我們都知道在互聯網時代，數據才是最重要的，而且如果把數據用用得好的話，會創造很大的價值空間。但是沒有大量的數據，怎麽來創建價值呢？如果是自己的業務每天都能產生大量的數據，那麽數據量的來源問題就解決啦，但是沒有數據怎麽辦？？哈哈哈，靠爬蟲來獲取呀！！！

通過利用爬蟲技術獲取規模龐大的互聯網數據，然後做市場分析、競品調研、用戶分析、商業決策等。

也許對於小白來說，爬蟲是一件非常難且技術門檻高的是，但是如果掌握了正確的方法，在短時間內可以讓你應運自如。下面就分享一下我的學習經驗吧。

另外，小編有自己的學習交流群（主要是Python）大家如果想要來學習的話，可以加下：719+139+688，不管你是小白還是大牛，小編都歡迎，而且小編會在群裏面不定期分享幹貨，包括小編自己整理的一份2018年最新學習資料和零基礎入門教程，歡迎初學和進階中的小夥伴

先學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

Python中爬蟲的包很多：有urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，初學者可以從requests包和Xpath包開始學習，requests包主要負責連接網站，返回網頁，而Xpath用於解析網頁，便於抽取數據。大概的過程大概就是先發送請求，然後獲得頁面並解析頁面，最後抽取儲存內容。

掌握反爬蟲技術

我們在爬蟲過程中一般會遇到網站封IP、動態加載或各種奇怪的驗證碼和userAgent訪問限制等問題。我們需要使用訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR等手段來解決。

scrapy搭建工程化的爬蟲

在遇到復雜情況的時候，就需要使用scrapy 框架啦。scrapy是一個非常強大的爬蟲框架，能便捷地構建request，還有強大的selector方便地解析response，有著超高的性能，還有使爬蟲工程化、模塊化。

學習數據庫基礎，應對大規模數據存儲

比如：MongoDB NoSQL數據庫用來存儲一些非結構化的數據。也有學習關系型數據庫Mysql或Oracle。

利用分布式爬蟲實現並發爬取

在爬蟲的過程中會遇到爬取海量數據的情況，這時的效率會降低。可以利用分布式爬蟲來解決此問題。就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，主要是使用Scrapy + MongoDB + Redis這三種技術。Redis主要用來存儲要爬取的網頁隊列，而MongoDB就是來存儲結果的。

如果你連分布式爬蟲都學的很好了，那你基本就是一個大牛啦。

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大神教你如果學習Python爬蟲 如何才能高效地爬取海量數據