如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，網際網路可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的程式語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
（文末有爬蟲學習教程贈送哦！）
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。比如有的人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，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數據，其實非常容易實現。但建議你從一開始就要有一個具體的目標，你要爬取哪個網站的哪些數據，達到什麼量級。
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程中學到的。這裡給你一條平滑的、的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習Python包並實現基本的爬蟲過程
2.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.分布式爬蟲，實現大規模並發採集
- -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，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
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。
- -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，比如被封IP、比如各種奇怪的驗證碼、字體加密、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、字體反加密、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。
- - 學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據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。
- -學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，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 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，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，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。
- -分布式爬蟲，實現大規模並發採集
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程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 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現更加自動化的數據獲取。
- 如何高效學習 -
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，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。
因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。
不過不用擔心，小編已經準備了一門非常系統的爬蟲課程，除了為你提供一條清晰、無痛的學習路徑，還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爬蟲這個技能，獲取你想得到的數據。
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這是一門什麼樣的課程？
這是一門面向Python初學者和爬蟲愛好者，提供爬蟲知識入門和進階的課程，可以幫助你快速入門。
這門課程有什麼特點？
這門課程為零基礎人士進行了特別優化。我們將從爬蟲基礎開始講起，視頻教程內容十分詳細，涵蓋幾乎所有初學者必備知識點。可以幫你實現從零到進階的過程。
在這門課程里，你將學到：
- 爬蟲分類和ROBOTS協議
- 爬蟲URLLIB使用和進階
- 爬蟲URL編碼和GETPOST請求
- 爬蟲AJAX數據爬取和HTTPS訪問
- 爬蟲實現URLLIB3和REQUESTS使用
- 爬蟲XPATH和LXML實戰
說了這麼多，需要這套學習教程的小夥伴，
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...............這套課程的學習路線大綱：
一段：
01-爬蟲介紹
02-爬蟲軟體的安裝
03-第一個爬蟲
04-Request對象的使用
05-get請求的使用
06-貼吧案例
07-post請求的使用
二段：
08-ajax請求的抓取
09-https請求的使用
10-proxy的使用
11-cookie的使用1
12-cookie的使用2
13-URLError的使用
14-requests的使用
三段：
15-re的使用
16-糗事百科案例.mp4
17-BeautifulSoup的使用.mp4
18-xpath的使用.mp4
19-pyquery的使用.mp4
20-jsonpath的使用.mp4
四段：
21-多線程的使用.mp4
22-tesseract的使用.mp4
23-雲打碼平台的使用.mp4
24-雲打碼登錄.mp4
25-爬取圖文並茂文章方法.mp4
26-selenium的使用.mp4
五段：
27-階段測試需求說明.mp4
28-貓眼測試xpath的寫法.mp4
29-貓眼測試bs4的寫法.mp4
30-貓眼測試re的寫法.mp4
31-貓眼測試pyquery的寫法.mp4
32-ChromeDriver開啟無頭模式.mp4
33-爬蟲複習.mp4
六段：
34-虎牙直播練習.mp4
35-selenium滾動條的使用.mp4
36-圖蟲圖片練習.mp4
37-雙色球練習數據下載.mp4
38-雙色球練習保存資料庫.mp4
39-雙色球練習數據更新.mp4
40-爬蟲新寫法1.mp4
41-爬蟲新寫法2.mp4
七段：
42-爬蟲的基本介紹.mp4
43-爬蟲的基本使用.mp4
44-爬蟲的數據提取.mp4
45-scrapy中pipeline中的使用.mp4
46-scrapy中settings的設置.mp4
47-scrapy中細節問題.mp4
48-scrapy爬取小說.mp4
49-scrapy中crawlspider的使用.mp4
八段：
50-scrapy中ImagePipeline的使用.mp4
51-scrapy中動態UA的使用.mp4
52-scrapy中動態代理的使用.mp4
53-scrapy登錄方式1.mp4
九段：
55-Mongo的使用.mp4
56-Mongo的資料庫實例與集合的操作.mp4
57-Mongo的數據基本操作(CRUD).mp4
58-Mongo的數據查詢.mp4
60-Scrapy中保存到資料庫.mp4
十段：
62-Splash的安裝.mp4
61-Scrapy中調試的使用.mp4
63-Splash如何打開服務.mp4
64-階段測試.mp4
65-scrapy內容補充.mp4
十一段：
66-splash與requests結合.mp4
67-splash與scrapy的結合.mp4
68-selenium與scrapy的結合.mp4
69-某家內容爬取-數據解析.mp4
70-某家內容爬取-數據保存.mp4
十二段：
71-scrapy-redis的介紹.mp4
72-linux的安裝.mp4
73-linux軟體安裝與克隆.mp4
74-scrapy-redis的windows環境安裝.mp4
75-scrapy_redis的寫法1.mp4
76-scrapy_redis的寫法.mp4
77-scrapy_redis的寫法2.mp4
78-從redis中取出數據到Mongo資料庫.mp4
十三段：
0.1-Flask介紹與安裝.mp4
0.2-Flask的路由設置與參數接收.mp4
0.3-Flask的響應.mp4
0.4-Flask與Echarts的結合使用.mp4
番外1-51job需求與頁面分析.mp4
開始學習番外2-51job頁面解析1.mp4
番外3-51job頁面解析2.mp4
番外4-51job保存到資料庫.mp4
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