什么是Python爬虫？如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用；

Python爬虫为什么受欢迎？

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

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

不过不用担心，我们准备了一门非常系统的爬虫课程，除了为你提供一条清晰的学习路径，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。短时间的学习，你就能够很好地掌握爬虫这个技能，获取你想得到的数据。

Python网络爬虫

1. 确立目标需求

本次练习Python爬虫的目标需求为以下两点：

1) 收集huajiao.com上的人气主播信息:每位主播的关注数，粉丝数，赞数，经验值等数据

2) 收集每位人气主播的直播历史数据，包括每次直播的开播时间，观看人数，赞数等数据

2. 确立逻辑步骤

首先通过浏览器查看www.huajiao.com网站上的各个页面，分析它的网站结构。得到如下信息：

1) 每一个导航项列出的都是直播列表，而非主播的个人主页列表

以“热门推荐”为例，如下图，每个直播页面的url格式为http://www.huajiao.com/l/liveId, 这里的liveId唯一标识一个直播，比如http://www.huajiao.com/l/52860333

（2） 在主播个人主页上有更加完整的个人信息

更加完整的个人信息包括关注数，粉丝数，赞数，经验值等数据；也有主播的直播历史数据,如下图，每个主播个人主页的url格式为http://www.huajiao.com/user/userId, 这里的userId唯一标识一个主播用户，比如http://www.huajiao.com/user/50647288

（3） 在直播页上有主播的用户ID和昵称等信息

通过点击用户昵称可以进入主播的个人主页

（4） 程序逻辑

通过以上的分析，爬虫可以从直播列表页入手，获取到所有的直播url中的直播id,即上文提到的liveId;

拿到直播id后就可以进入直播页获取用户id,即前面提到的userId,

有了userId后就可以进入主播个人主页，在个人主页上有主播完整的个人信息和直播历史信息。

具体步骤如下：

• a)：抓取直播列表页的html, 我选取的是”热门推荐”页面http://www.huajiao.com/category/1000

• b)：从获取到的“热门推荐”页面的html中过滤出所有的直播地址，http://www.huajiao.com/l/liveId

• c)：通过直播id抓取直播页面的html, 并过滤出主播的userId

• d)：通过userId抓取主播的个人主页,过滤出关注数，粉丝数，赞数，经验值；过滤出直播历史数据。

• e)：将用户数据和直播历史数据写入mysql保存

以上是根据观察网站页面，直观上得出的一个爬虫逻辑，但实际在开发过程中，还要考虑更多，比如：

• a)爬虫要定时执行，对于已经采集到的数据，采取何种更新策略

• b)直播历史数据需要请求相应的ajax接口，对收到的数据进行json解码分析

• c)主播昵称包含emoji表情，如果数据库使用常用的编码”utf8″则会写入报错

• d)过滤直播地址来获取直播id时，需要使用到正则匹配，我使用的是Python库”re”

• e)分析html，我使用的是”BeautifulSoup”

• f)读写mysql，我使用的是”pymysql”

如上逻辑步骤分析清楚后，就是编码了，利用Python来实现以上的逻辑步骤。

3. Python编码

1) 数据表设计

其中Tbl_Huajiao_User用于存储主播的个人数据，Tbl_Huajiao_Live用于存储主播的历史直播数据，其中字段FScrapedTime是每次记录更新的时间，依靠此字段可以实现简单的更新策略。

关于python中如何定义函数，直接看以上代码就可以了，使用”def”和冒号，没有大括号。其中urlopen(url)是python的库函数，需要做import, 如下：

其中BeautifulSoup是一个第三方Python库，通过它就可以方便的解析html代码了，通过它的findAll()方法找出所有的a标签，并且这个方法支持正则，所以在它的参数里我传入了一个正则re.compile(“^(/l/)”)来表示寻找一”/l/”开头的所有链接地址，bsObj.findAll(“a”, href=re.compile(“^(/l/)”))的结果是一个列表，故使用for循环来遍历列表内的元素，在遍历过程中通过使用正则re.findall(“[0-9]+”, newPage)匹配出liveId, 并临时保存在liveIds中，并将liveIds返回给调用者。

这里还是使用BeautifulSoup分析直播页的html结构，使用bsObj.title.get_text()获取到主播Id的文本信息后，通过正则获取到最终的userId

4) 通过userId进入主播个人主页获取个人信息

以上使用了python的try-except的异常处理机制，因为在使用BeautifulSoup分析html数据时，有时候会因为没有某个对象而报错，对于这种报错需要处理，否则整个程序就会停止执行，这里我们打印出了日志，在日志中记录了相应的userId。当然这里还是主要用到了BeautifulSoup便捷的功能，比如其中的get_text()方法，能够将多个标签的文本抽取出来并且能够制定文本的分隔符，和对空格等字符进行过滤。

这里使用了Python第三方库pymysql进行mysql的读写操作，而指定编码utf8mb4，也就是为了避免文章开始提到的一个问题，关于emoji表情符，如果数据库使用常用的编码”CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci”则会写入报错，注意上面sql语句里也声明了utf8mb4字符集和编码。

这里没有使用mysql的“INSERT”，而是使用了“REPLACE”,是当包含同样的FUserId的一条记录被写入时将替换原来的记录，这样能够保证爬虫定时更新到最新的数据。

前面说到，获取直播历史数据是通过直接请求ajax接口地址的，代码中的url即为接口地址，这是通过浏览器的调试工具获得的。这里用到了json的解码。

7) 将主播的直播历史数据写入Mysql

这里和以上第5项类似，就不详述了，读者可以在文章末尾的github地址获取完整的代码

所谓的骨架函数，就是控制单个小的功能函数，实现循环逻辑，一页一页的去采集数据。

spiderUserDatas()的逻辑：拿到liveId列表后，循环遍历的去取每一个liveId对应的userId,进而渠道userData并写入mysql;

spiderUserLives()的逻辑：从mysql中选出上次爬虫时间最晚的100个userId, 循环遍历地去取每一个user的直播历史数据并写入mysql;

9) 定义入口函数和命令行参数

首先，要命名python在命令行模式下如何接收参数，通过sys.argv;

再有__name__的含义，如果文件被执行，则__name__的值为”__main__”;

这样通过以上代码就可以实现命令行调用和参数处理了。

比如要爬取主播的个人信息，则执行：

4. 目标需求达成

好了，今天的知识就分享到这里，想学习python爬虫的欢迎关注爱编程的南风，私信关键词：学习资料，获取更多学习资源，如果文章对你有有帮助，请收藏关注，在今后与你分享更多学习python的文章。同时欢迎在下面评论区留言如何学习python。