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關於Python爬蟲,一條高效的學習路徑

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,以及如何查詢檔案你都非常熟悉了。

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標的。

在標的的驅動下,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,都是可以在完成標的的過程中學到的。這裡給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

01 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,傳回網頁,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

02 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。

03 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。

04 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,你可以用檔案的形式來儲存,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。

05 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,分別給出了最佳化的學習路徑,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,透過實際的操作,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essay-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essay-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:串列、元組的操作

5)  Python資料結構:字典、集合的操作

實踐練習2—透過使用Python支援的字典,串列和元組的資料結構,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陳述句、關鍵字以及記憶體管理

1)  條件陳述句

2)  迴圈陳述句

3)  迴圈控制陳述句

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)  函式式程式設計: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)  串列生成式

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:檔案查詢和複製功能。

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陳述句和結構

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:正則運算式

1)  特殊的符號和數字

2)  正則運算式與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……每個案例在課程影片中都有詳細分析,老師帶你完成每一步操作。

同時在Python程式設計課中,除了基本的Python語法,還有其他教程容易忽略的Map/Reduce、錯誤型別、正則運算式、記憶體管理等知識。同時還準備了記賬本、文字識別、旅行青蛙、貪吃蛇、桌布下載器等多個實戰專案。

技能拓展:反爬蟲及資料儲存、處理

懂得基本的爬蟲是遠遠不夠的,所以我們會用實際的案例,帶你瞭解一些網站的反爬蟲措施,並且用具體的技術繞過限制。比如非同步載入、IP限制、essay-headers限制、驗證碼等等,這些比較常見的反爬蟲手段,你都可以很好地規避。

工程化的爬蟲、及分散式爬蟲技術,讓你有獲取大規模資料的可能。除了爬蟲的內容,你還將瞭解資料庫(Mongodb)、pandas 的基本知識,幫你儲存爬取的資料,同時可以對資料進行管理和清洗,你可以獲得更乾凈的資料,以便後續的分析和處理。

▲爬取拉勾招聘資料並用 MongoDB 儲存

除了經驗豐富、帶你一步步實操的授課老師之外,助教老師也會在學習群裡及時解答你遇到的每一個問題。同時,你還可以跟一群未來優秀的工程師,分享經驗、程式碼、資料,探討爬蟲和資料分析技術。

【課程資訊】

「 課程名稱 」

《Python 爬蟲:入門+進階》

《Python程式設計零基礎入門》

「 上課形式 」

錄播課程,可隨時開始上課,反覆觀看

「 面向人群 」

零基礎的小白,負基礎的小白白

「 答疑形式 」

學習群老師隨時答疑

「 課程資料 」

重點筆記、操作詳解、參考程式碼、課後拓展

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