为何你的爬虫学着学着还是一爬就废？

你学爬虫多久了？你真的了解爬虫吗？当爬虫爬取出现问题的时候你知道如何处理吗？

如果你回答不出来，或许你真的要好好看看这篇文章了！很多初学者看着网上的教程学，却发现自己还是写不了爬虫。

1、 爬虫先知

首先 我们要知道的是：

1）理论上来讲只要是网页上面能够看到的数据都是可以爬取的；

况且互联网的内容都是人写出来的，不会第一页是a，下一页是5，肯定有规律可寻，这就给人有了爬取的可能。

（因为所有看到的网页上的数据都是由服务器发送到我们电脑上面的，只是有的数据加密过，很难解密）

2）“框架不变”：网站不同，但是原理都类似；

大部分爬虫都是从 发送请求——获得页面——解析页面——下载内容——储存内容 这样的流程来进行，只是用的工具不同。

3）分析页面数据的原则是从简到繁，从易到难；

① 直接通过网页源代码获取

② 分析是否为ajax异步加载

③ 数据是否被加密 js

4）现实中，爬虫面临的问题不少，比如：

还有很多类似的各种问题，爬虫虽说简单，但往深了学也是没有止境的（比如搜索引擎等），还是需要一步一步来，一步跨到位是不可能的。

2、 学习路线混乱

缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃。

零基础学习Python爬虫路线示例：

1）主要是学习Python的基础知识，做到基本能够掌握Python的程度。

2）了解爬虫的实现原理和技术，包括爬虫实现原理、爬虫抓取网页的详细流程、通用爬虫中网页的分类、通用爬虫相关网站文件、反爬虫应对策略、Python做爬虫的优势等。

这一阶段需要学习爬虫具体是怎样抓取网页的，并对抓取过程中产生的一些问题有所了解。

3）学习网页请求原理，包括浏览网页过程、HTTP网络请求原理、HTTP抓包工具Fiddler。

4）用做抓取网页数据的两个库：urllib和requests。

学习urllib库的基本使用，具体包括使用urllib传输数据、添加特定的Headers、设置代理服务器、超时设置、常见网络异常，然后了解更方便快捷的requests库。

最好能结合一个简单的案例，学习如何使用urllib库抓取网页数据，在这个阶段重点要能熟练地掌握这两个库的使用，反复使用练习很重要。

5）主要是几种网页解析数据的学习，包括正则表达式、XPath、Beautiful

Soup和JSONPath，以及对封装了这些技术的Python模块或库的基本使用，包括re模块、lxml库、bs4库、json模块等。

可以结合大厂社招网站的案例，了解如何使用re模块、lxml库和bs4库分别解析网页数据，知道在什么样的情景下用哪个库更有优势。

6）学习并发下载；包括多线程爬虫流程分析、使用queue模块实现多线程爬虫、协程实现并发爬取。

这个阶段的实操练习推荐糗事百科，分别使用单线程、多线程、协程这三个来获取网页数据，并分析三者的性能。

7）练习如何抓取动态内容；动态网页介绍、selenium和PhantomJS概述，selenium和PhantomJS安装配置、selenium和PhantomJS的基本使用。

模拟豆瓣网站登陆是个很好的练习案例静态网页的爬取思路，学习在项目中如何应用selenium和PhantomJS技术。

8）图像识别与文字处理的学习；包括Tesseract引擎的下载和安装、pytesseract和PIL库、处理规范格式的文字、处理验证码等。

建议能够结合识别本地验证码图片的小程序，学习如何利用pytesseract识别图像中的验证码。

9）数据库的学习；包括数据存储简介、MongoDB数据库简介、使用PyMongo库存储到数据库等。

数据库的学习相对比较简单，了解如何一步步从该网站中抓取、解析、存储电影信息。

10）爬虫框架Scrapy

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。

① 初步学习：包括常见爬虫框架介绍、Scrapy框架的架构、运作流程、安装、基本操作等。

② 进阶深入：学习Scrapy终端与核心组件

了解Scrapy终端的启动和使用，最好能通过一个示例进行巩固，然后是Scrapy框架的一些核心组件，具体包括Spiders、Item

Pipeline和Settings，能够结合爬虫的案例，了解如何使用Scrapy框架抓取手机App的数据。

③ Scrapy-Redis分布式爬虫

包括Scrapy-Redis的完整架构、运作流程、主要组件、基本使用，以及如何搭建Scrapy-Redis开发环境等，最好能结合案例运用这些知识点。

3、知识储备不够

没有任何的计算机网络、编程基础爬虫寸步难行。

上图的内容不需要做到精通，了解就可以，爬虫这方面还是需要计算机网络基础的具备。

4 、请求和解析方式的有效掌握

爬虫的本质是网络请求和数据处理，网络请求没啥可说的，用requests框架就可以。

解析得到的内容可能是HTML，可以用正则表达式、网页解析库进行解析。可能是Json，可以直接转为Json对象解析，可能是二进制数据，可以做保存或者进一步的处理。

有以下解析方式：

数据处理基本上就是对网页的HTML字符进行截取；

这一项操作建议新手先学会基本的用正则表达式匹配自己想要提取的内容，然后再用库，正则的规则对于新手来说会有点难度。

5、学会利用工具辅助

这里先了解，到具体的项目的时候，再熟悉运用，学会利用工具来辅助。

代码编辑器

IDE的话一般用pycharm或者VSCode比较多，可以根据自己的使用习惯和喜好来，没有规定说必须要用哪个。

F12开发者工具 抓包工具

是一款强大Web调试工具，它能记录所有客户端和服务器的HTTP请求。以代理web服务器的形式工作，它使用代理地址：127.0.0.1，端口：8888

火狐浏览器下的插件，比谷歌火狐系自带的F12工具都要好，可以方便查看网站收包发包的信息。

非常不错的xpath测试工具，不过要注意：

xpath checker生成的是绝对路径，遇到一些动态生成的图标（常见的有列表翻页按钮等），飘忽不定的绝对路径很有可能造成错误。

所以这里建议在真正分析的时候，只是作为参考。

正则表达测试工具

在线正则表达式测试 ，拿来多练练手，可以辅助分析，里面有很多现成的正则表达式可以用，也可以进行参考。

6、有应付反爬的能力

一爬就挂怎么行呢！

常见的反爬虫措施 应对处理手段

遇到反爬虫策略验证码之类的怎么办？（不想折腾的直接第四个）

应对反爬这一块还是要自己多上手去试，实际爬虫过程中碰到的问题肯定不会是千篇一律，处理多了才会有上手的经验。

先找个简单的静态网站试手，先别急着去爬动态网站，功力还没到（动态网站爬取相对复杂），比如说一个简单的小说网站：笔趣看。

7、动态网页怎么办？ 动态网页与静态网页的区别

静态网页：

1）静态网页不能简单地理解成静止不动的网页，它主要指的是网页中没有程序代码，只有HTML（即：超文本标记语言），一般后缀为.html,.htm,或者.xml等。

虽然静态网页的页面一旦做成，内容就不会再改变了，但是，静态网页也包括一些能动的部分，这些主要是一些GIF动画等

2）静态网页的打开，用户可以直接双击，并且不管任何人任何时间打开的页面的内容都是不变的。

动态网页：

1）动态网页是指跟静态网页相对的一种网页编程技术；

动态网页的网页文件中除了HTML标记以外，还包括一些特定功能的程序代码，这些代码可以使得浏览器和服务器可以交互，所以服务器端根据客户的不同请求动态的生成网页内容。

即动态网页相对于静态网页来说，页面代码虽然没有变，但是显示的内容却是可以随着时间、环境或者数据库操作的结果而发生改变的。

2）动态网页与网页上的各种动画、滚动字幕等视觉上的动态效果没有直接关系，动态网页也可以是纯文字内容的，也可以是包含各种动画的内容，这些只是网页具体内容的表现形式。

无论网页是否具有动态效果，只要是采用了动态网站技术（如PHP、ASP、JSP等）生成的网页都可以称为动态网页。

简单来说就是在python程序中请求网页地址下来内容和在网页上查看的html代码不一样，想要获取网页上的内容需要对其他的隐藏的数据请求进行分析。

怎样解决JavaScript渲染的问题？

答：分析Ajax请求、Selenium/WebDriver、Splash、PyV8、Ghost.py等库

遇到动态页面怎么办？

如果需要爬取异步加载的网站静态网页的爬取思路，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。

8、复制的代码不行？

很多新手说：网上的爬虫代码很多粘下来运行得不到想要的结果。

可能会是以下三方面原因：

①年代久远，爬的网站不能访问了。

②网站的结构发生了变化，原先代码的提取逻辑不适用了。

③要知道当下互联网的技术更迭发展很快的，之前很多网站都是用的HTTP协议，但是它存在着安全隐患，如今大部分都是用的HTTPS协议。

对爬虫程序来说的话就是需要在请求链接的基础上，加上headers参数：Cookie、User-Agent…依实际情况而定（User-Agent头域的内容包含发出请求的用户信息；

Cookie是在浏览器中寄存的小型数据体，它可以记载和服务器相关的用户信息）。

9、写爬虫的大致步骤

写一个爬虫的大致步骤如下

1）目的

2）分析

-> 分析网页加载流程

① 直接

② 动态加载

-> Ajax

-> Js生成：直接生成、jsonp方式

③ 工具

谷歌浏览器、f12开发者工具

-> 分布待爬取页面结构 - 提取信息

3）实现

-> 根据分析的结果，代码实现

爬取百度示例

# 爬虫示例,爬取百度页面
import requests #导入爬虫的库，不然调用不了爬虫的函数
response = requests.get(“http://www.baidu.com”) #生成一个response对象
response.encoding = response.apparent_encoding #设置编码格式
print(“状态码:”+ str( response.status_code ) ) #打印状态码
print(response.text)#输出爬取的信息

这篇看完就该轮到你大展身手啦~

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