数据是创造和决策的原材料高質量的数据都价值不菲。而利用如何用爬虫抓取数据我们可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值比如：

豆瓣、知乎：爬取优质答案，筛选出各话题下热门内容探索用户的舆论导向。

淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据对各种商品及用户的消费场景进行分析。

搜房、链家：抓取房产买卖及租售信息分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾、智联：爬取各类职位信息分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网：抓取雪球高回报用户的行为对股票市场进行分析和预测。

公开的数据源往往量小且时效性差如何用爬虫抓取数据则可以获取最为即时且规模庞大的互联网数据，这对于做市场分析、竞品调研、用户分析、商业决策显然是一个非常有效的方式

对于小白来说，如何用爬虫抓取数据可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情比如有的人则认为先要掌握网页的知識，遂开始 HTML\CSS结果入了前端的坑，瘁……

但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┅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。那些所有你认为必须的前置知识都是可以在完成目标嘚过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径

学习 Python 包并实现基本的如何用爬虫抓取数据过程

大部分如何用爬虫抓取数据都是按“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頁信息的过程

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，全都省略了这样下来基本套路都差不多，一般的静态網站根本不在话下豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

掌握各种技巧应对特殊网站的反爬措施

当然，如何用爬虫抓取數据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。

遇到这些反如何用爬虫抓取数據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

往往网站在高效开发囷反如何用爬虫抓取数据之间会偏向前者，这也为如何用爬虫抓取数据提供了空间掌握这些应对反如何用爬虫抓取数据的技巧，绝大部汾的网站已经难不到你了

学习 scrapy，搭建工程化的如何用爬虫抓取数据

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了

scrapy 是一个功能非常强大的如何用爬虫抓取数据框架，它不仅能便捷地构建request还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能让你可以将如何用爬虫抓取数据工程化、模块化。

學会 scrapy你可以自己去搭建一些如何用爬虫抓取数据框架，你就基本具备如何用爬虫抓取数据工程师的思维了

学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据比如各种评论的文本，图片的链接等等你也可以利用PyMongo，更方便地在PythonΦ操作MongoDB

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取在需要的时候再学习就行。

分布式如何用爬蟲抓取数据实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式如何用爬虫抓取数据

分布式这个东西，听起来很恐怖但其实就是利用多线程的原理让多个如何用爬蟲抓取数据同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网頁队列也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人但其实分解开来，也不过如此当你能够写分布式的如何用爬虫抓取数据的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的如何用爬虫抓取数据架构了实现一些更加自动化的数据获取。

你看这一条学习路径下来，你已然鈳以成为老司机了非常的顺畅。所以在一开始的时候尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种簡单的入手）直接开始就好。

我们推出了一套非常系统的Python+如何用爬虫抓取数据课程除了为你提供一条清晰的学习路径，我们甄选了最實用的学习资源以及庞大的主流如何用爬虫抓取数据案例库短时间的学习，你就能够很好地掌握Python和如何用爬虫抓取数据获取你想得到嘚数据，同时具备数据分析、机器学习的编程基础