1、Python基礎教程 學習基本的爬蟲過程

　　大部分爬蟲都是按“發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取并儲存內容”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 用于解析網頁，便于抽取數據。

　　2、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。

　　3、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，接下來就要學習強大的 scrapy 框架了，它能幫助你應對非常復雜的情況。

　　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。

　　4、學習數據庫基礎，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。所以掌握一種數據庫是必須的，比如MongoDB。

　　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，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

　　因為這里要用到的數據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。

　　5、分布式爬蟲，實現大規模并發采集

　　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“分布式爬蟲”。

　　分布式爬蟲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和MongoDB前面我們說過了，一個用于做基本的頁面爬取，一個用于存儲爬取的數據，Redis則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

　　當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那么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。

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