Python爬蟲知識點梳理

學任何一門技術，都應該帶着目標去學習，目標就像一座燈塔，指引你前進，不少人學着學着就學放棄了，很大部分緣由是沒有明確目標，因此，在你準備學爬蟲前，先問問本身爲何要學習爬蟲。有些人是爲了一份工做，有些人是爲了好玩，也有些人是爲了實現某個黑科技功能。不過 確定的是，學會了爬蟲，能給你的工做提供不少便利。

做爲零基礎小白，大致上可分爲三個階段去實現，第一階段是入門，掌握必備基礎知識，好比Python基礎、網絡請求的基本原理等，第二階段是模仿，跟着別人的爬蟲代碼學，弄懂每一行代碼，熟悉主流的爬蟲工具，第三階段是本身動手，到了這個階段你開始有本身的解題思路了，能夠獨立設計爬蟲系統。

爬蟲涉及的技術包括但不限於熟練一門編程語言（這裏以 Python 爲例） HTML 知識、HTTP 協議的基本知識、正則表達式、數據庫知識，經常使用抓包工具的使用、爬蟲框架的使用、涉及到大規模爬蟲，還須要瞭解分佈式的概念、消息隊列、經常使用的數據結構和算法、緩存，甚至還包括機器學習的應用，大規模的系統背後都是靠不少技術來支撐的。數據分析、挖掘、甚至是機器學習都離不開數據，而數據不少時候須要經過爬蟲來獲取，所以，做爲一門專業爬蟲工程師都是有很大的前途的。

那麼是否是必定要把上面的知識全學完了才能夠開始寫爬蟲嗎？固然不是，學習是一生的事，只要你會寫 Python 代碼了，就直接上手爬蟲，比如學車，只要能開動了就上路吧，寫代碼可比開車安全多了。

網絡請求框架都是對 HTTP 協議的實現，好比著名的網絡請求庫 Requests 就是一個模擬瀏覽器發送 HTTP 請求的網絡庫。瞭解 HTTP 協議以後，你就能夠專門有針對性的學習和網絡相關的模塊了，好比 Python 自帶有 urllib、urllib2（Python3中的urllib），httplib，Cookie等內容，固然你能夠直接跳過這些，直接學習 Requests 怎麼用，前提是你熟悉了 HTTP協議的基本內容，數據爬下來，大部分狀況是 HTML 文本，也有少數是基於 XML 格式或者 Json 格式的數據，要想正確處理這些數據，你要熟悉每種數據類型的解決方案，好比 JSON 數據能夠直接使用 Python自帶的模塊 json，對於 HTML 數據，可使用 BeautifulSoup、lxml 等庫去處理，對於 xml 數據，除了可使用 untangle、xmltodict 等第三方庫。

爬蟲工具裏面，學會使用 Chrome 或者 FireFox 瀏覽器去審查元素，跟蹤請求信息等等，如今大部分網站有配有APP和手機瀏覽器訪問的地址，優先使用這些接口，相對更容易。還有 Fiddler 等代理工具的使用。

數據清洗完最終要進行持久化存儲，你能夠用文件存儲，好比CSV文件，也能夠用數據庫存儲，簡單的用 sqlite，專業點用 MySQL，或者是分佈式的文檔數據庫 MongoDB，這些數據庫對Python都很是友好，有現成的庫支持，你要作的就是熟悉這些 API 怎麼使用。

從數據的抓取到清洗再到存儲的基本流程都走完了，也算是基本入門了，接下來就是考驗內功的時候了，不少網站都設有反爬蟲策略，他們千方百計阻止你用非正常手段獲取數據，好比會有各類奇奇怪怪的驗證碼限制你的請求操做、對請求速度作限制，對IP作限制、甚至對數據進行加密操做，總之，就是爲了提升獲取數據的成本。這時你須要掌握的知識就要更多了，你須要深刻理解 HTTP 協議，你須要理解常見的加解密算法，你要理解 HTTP 中的 cookie，HTTP 代理，HTTP中的各類HEADER。進行大規模爬蟲，一般都是從一個URL開始爬，而後把頁面中解析的URL連接加入待爬的URL集合中，咱們須要用到隊列或者優先隊列來區別對待有些網站優先爬，有些網站後面爬。每爬去一個頁面，是使用深度優先仍是廣度優先算法爬取下一個連接。每次發起網絡請求的時候，會涉及到一個DNS的解析過程（將網址轉換成IP）爲了不重複地 DNS 解析，咱們須要把解析好的 IP 緩存下來。URL那麼多，如何判斷哪些網址已經爬過，哪些沒有爬過，簡單點就是是使用字典結構來存儲已經爬過的的URL，可是若是碰過海量的URL時，字典佔用的內存空間很是大，此時你須要考慮使用 Bloom Filter（布隆過濾器），用一個線程逐個地爬取數據，效率低得可憐，若是提升爬蟲效率，是使用多線程，多進程仍是協程，仍是分佈式操做。