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利用Python 语言轻松爬取数据
对于小白来说，爬虫可能是一件格外简单、技术门槛很高的事情。比方有人认为学爬虫必需精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个学问点，很久之后觉察仍旧爬不了数据；有的人那么认为先要把
利用Python 语言轻松爬取数据
对于小白来说，爬虫可能是一件格外简单、技术门槛很高的事情。比方有人认为学爬虫必需精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个学问点，很久之后觉察仍旧爬不了数据；有的人那么认为先要把握网页的学问，遂开头 HTML\CSS，结果还是入了前端的坑。下面告知大家怎么样可以轻松爬取数据。
学习 Python 包并完成根本的爬虫进程
大局部爬虫都是按“发送恳求——取得页面——解析页面——抽取并贮存内容”这样的流程来停顿，这其实也是仿照了我们运用阅读器猎取网页信息的进程。
Python 中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开端，requests 担当连接网站，前往网页， Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
假设你用过 BeautifulSoup，会觉察 Xpath 要省事不少，一层一层反省元素代码的任务，全都省略了。这样上去根本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯旧事等根本上都可以上手了。
固然假设你需求爬取异步加载的网站，可以学习阅读器抓包剖析真实恳求或许学习 Selenium 来完成自动化，这样，知乎、光阴网、猫途鹰这些静态的网站也可以迎刃而解。
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
把握后面的技术一般量级的数据和代码根本没有成果了，但是在遇到格外简单的状况，能够照旧会力所能及，这个时分，弱小的 scrapy 框架就格外有用了。
scrapy 是一个功用格外弱小的爬虫框架，它不只能便捷地构建request，还有弱小的 selector 可以便利地解析 response，但是它最让人惊喜的还是它超高的功能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以本人去搭建一些爬虫框架，你就根本具有爬虫工程师的思想了。
把握各种技巧，应对特别网站的反爬措施
固然，爬虫进程中也会阅历一些无望啊，比方被网站封 IP、比方各种奇异的验证码、 userAgent 访问限制、 各种静态加载等等。 遇
到这些反爬虫的手腕，固然还需求一些初级的技巧来应对，惯例的比方访问频率把握、运用代理IP 池、抓包、验证码的OCR 处置等等。
网络爬虫的四种语言
一、网络爬虫定义
网络爬虫〔又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在 FOAF 社区中间， 更经常的称为网页追赶者〕，是一种依据肯定的规章，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。 随着大数据的不断进展，爬虫这个技术渐渐走入人们的视野，可以说爬虫是大数据应运而生的产物。
二、几种适合爬虫的语言
Phantomjs
Vitaly 发文表示，Chrome 59 将支持 headless 模式，用户最终会转向去使用它。Chrome 比 Phanto