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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,探索用戶的輿論導向。

淘寶、京東:抓取商品、評論及銷量資料,對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

搜房、鏈家:抓取房產買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾、智聯:爬取各類職位信息,分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網:抓取雪球高回報用戶的行為,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,幾行代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,以及如何查找文件你都非常熟悉了。

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“發送請求——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,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,一層一層檢查元素代碼的工作,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、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代碼基本沒有問題了,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。

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,你可以用文件的形式來儲存,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 分佈式爬蟲,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:分佈式爬蟲

分佈式這個東西,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。當你能夠寫分佈式的爬蟲的時候,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

DC學院推出了一套非常系統的爬蟲課程,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 爬蟲,獲取你想得到的資料,同時具備資料分析、機器學習的Python基礎。

如果你希望在短時間內學會Python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、編程語言是非常不合理的,我們會直接從具體的案例入手,通過實際的操作,學習具體的知識點。我們為你規划了一條系統的學習路徑,讓你不再面對零散的知識點。

說點具體的,比如我們會直接用 lxml+Xpath取代 BeautifulSoup 來進行網頁解析,減少你不必要的檢查網頁元素的操作,多種工具都能完成的,我們會給你最簡單的方法,這些看似細節,但可能是很多人都會踩的坑。

《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

創建第一個爬蟲: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 爬取豆瓣短評信息

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 解析豆瓣短評信息

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設置(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加載的資料

設置essay-headers 突破反爬蟲限制

實戰:爬取知乎用戶資料

7、資料入庫之MongoDB(案例二:爬取拉勾)

MongoDB及RoboMongo的安裝和使用

設置等待時間和修改信息頭

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信息

實戰:用Selenium 爬取淘寶網頁信息

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組件:引擎、調度器、下載中間件、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的中間件

下載中間件和蜘蛛中間件

下載中間件的三大函式

系統預設提供的中間件

6、Scrapy的Request和Response詳解

Request物件基礎引數和高級引數

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、網絡進階之谷歌瀏覽器抓包分析

http請求詳細分析

網絡面板結構

過濾請求的關鍵字方法

複製、儲存和清除網絡信息

查看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:分佈式爬蟲及實訓專案

1、大規模併發採集——分佈式爬蟲的編寫

分佈式爬蟲介紹

Scrapy分佈式爬取原理

Scrapy-Redis的使用

Scrapy分佈式部署詳解

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

– 每課都有學習資料 –

你可能收集了以G計的的學習資源,但儲存後從來沒打開過?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:

  • 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;

  • 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;

  • 課內外案例提供參考代碼學習,讓你輕鬆應對主流網站爬蟲;

  • 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

– 超多案例,改寫主流網站 –

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……每個案例在課程視頻中都有詳細分析,老師帶你完成每一步操作

另外,我們還會補充比如小豬、鏈家、58同城、網易雲音樂、微信好友等案例,提供思路與代碼。

多次的模仿和練習之後,你可以很輕鬆地寫出自己的爬蟲代碼,並能夠輕鬆爬取這些主流網站的資料。

– 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。比如異步加載、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、及分佈式爬蟲技術,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。

▲用 Scrapy 爬取租房信息

▲爬取拉勾招聘資料並用 MongoDB 儲存

除了經驗豐富、帶你一步步實操的課程老師之外,DC學院還建立了提升效率的學習群,助教老師會在群里及時解答學員每一個疑問。同時,你還可以跟一群未來優秀的爬蟲工程師,分享經驗、代碼、資料,探討爬蟲和資料分析技術

【課程信息】

「 課程名稱 」

Python 爬蟲:入門+進階

「 學習周期 」

建議每周至少學習8小時,一個月爬取大規模資料

「 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,常見問題彙總

「 課程資料 」

重點筆記、操作詳解、參考代碼、課後拓展

「 課程案例 」

爬取豆瓣短評、圖書、電影資料

爬取知乎用戶、回答資料

爬取淘寶、京東商品資料

爬取拉勾職位資料

爬取去哪兒旅游景點資料

爬取58同城二手房資料

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