本文目录一览：
- 1、如何入门 Python 爬虫?
- 2、python爬虫入门教程
- 3、零基础小白如何在最短的时间快速入门python爬虫
- 4、全方面的掌握Requests库的使用【python爬虫入门进阶】（02）
- 5、如何入门 Python 爬虫
如何入门 Python 爬虫?
“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。
如果你想要入门Python爬虫，你需要做很多准备。首先是熟悉python编程；其次是了解HTML；
还要了解网络爬虫的基本原理；最后是学习使用python爬虫库。
如果你不懂python，那么需要先学习python这门非常easy的语言。编程语言基础语法无非是数据类型、数据结构、运算符、逻辑结构、函数、文件IO、错误处理这些，学起来会显枯燥但并不难。
刚开始入门爬虫，你甚至不需要去学习python的类、多线程、模块之类的略难内容。找一个面向初学者的教材或者网络教程，花个十几天功夫，就能对python基础有个三四分的认识了。
网络爬虫的含义：
网络爬虫，其实也可以叫做网络数据采集更容易理解。就是通过编程向网络服务器请求数据（HTML表单），然后解析HTML，提取出自己想要的数据。
这会涉及到数据库、网络服务器、HTTP协议、HTML、数据科学、网络安全、图像处理等非常多的内容。但对于初学者而言，并不需要掌握这么多。
python爬虫入门教程
工具/材料
IELD(python 3.6.2)，windows 7
01
首先打开IDLE,输入import requests模块，如果没有报错，就说明已经安装了这个模块，请跳过此步骤；如果报错，先打开命令行，win+r，弹出运行窗口，然后输入cmd，点击确定即可。
02
然后输入pip3 install requests 安装模块即可
03
然后在IDLE窗口中输入如下图所示的命令
04
在浏览器中输入，就可以打开网页，这时点击鼠标右键，然后点击查看网页源代码，就可以发现，打印的结果和在浏览器中看到的源代码是一样的
零基础小白如何在最短的时间快速入门python爬虫
Python爬虫为什么受欢迎？Python爬虫应该怎么学？
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，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，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
二
了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
三
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
四
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
五
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.
六
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很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，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，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。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），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，高效的姿势就是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。
当然唯一麻烦的是，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，是很多初学者面临的一个大问题。
希望我的回答对你有帮助，希望采纳。
全方面的掌握Requests库的使用【python爬虫入门进阶】（02）
上一篇文章简单的介绍了 爬虫相关的基础知识点，介绍了一个标准爬虫程序的三个步骤 。这篇文章就让我们接着来学习。
本文重点介绍requests库的使用以及爬虫协议。之前也写了一篇 Requests库使用的博客 ，有兴趣的小伙伴可以去看看。
前面介绍了Requests库是用来抓取网页源码，请求接口的利器，整体上是要比urllib库的request更加好用的库。官网上将其称之为唯一一个非转基因的Python HTTP库，人类可以安全享用。
Requests库有7个主要方法。
不过我们平常最常用的方法还是GET方法和POST方法。
get请求方法是爬虫中最常用到的方法，因为爬虫主要就是爬取网页的信息。最基础的使用是
这里需要通过 res.encoding='utf-8' 设置响应结果的编码格式是utf-8。不然可能会出现中文乱码
如果响应结果是二进制数据的话则需要通过 res.content 方法来提取响应结果。
设置编码的方式也可以是 res.content.decode('utf-8') 。
即
有时候get请求也需要传入参数，这里可以直接将参数拼接到URL上或者通过params参数传入一个字典。
运行结果是：
get请求只能传入简单的参数，如果参数比较复杂或者传入的参数比较多的话则GET请求就不再适用了，这时候就需要适用post请求方法了。
Post请求的请求类型有三种：
以表单的方式提交数据是POST请求的默认的请求格式，只需要将参数放在一个字典中进行传入即可。
这里将请求头的数据放在一个名为header的字典中，然后在请求时通过headers参数传入。在请求中设置了内容类型是 application/json ,编码格式是 charset=utf-8
传入的是一个json字符串，通过data参数进行传入。json字符串可以直接写也可以通过 json.dumps(dict) 方法将一个字典序列化,就像下面这样。
文件上传与本节爬虫的内容无关，在此就不过多介绍了。有兴趣的小伙伴可以看看 Python中如何编写接口，以及如何请求外部接口 这篇文章。
在网络请求中，我们常常会遇到状态码是3开头的重定向问题，在Requests中是默认开启允许重定向的，即遇到重定向时，会自动继续访问。通过将allow_redirects 属性设置为False不允许重定向。
通过timeout属性可以设置超时时间，单位是秒。get方法和post方法均可设置。
通过status_code属性可以获取接口的响应码。
有时候我们使用了抓包工具，这时候由于抓包证书提供的证书并不是受信任的数字证书颁发机构颁发的，所以证书的验证会失败，所以我们就需要关闭证书验证。在请求的时候把verify参数设置为False就可以关闭证书验证了。
爬虫协议也叫做robots协议，告诉网络蜘蛛哪些页面可以爬取，哪些页面不能爬取
爬虫文件的规范是：
允许所有的机器人
本文详细介绍了Request库的使用
如何入门 Python 爬虫
爬虫我也是接触了1个月，从python小白到现在破译各种反爬虫机制，我给你说说我的方向：
1、学习使用解析网页的函数，例如：
import urllib.request
if __name__ == '__main__':
url = "..."
data = urllib.request.urlopen(url).read() #urllib.request.urlopen(需要解析的网址)
data = data.decode('unicode_escape','ignore') #用unicode_escape方式解码
print(data)
2、学习正则表达式：
正则表达式的符号意义在下面，而正则表达式是为了筛选出上面data中的信息出来，例如：
def get_all(data):
reg = r'(search.+)(" )(mars_sead=".+title=")(.+)(" data-id=")'
all = re.compile(reg);
alllist = re.findall(all, data)
return alllist
3、将得到的结果压进数组：
if __name__ == '__main__':
info = []
info.append(get_all(data))
4、将数组写进excel：
import xlsxwriter
if __name__ == '__main__':
info = []
info.append(get_all(data))
workbook = xlsxwriter.Workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\什么文件名.xlsx') # 创建一个Excel文件
worksheet = workbook.add_worksheet() # 创建一个工作表对象
for i in range(0,len(info)):
worksheet.write(行, 列, info[i], font)#逐行逐列写入info[i]
workbook.close()#关闭excel
一个简单的爬虫搞定，爬虫的进阶不教了，你还没接触过更加看不懂
