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：
1.爬取数据，进行市场调研和商业分析。
爬取知乎优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。 抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。爬取招聘网站各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据。
比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。
3.爬取优质的资源：图片、文本、视频
爬取知乎钓鱼贴图片网站，获得福利图片。
这些事情，原本我们也是可以手动完成的，但如果是单纯地复制粘贴，非常耗费时间，比如你想获取100万行的数据，大约需忘寝废食重复工作两年。而爬虫可以在一天之内帮你完成，而且完全不需要任何干预。
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。比如有的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，你要爬取哪个网站的哪些数据，达到什么量级。
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.了解爬虫的基本原理及过程
2.Requests+Xpath 实现通用爬虫套路
3.了解非结构化数据的存储
4.学习scrapy，搭建工程化爬虫
5.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
6.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
7.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
1.了解爬虫的基本原理及过程
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。
简单来说，我们向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，我们可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。
在这部分你可以简单了解 HTTP 协议及网页基础知识，比如 POSTGET、HTML、CSS、JS，简单了解即可，不需要系统学习。
2.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议你从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。掌握之后，你会发现爬虫的基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，小猪、豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
来看一个爬取豆瓣短评的例子：
选中第一条短评，右键-“检查”，即可查看源代码
把短评信息的XPath信息复制下来
我们通过定位，得到了第一条短评的XPath信息：
//*[@id="comments"]/ul/li[1]/div[2]/p但是通常我们会想爬取很多条短评，那么我们会想获取很多这样的XPath信息：
//*[@id="comments"]/ul/li[1]/div[2]/p//*[@id="comments"]/ul/li[2]/div[2]/p//*[@id="comments"]/ul/li[3]/div[2]/p………………………………观察1、2、2条短评的XPath信息，你会发现规律，只有
后面的序号不一样，恰好与短评的序号相对应。那如果我们想爬取这个页面所有的短评信息，那么不要这个序号就好了呀。
通过XPath信息，我们就可以用简单的代码将其爬取下来了：
import requestsfrom lxml import etree#我们邀抓取的页面链接url='https://book.douban.com/subject/1084336/comments/'#用requests库的get方法下载网页r=requests.get(url).text#解析网页并且定位短评s=etree.HTML(r)file=s.xpath('//*[@id="comments"]/ul/li/div[2]/p/text()')#打印抓取的信息print(file)
爬取的该页面所有的短评信息
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基本没问题了。
这个过程中你还需要了解一些Python的基础知识：
文件读写操作：用来读取参数、保存爬下来的内容
list(列表)、dict(字典)：用来序列化爬取的数据
条件判断(if/else)：解决爬虫中的判断是否执行
循环和迭代(for ……while)：用来循环爬虫步骤
3.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text、csv这样的文件。还是延续上面的例子：
用Python的基础语言实现存储：
with open('pinglun.text','w',encoding='utf-8') as f: for i in file: print(i) f.write(i)用pandas的语言来存储：
#import pandas as pd#df = pd.DataFrame(file)#df.to_excel('pinglun.xlsx')这两段代码都可将爬下来的短评信息存储起来，把代码贴在爬取代码后面即可。
存储的该页的短评数据
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。以下知识点掌握就好：
- 缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
- 重复值处理：重复值的判断与删除
- 空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
- 分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
4.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
爬取一个页面的的数据是没问题了，但是我们通常是想爬取多个页面啊。
这个时候就要看看在翻页的时候url是如何变化了，还是以短评的页面为例，我们来看多个页面的url有什么不同：
https://book.douban.com/subject/1084336/comments/https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p=2https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p=3https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p=4……………………通过前四个页面，我们就能够发现规律了，不同的页面，只是在最后标记了页面的序号。我们以爬取5个页面为例，写一个循环更新页面地址就好了。
for a in range(5): url="http://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p={}".format(a)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。
比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化，这通常就是异步加载。我们用开发者工具取分析网页加载信息，通常能够得到意外的收获。
通过开发者工具分析加载的信息
比如很多时候如果我们发现网页不能通过代码访问，可以尝试加入userAgent 信息。
浏览器中的userAgent信息
在代码中加入userAgent信息
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。
5.学习爬虫框架，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。
6.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。
7.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，听起来非常吓人，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。
所以不要被有些看起来很高深的东西吓到了。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。
当然唯一困难的是，刚开始没有经验的时候，在寻找资源、搜索解决问题的方法时总会遇到一些困难，因为往往在最开始，我们去描述清楚具体的问题都很难。如果有大神帮忙指出学习的路径和解答疑问，效率会高不少。
