簽
<title>，所以只要從標簽中取出信息就可以了# 導入urlopen函數
from urllib.request import urlopen
# 導入
from bs4 import as bf
# 請求獲取HTML
html = urlopen("
# 用解析html
obj = bf(html.read(),'html.parser')
# 從標簽head、title里提取標題
title = obj.head.title
# 打印標題
print(title)看看結果：這樣就搞定了，成功提取出百度首頁(yè)的標題。如果我想要下載百度首頁(yè)logo圖片呢？*步先獲取該網(wǎng)頁(yè)所有圖片標簽和url，這個(gè)可以使用的findAll方法，它可以提取包含在標簽里的信息。一般來(lái)說(shuō)，HTML里所有圖片信息會(huì )在“img”標簽里，所以我們通過(guò)findAll("img")就可以獲取到所有圖片的信息了。# 導入urlopen
from urllib.request import urlopen
# 導入
from bs4 import as bf
# 請求獲取HTML
html = urlopen("
# 用解析html
obj = bf(html.read(),'html.parser')
# 從標簽head、title里提取標題
title = obj.head.title
# 使用find_all函數獲取所有圖片的信息
pic_info = obj.find_all('img')
# 分別打印每個(gè)圖片的信息
for i in pic_info:
print(i)看看結果：打印出了所有圖片的屬性，包括class（元素類(lèi)名）、src（鏈接地址）、長(cháng)寬高等。其中有百度首頁(yè)logo的圖片，該圖片的class（元素類(lèi)名）是index-logo-src。[<img class="index-logo-src" height="129" hidefocus="true" src="http://www.baidu.com/img/bd_logo1.png" usemap="#mp" width="270"/>, <img alt="到百度首頁(yè)" class="index-logo-src" src="http://www.baidu.com/img/baidu_jgylogo3.gif" title="到百度首頁(yè)"/>]可以看到圖片的鏈接地址在src這個(gè)屬性里，我們要獲取圖片鏈接地址：# 導入urlopen
from urllib.request import urlopen
# 導入
from bs4 import as bf
# 請求獲取HTML
html = urlopen("
# 用解析html
obj = bf(html.read(),'html.parser')
# 從標簽head、title里提取標題
title = obj.head.title
# 只提取logo圖片的信息
logo_pic_info = obj.find_all('img',class_="index-logo-src")
# 提取logo圖片的鏈接
logo_url = "https:"+logo_pic_info[0]['src']
# 打印鏈接
print(logo_url)結果：獲取地址后，就可以用urllib.函數下載logo圖片了# 導入urlopen
from urllib.request import urlopen
# 導入
from bs4 import as bf
# 導入函數，用于下載圖片
from urllib.request import
# 請求獲取HTML
html = urlopen("
# 用解析html
obj = bf(html.read(),'html.parser')
# 從標簽head、title里提取標題
title = obj.head.title
# 只提取logo圖片的信息
logo_pic_info = obj.find_all('img',class_="index-logo-src")
# 提取logo圖片的鏈接
logo_url = "https:"+logo_pic_info[0]['src']
# 使用下載圖片
(logo_url, 'logo.png')最終圖片保存在'logo.png'六、結語(yǔ)本文用爬取百度首頁(yè)標題和logo圖片的案例，講解了python爬蟲(chóng)的基本原理以及相關(guān)python庫的使用，這是比較初級的爬蟲(chóng)知識，還有很多優(yōu)秀的python爬蟲(chóng)庫和框架等待后續去學(xué)習。房子一層一層蓋，知識一點(diǎn)一點(diǎn)學(xué)。剛接觸Python的同學(xué)還是要打好基礎，自己上手實(shí)操↓ 話(huà)不多說(shuō)，上干貨！最近發(fā)現了一個(gè)接近免費的Python課程，在網(wǎng)頁(yè)上教學(xué)基礎知識+實(shí)操代碼，比較適合小白學(xué)習，比找資料自學(xué)高效多了。*分享給你們，點(diǎn)擊下面鏈接就可以領(lǐng)??！</p><h3>3.超牛逼！Python爬蟲(chóng)學(xué)習的完整路線(xiàn)推薦</h3><p>數據是決策的原材料，高質(zhì)量的數據價(jià)值不菲，如何挖掘原材料成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的先驅?zhuān)莆招畔⒌脑搭^，就能比別人更快一步。大數據時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)成為大量信息的載體，機械的復制粘貼不再實(shí)用，不僅耗時(shí)費力還極易出錯，這時(shí)爬蟲(chóng)的出現解放了大家的雙手，以其高速爬行、定向抓取資源的能力獲得了大家的青睞。爬蟲(chóng)變得越來(lái)越流行，不僅因為它能夠快速爬取海量的數據，更因為有python這樣簡(jiǎn)單易用的語(yǔ)言使得爬蟲(chóng)能夠快速上手。對于小白來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)可能是一件非常復雜、技術(shù)門(mén)檻很高的事情，但掌握正確的方法，在短時(shí)間內做到能夠爬取主流網(wǎng)站的數據，其實(shí)非常容易實(shí)現，但建議你從一開(kāi)始就要有一個(gè)具體的目標。在目標的驅動(dòng)下，你的學(xué)習才會(huì )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(guò)程中學(xué)到的?；趐ython爬蟲(chóng)，我們整理了一個(gè)完整的學(xué)習框架：篩選和甄別學(xué)習哪些知識，在哪里去獲取資源是許多初學(xué)者共同面臨的問(wèn)題。接下來(lái)，我們將學(xué)習框架進(jìn)行拆解，分別對每個(gè)部分進(jìn)行詳細介紹和推薦一些相關(guān)資源，告訴你學(xué)什么、怎么學(xué)、在哪里學(xué)。爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介爬蟲(chóng)是一種按照一定的規則，自動(dòng)地抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或者腳本。這個(gè)定義看起來(lái)很生硬，我們換一種更好理解的解釋?zhuān)何覀冏鳛橛脩?hù)獲取網(wǎng)絡(luò )數據的方式是瀏覽器提交請求->下載網(wǎng)頁(yè)代碼->解析/渲染成頁(yè)面；而爬蟲(chóng)的方式是模擬瀏覽器發(fā)送請求->下載網(wǎng)頁(yè)代碼->只提取有用的數據->存放于數據庫或文件中。爬蟲(chóng)與我們的區別是，爬蟲(chóng)程序只提取網(wǎng)頁(yè)代碼中對我們有用的數據，并且爬蟲(chóng)抓取速度快，量級大。隨著(zhù)數據的規?；?，爬蟲(chóng)獲取數據的高效性能越來(lái)越突出，能夠做的事情越來(lái)越多：市場(chǎng)分析：電商分析、商圈分析、一二級市場(chǎng)分析等市場(chǎng)監控：電商、新聞、房源監控等商機發(fā)現：招投標情報發(fā)現、客戶(hù)資料發(fā)掘、企業(yè)客戶(hù)發(fā)現等進(jìn)行爬蟲(chóng)學(xué)習，首先要懂得是網(wǎng)頁(yè)，那些我們肉眼可見(jiàn)的光鮮亮麗的網(wǎng)頁(yè)是由HTML、css、等網(wǎng)頁(yè)源碼所支撐起來(lái)的。這些源碼被瀏覽器所識別轉換成我們看到的網(wǎng)頁(yè)，這些源碼里面必定存在著(zhù)很多規律,我們的爬蟲(chóng)就能按照這樣的規律來(lái)爬取需要的信息。無(wú)規矩不成方圓，Robots協(xié)議就是爬蟲(chóng)中的規矩，它告訴爬蟲(chóng)和搜索引擎哪些頁(yè)面可以抓取，哪些不可以抓取。通常是一個(gè)叫作robots.txt的文本文件，放在網(wǎng)站的根目錄下。輕量級爬蟲(chóng)“獲取數據——解析數據——存儲數據”是爬蟲(chóng)的三部曲，大部分爬蟲(chóng)都是按這樣的流程來(lái)進(jìn)行，這其實(shí)也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)程。1、獲取數據爬蟲(chóng)*步操作就是模擬瀏覽器向服務(wù)器發(fā)送請求，基于python，你不需要了解從數據的實(shí)現，HTTP、TCP、IP的網(wǎng)絡(luò )傳輸結構，一直到服務(wù)器響應和應達的原理，因為python提供了功能齊全的類(lèi)庫來(lái)幫我們完成這些請求。Python自帶的標準庫urllib2使用的較多，它是python內置的HTTP請求庫，如果你只進(jìn)行基本的爬蟲(chóng)網(wǎng)頁(yè)抓取，那么urllib2足夠用。Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for ”，相對urllib2，requests使用起來(lái)確實(shí)簡(jiǎn)潔很多，并且自帶json解析器。如果你需要爬取異步加載的動(dòng)態(tài)網(wǎng)站，可以學(xué)習瀏覽器抓包分析真實(shí)請求或者學(xué)習Selenium來(lái)實(shí)現自動(dòng)化。對于爬蟲(chóng)來(lái)說(shuō)，在能夠爬取到數據地前提下當然是越快越好，顯然傳統地同步代碼不能滿(mǎn)足我們對速度地需求。（ps：據國外數據統計：正常情況下我們請求同一個(gè)頁(yè)面 100次的話(huà)，最少也得花費 30秒，但使用異步請求同一個(gè)頁(yè)面 100次的話(huà)，只需要要 3秒左右。）aiohttp是你值得擁有的一個(gè)庫，aiohttp的異步操作借助于async/await關(guān)鍵字的寫(xiě)法變得更加簡(jiǎn)潔，架構更加清晰。使用異步請求庫進(jìn)行數據抓取時(shí)，會(huì )大大提高效率。你可以根據自己的需求選擇合適的請求庫，但建議先從python自帶的urllib開(kāi)始，當然，你可以在學(xué)習時(shí)嘗試所有的方式，以便更了解這些庫的使用。推薦請求庫資源:urllib2文檔： ： 、JSON、XML等格式。解析庫的使用等價(jià)于在HTML中查找需要的信息時(shí)時(shí)使用正則，能夠更加快捷地定位到具體的元素獲取相應的信息。Css選擇器是一種快速定位元素的方法。Pyqurrey使用lxml解析器進(jìn)行快速在xml和html文檔上操作，它提供了和jQuery類(lèi)似的語(yǔ)法來(lái)解析HTML文檔，支持CSS選擇器，使用非常方便。Beautiful Soup是借助網(wǎng)頁(yè)的結構和屬性等特性來(lái)解析網(wǎng)頁(yè)的工具，能自動(dòng)轉換編碼。支持Python標準庫中的HTML解析器,還支持一些第三方的解析器。Xpath最初是用來(lái)搜尋XML文檔的，但是它同樣適用于HTML文檔的搜索。它提供了超過(guò) 100 個(gè)內建的函數。這些函數用于字符串值、數值、日期和時(shí)間比較、節點(diǎn)和 QName 處理、序列處理、邏輯值等等，并且XQuery和XPointer都構建于XPath基礎上。Re正則表達式通常被用來(lái)檢索、替換那些符合某個(gè)模式(規則)的文本。個(gè)人認為前端基礎比較扎實(shí)的，用pyquery是最方便的，也不錯，re速度比較快，但是寫(xiě)正則比較麻煩。當然了，既然用python，肯定還是自己用著(zhù)方便*。推薦解析器資源：pyquery 作為關(guān)系型數據庫的代表，擁有較為成熟的體系，成熟度很高，可以很好地去存儲一些數據，但在在海量數據處理的時(shí)候效率會(huì )顯著(zhù)變慢，已然滿(mǎn)足不了某些大數據的處理要求。MongoDB已經(jīng)流行了很長(cháng)一段時(shí)間，相對于MySQL ，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(shí)非常簡(jiǎn)單，主要是數據如何入庫、如何進(jìn)行提取，在需要的時(shí)候再學(xué)習就行。Redis是一個(gè)不折不扣的內存數據庫，Redis 支持的數據結構豐富，包括hash、set、list等。數據全部存在內存，訪(fǎng)問(wèn)速度快，可以存儲大量的數據，一般應用于分布式爬蟲(chóng)的數據存儲當中。推薦數據庫資源：mysql文檔 redis文檔 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(chóng)工程化、模塊化。學(xué)會(huì )scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲(chóng)框架，你就基本具備爬蟲(chóng)工程師的思維了。*Pyspider作為人氣飆升的國內大神開(kāi)發(fā)的框架，滿(mǎn)足了絕大多數Python爬蟲(chóng)的需求 —— 定向抓取，結構化化解析。它能在瀏覽器界面上進(jìn)行腳本的編寫(xiě)，功能的調度和爬取結果的實(shí)時(shí)查看，后端使用常用的數據庫進(jìn)行爬取結果的存儲等。其功能強大到更像一個(gè)產(chǎn)品而不是一個(gè)框架。這是三個(gè)最有代表性的爬蟲(chóng)框架，它們都有遠超別人的有點(diǎn)，比如Nutch天生的搜索引擎解決方案、Pyspider產(chǎn)品級的WebUI、Scrapy最靈活的定制化爬取。建議先從最接近爬蟲(chóng)本質(zhì)的框架scary學(xué)起，再去接觸人性化的Pyspider，為搜索引擎而生的Nutch。推薦爬蟲(chóng)框架資源：Nutch文檔 scary文檔 pyspider文檔 爬取基本數據已經(jīng)沒(méi)有問(wèn)題，還能使用框架來(lái)面對一寫(xiě)較為復雜的數據，此時(shí)，就算遇到反爬，你也掌握了一些反反爬技巧。你的瓶頸會(huì )集中到爬取海量數據的效率，這個(gè)時(shí)候相信你會(huì )很自然地接觸到一個(gè)很厲害的名字：分布式爬蟲(chóng)。分布式這個(gè)東西，聽(tīng)起來(lái)很恐怖，但其實(shí)就是利用多線(xiàn)程的原理將多臺主機組合起來(lái)，共同完成一個(gè)爬取任務(wù)，需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery這些工具。Scrapy 前面我們說(shuō)過(guò)了，用于做基本的頁(yè)面爬取， Redis 則用來(lái)存儲要爬取的網(wǎng)頁(yè)隊列，也就是任務(wù)隊列。scarpy-redis就是用來(lái)在scrapy中實(shí)現分布式的組件，通過(guò)它可以快速實(shí)現簡(jiǎn)單分布式爬蟲(chóng)程序。由于在高并發(fā)環(huán)境下，由于來(lái)不及同步處理，請求往往會(huì )發(fā)生堵塞，通過(guò)使用消息隊列MQ，我們可以異步處理請求，從而緩解系統的壓力。RabbitMQ本身支持很多的協(xié)議：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，使的它變的非常重量級，更適合于企業(yè)級的開(kāi)發(fā)。Scrapy-rabbitmq-link是可以讓你從RabbitMQ 消息隊列中取到URL并且分發(fā)給Scrapy spiders的組件。Celery是一個(gè)簡(jiǎn)單、靈活且可靠的，處理大量消息的分布式系統。支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他數據庫系統作為其消息代理中間件， 在處理異步任務(wù)、任務(wù)調度、處理定時(shí)任務(wù)、分布式調度等場(chǎng)景表現良好。所以分布式爬蟲(chóng)只是聽(tīng)起來(lái)有些可怕，也不過(guò)如此。當你能夠寫(xiě)分布式的爬蟲(chóng)的時(shí)候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲(chóng)架構了，實(shí)現一些更加自動(dòng)化的數據獲取。推薦分布式資源：scrapy-redis文檔 </p><p>就拿大數據說(shuō)話(huà)，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開(kāi)IT行業(yè)的新大門(mén)，找到適合自己的培訓機構，進(jìn)行專(zhuān)業(yè)和系統的學(xué)習。</p></div>
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