刚开始接触爬虫的时候，简直惊为天人，十几行代码，就可以将无数网页的信息全部获取下来，自动选取网页元素，自动整理成结构化的文件。

利用这些数据，可以做很多领域的分析、市场调研，获得很多有价值的信息，可以应用在很多的工作场景，于是果断开始学习。

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并非开始都是最容易的

刚开始对爬虫不是很了解，又没有任何的计算机、编程基础，确实有点懵逼。从哪里开始，哪些是最开始应该学的，哪些应该等到有一定基础之后再学，也没个清晰的概念。

因为要学编程，那先从 Python 开始吧。于是看了一些教程和书籍，了解基本的数据结构，然后是列表、字典、元组，各种函数和控制语句（条件语句、循环语句）。

学了一段时间，才发现自己还没接触到真正的爬虫呢，而且纯理论学习很快就忘了，回去复习又太浪费时间，简直不要太绝望。把 Python 的基础知识过了一遍之后，我竟然还没装一个可以敲代码的IDE。

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开始直接上手

转机出现在看过一篇爬虫的技术文章后，清晰的思路和通俗易懂的语言让我觉得，这才是我想学的爬虫。于是决定先配一个环境，试试看爬虫到底是怎么玩的。

因为怕出错，装了比较保险的 Anaconda，用自带的 Jupyter Notebook 作为IDE来写代码。看到很多人说因为配置环境出各种BUG，简直庆幸。很多时候打败你的，并不是事情本身，说的就是爬虫配置环境这事儿。

遇到的另一个问题是，Python 的爬虫可以用很多包或者框架来实现，应该选哪一种呢？我的原则就是是简单好用，写的代码少，对于一个小白来说，性能、效率什么的，统统被我 pass 了。于是开始接触 urllib、美丽汤（BeautifulSoup），因为听别人说很简单。

上手的第一个案例是豆瓣，照着一些爬取豆瓣电影的入门级例子开始看，从这些例子里面，了解了一点点爬虫的基本原理：下载页面、解析页面、定位并抽取数据。

当然并没有去系统看 urllib 和 BeautifulSoup 了，我需要把眼前实例中的问题解决，比如下载、解析页面，基本都是固定的语句，直接用就行。

用 urllib 下载和解析页面的固定句式

当然 BeautifulSoup 中的基本方法是不能忽略的，但也无非是 find、get_text() 之类，信息量很小。就这样，通过别人的思路和自己查找美丽汤的用法，完成了豆瓣电影的基本信息爬取。

用 BeautifulSoup 爬取豆瓣电影详情

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爬虫渐入佳境

有了一些套路和形式，就会有目标，可以接着往下学了。自己去摸索爬取更多的信息，爬取多个页面。这个时候就发现基础不足了，比如爬取多个元素、翻页、处理多种情况等涉及的语句控制，又比如提取内容时涉及到的字符串、列表、字典的处理，还远远不够。

再回去补充 Python 的基础知识，就很有针对性，而且能马上能用于解决问题，也就理解得更深刻。

后来认识到 xpath 之后相见恨晚，这才是入门必备利器啊，直接Chrome复制就可以了，指哪打哪。即便是要自己写 xpath，以w3school上几页的 xpath 教程，一个小时也可以搞定了。

requests+xpath 爬取豆瓣TOP250图书信息

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跟反爬虫杠上了

通过 requests+xpath，我可以去爬取很多网站网站了，后来自己练习了小猪的租房信息和当当的图书数据。爬拉勾的时候发现了问题，自己的请求根本不会返回信息，然后终于知道别人代码中的 headers 是干啥的了?。

在爬虫中添加 headers 信息，伪装成真实用户

接着是各种定位不到元素，然后知道了这是异步加载，数据根本不在网页源代码中，需要通过抓包来获取网页信息。于是在各种 JS、XHR的文件中 preview，寻找包含数据的链接。

当然知乎还好，本身加载的文件不多，找到了 json 文件直接获取对应的数据。（这里要安利一个chrome插件：jsonview，让小白轻松看懂 json 文件）

浏览器抓取 JavaScript 加载的数据

在这里就对反爬虫有了认识，当然这还是最基本的，更严格的IP限制、验证码、文字加密等等，可能还会遇到很多难题。

比如后来在爬其他网站的时候就被封了IP，简单的可以通过 time模块控制爬取频率的方法解决，限制比较严格或者需要保证爬取速度，就尝试用代理IP来解决。

当然，后来也试了一下 Selenium，这个就真的是按照真实的用户浏览行为（点击、搜索、翻页）来实现爬虫，所以对于那些反爬虫特别厉害的网站，又没有办法解决，Selenium 超级好用，虽然速度稍微慢点。

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尝试强大的 Scrapy 框架

有了 requests+xpath 和抓包大法，就可以做很多事情了，豆瓣各分类下的电影，58同城、知乎、拉勾这些网站基本都没问题。不过，当爬取的数据量级很大，而且需要灵活地处理各个模块的话，会显得很力不从心。

于是了解到强大的 Scrapy 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，然而最让人惊喜的还是它超高的性能，可以将爬虫工程化、模块化。

Scrapy 框架的基本组件

学会 Scrapy，自己去尝试搭建了简单的爬虫框架，在做大规模数据爬去的时候能够结构化、工程化地思考大规模的爬取问题。

当然 Scrapy 本身的 selector 、中间件、spider 等会比较难理解，还是建议结合具体的例子，参考别人的代码，去理解其中实现的过程，这样能够更好地理解。

用 Scrapy 爬取了大量租房信息

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本地文件搞不动了，上数据库

爬回来大量的数据之后就发现，本地的文件存起来非常不方便，即便存下来了，打开大文件电脑会卡得很严重。怎么办呢？果断上数据库啊，于是开始入坑 MongoDB。结构化、非结构化的数据都能够存储，安装好 PyMongo，就可以方便地在 Python 中操作数据库了。

当然对于爬虫这一块，并不需要多么高深的数据库技术，主要是数据的入库和提取，增删查改等基本操作。

爬取拉勾招聘数据并用 MongoDB 存储

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传说中的分布式爬虫

这个时候，基本上很大一部分的网页都能爬了，瓶颈就集中到爬取大规模数据的效率。因为学了 Scrapy，于是自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，一听不明觉厉，感觉很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，除了前面学过的 Scrapy 和 MongoDB，好像还需要了解 Redis。

Scrapy 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页队列，也就是任务队列。

分布式这东西看起来很吓人，但其实分解开来，循序渐进地学习，也不过如此。

分布式爬58同城：定义项目内容部分

零基础学习爬虫，坑确实比较多，总结如下：

1.环境配置，各种安装包、环境变量，对小白太不友好；

2.缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃；

3.Python有很多包、框架可以选择，但小白不知道哪个更友好；

4.遇到问题甚至不知道如何描述，更不用说去寻找解决办法；

5.网上的资料非常零散，而且对小白不友好，很多看起来云里雾里；

6.有些东西看似懂了，但结果自己写代码还是很困难；

……………………

所以跟我一样，很多人爬坑最大的体会是：尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（从豆瓣这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，遇到困难时如何有效解决，是很多初学者面临的大问题。

DC学院准备了一门非常系统的爬虫课程，除了为你提供一条清晰、无痛的学习路径，我们甄选了最实用的学习资源以及庞大的主流爬虫案例库。即便是零基础，经过短时间的学习，也能很好地掌握爬虫这个技能，获取你想得到的数据。

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《Python爬虫：入门+进阶》大纲

第一章：Python 爬虫入门

1、什么是爬虫

网址构成和翻页机制

网页源码结构及网页请求过程

爬虫的应用及基本原理

2、初识Python爬虫

Python爬虫环境搭建

创建第一个爬虫：爬取百度首页

爬虫三步骤：获取数据、解析数据、保存数据

3、使用Requests爬取豆瓣短评

Requests的安装和基本用法

用Requests 爬取豆瓣短评信息

一定要知道的爬虫协议

4、使用Xpath解析豆瓣短评

解析神器Xpath的安装及介绍

Xpath的使用：浏览器复制和手写

实战：用 Xpath 解析豆瓣短评信息

5、使用pandas保存豆瓣短评数据

pandas 的基本用法介绍

pandas文件保存、数据处理

实战：使用pandas保存豆瓣短评数据

6、浏览器抓包及headers设置（案例一：爬取知乎）

爬虫的一般思路：抓取、解析、存储

浏览器抓包获取Ajax加载的数据

设置headers 突破反爬虫限制

实战：爬取知乎用户数据

7、数据入库之MongoDB（案例二：爬取拉勾）

MongoDB及RoboMongo的安装和使用

设置等待时间和修改信息头

实战：爬取拉勾职位数据

将数据存储在MongoDB中

补充实战：爬取微博移动端数据

8、Selenium爬取动态网页（案例三：爬取淘宝）

动态网页爬取神器Selenium搭建与使用

分析淘宝商品页面动态信息

实战：用Selenium 爬取淘宝网页信息

第二章：Python爬虫之Scrapy框架

1、爬虫工程化及Scrapy框架初窥

html、css、js、数据库、http协议、前后台联动

爬虫进阶的工作流程

Scrapy组件：引擎、调度器、下载中间件、项目管道等

常用的爬虫工具：各种数据库、抓包工具等

2、Scrapy安装及基本使用

Scrapy安装

Scrapy的基本方法和属性

开始第一个Scrapy项目

3、Scrapy选择器的用法

常用选择器：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的项目管道

Item Pipeline的介绍和作用

Item Pipeline的主要函数

实战举例：将数据写入文件

实战举例：在管道里过滤数据

5、Scrapy的中间件

下载中间件和蜘蛛中间件

下载中间件的三大函数

系统默认提供的中间件

6、Scrapy的Request和Response详解

Request对象基础参数和高级参数

Request对象方法

Response对象参数和方法

Response对象方法的综合利用详解

第三章：Python爬虫进阶操作

1、网络进阶之谷歌浏览器抓包分析

http请求详细分析

网络面板结构

过滤请求的关键字方法

复制、保存和清除网络信息

查看资源发起者和依赖关系

2、数据入库之去重与数据库

数据去重

数据入库MongoDB

第四章：分布式爬虫及实训项目

1、大规模并发采集——分布式爬虫的编写

分布式爬虫介绍

Redis数据库和Scrapy_redis安装和使用

消息队列和RabbitMQ

Celery分布式队列简介

2. 实训项目（一）—— 58同城出租信息爬取

爬取58同城租房信息

scrapy爬虫抓取网站的整体流程

解析函数和错误回调的编写

利用管道进行数据清洗、计算和入库

使用代理IP突破反爬限制

确定网页爬取的优先级和管道的优先级

3. 实训项目（二）—— 去哪儿网模拟登陆

利用cookie进行模拟登陆

cookie和session的重要性

分析HTTP请求寻找模拟登陆需要的所有cookie值

4. 实训项目（三）—— 京东商品数据抓取

通用爬虫CrawlSpider

链接提取器和爬取规则

部署分布式爬虫实现分布式爬取

利用scrapy_redis实现URL去重

- 高效的学习路径 -

一上来就讲理论、语法、编程语言是非常不合理的，课程会直接从具体的案例入手，通过实际的操作，学习具体的知识点。我们为你规划了一条系统的学习路径，让学习更加系统和高效。

说点具体的，比如我们会直接用 lxml+Xpath取代 BeautifulSoup 来进行网页解析，减少你不必要的检查网页元素的操作，工具的安装都有详细教程及常见错误处理，多种工具都能完成的，我们会给你最简单的方法，这些看似细节，但可能是很多人都会踩的坑。

- 每课都有学习资料 -

网上的资料非常不系统，且良莠不齐，往往搜索、筛选非常浪费时间。当然你可能收集了以G计的的学习资源，但保存后从来没打开过？我们已经帮你找到了最有用的那部分，并且用最简单的形式描述出来，帮助你学习，你可以把更多的时间用于练习和实践。

考虑到各种各样的问题，我们在每一节都准备了课后资料，包含四个部分：

1.课程重点笔记，详细阐述重点知识，帮助你理解和后续快速复习；

2.默认你是小白，补充所有基础知识，哪怕是软件的安装与基本操作；

3.课内外案例提供参考代码学习，让你轻松应对主流网站爬虫；

4.超多延伸知识点和更多问题的解决思路，让你有能力去解决实际中遇到的一些特殊问题。

某节部分课后资料

- 超多案例，覆盖主流网站 -

课程中提供了目前最常见的网站爬虫案例：豆瓣、百度、知乎、淘宝、京东、微博……每个案例在课程视频中都有详细分析，老师带你完成每一步操作，专治各种 “看得懂案例，写不出代码” 。

另外，我们还会补充比如小猪、链家、58同城、网易云音乐、微信好友等案例，提供思路与代码。多次的模仿和练习之后，你可以很轻松地写出自己的爬虫代码，并能够轻松爬取这些主流网站的数据。

- 爬虫技能进阶及数据存储、处理 -

懂得基本的爬虫是远远不够的，所以我们会用实际的案例，带你了解一些网站的反爬虫措施，并且用具体的技术绕过限制。比如异步加载、IP限制、headers限制、验证码等等，这些比较常见的反爬虫手段，你都可以很好地规避。

工程化的爬虫、及分布式爬虫技术，让你有获取大规模数据的可能，一次性从入门到进阶。除了爬虫的内容，你还将了解数据库（Mongodb）、pandas 的基本知识，帮你存储爬取的数据，同时可以对数据进行管理和清洗，你可以获得更干净的数据，以便后续的分析和处理。

- 导师团队 -

小X和小Y都是知乎爬虫话题下的大V，并且都是造数的全职爬虫工程师。他们给过我很多帮助，这个课也主要由他们来讲授。小X和小Y在在成为大佬的路上也爬过很多坑，所以知道小白要学什么、怎么学。最重要的是，他们喜欢分享，还威胁大BOSS黄震昕（造数CEO）加入，这也是花无数心血完成的精品课程。

黄震昕

造数科技创始人兼CEO

创立的造数科技是一家新一代智能云数据采集服务提供商，帮助企业和个人轻松获取并分析、利用外部数据，帮助其完成市场分析、竞品监控、舆情监控、商机发现等。造数上线一年以来，已经服务了13000多个企业和个人客户，分布在零售、电商、金融、资询、大数据等行业。造数新一代智能云爬虫产品已编入人教版高中信息技术教材（2018年9月出版）。

刘畅（小X）

高级爬虫工程师

造数爬虫项目组主要负责人， CPO（首席爬虫工程师），因常年对淘宝，京东，58，高德，美团，等互联网独角兽企业进行反爬策略分析并抓取，而被各大互联网公司成为头号“害虫”，见之必杀（程序员何苦为难程序员），目前造数构建大型分布式爬虫，和开发日IP过十万的高效代理池系统。

张世润（小Y）

高级爬虫工程师

爱好者：喜欢Python，擅长爬虫，数据处理；

创作者：知乎爬虫话题大V，原创文章近百篇，拥有数千粉丝；

学习者：爱学习的“萌新”，自学成长为爬虫工程师，深谙自学之道，愿分享所有能量带大家入门。

- 老师及时解决你的每一个问题 -

除了经验丰富、带你一步步实操的课程老师之外，DC学院还建立了提升效率的学习群，助教老师会在群里及时解答学员每一个疑问。同时，你还可以跟一群未来优秀的爬虫工程师，分享经验、代码、数据，探讨爬虫和数据分析技术。

也有同学经过一个月的学习，能够写出分布式的框架，去爬去大规模的数据。我们也有信心让你在短时间内，达到爬取大规模数据的水平。

快速解决问题，学习效率才更高

【课程信息】

「 课程名称 」

Python 爬虫：入门+进阶

「 学习周期 」

建议每周至少学习8小时，2个月内完成课程

「 上课形式 」

录播课程，可随时开始上课，反复观看

「 面向人群 」

零基础的小白，负基础的小白白

「 答疑形式 」

学习群老师随时答疑，即便是最初级的问题

「 课程资料 」

重点笔记、操作详解、参考代码、课后拓展

「 课程案例 」

爬取豆瓣短评、图书、电影数据

爬取知乎用户、回答数据

爬取淘宝、京东商品数据

爬取拉勾职位数据

爬取去哪儿旅游景点数据

爬取58同城租房数据

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如有任何疑问，按下方二维码入群咨询

若群满，加 Alice 微信：datacastle2017

哦，对了，我们给每个按要求完成学习的同学

准备了DC学院的学习证书

每个证书编号对应一个独立身份信息

- 写在最后 -

很多人问，学爬虫有什么用? 学完能做什么？爬虫好学吗? 分四个点来说说我个人的体会：

1. 数据增长的趋势是不可逆的，信息不对称也会越发明显，如何有效获取互联网的大量数据，来支撑有效的市场、舆论、产品、商业分析，得出有价值的信息，爬虫将是一个基础但又核心的技能。

2. 在前面学习的同学中，很多已经能够写基础的分布式框架，有人爬取租房、电商商品、书籍、电影等数据进行了分析，有人做出了每天自动爬取新闻、天气的Demo，也有人爬到了大量的“妹子图”……

3. 未来属于大数据和人工智能，以 Python 为代表的编程技术在其中应用广泛，获得编程思维、掌握快速学习的能力，会大幅增加核心竞争力。爬虫将是学习 Python 最好的入门途径，没有之一。

4. 很多人学了很多年 Office 还是玩不转，而正确学习爬虫，一天爬豆瓣，两天爬知乎，也很轻松，所以爬虫并不难，但是要有好的学习规划，避开那些容易让人放弃的坑。

点击下方“阅读原文”，开始掌握爬虫技能

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