『壹』 如何學習python爬蟲
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。 Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而
言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的
使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂 開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑 ，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從 一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。 那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。 這里給你一
條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
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學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按 「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」 這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器
獲取網頁信息的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等， 建議從requests+Xpath 開始 ，requests 負責連接網
站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多， 一
般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了 。
掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如 訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等 。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。
學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy
框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人
驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前
比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據 ，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在
Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是 數據如何入庫、如何進行提取 ，在需要的時候再學習就行。
分布式爬蟲，實現大規模並發採集
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字： 分布
式爬蟲 。
分布式這個東西，聽起來很恐怖， 但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作 ，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具 。
Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務
隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架
構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際
的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好 。
『貳』 Python編程基礎之（五）Scrapy爬蟲框架
經過前面四章的學習，我們已經可以使用Requests庫、Beautiful Soup庫和Re庫，編寫基本的Python爬蟲程序了。那麼這一章就來學習一個專業的網路爬蟲框架--Scrapy。沒錯，是框架，而不是像前面介紹的函數功能庫。
Scrapy是一個快速、功能強大的網路爬蟲框架。
可能大家還不太了解什麼是框架，爬蟲框架其實是實現爬蟲功能的一個軟體結構和功能組件的集合。
簡而言之， Scrapy就是一個爬蟲程序的半成品，可以幫助用戶實現專業的網路爬蟲。
使用Scrapy框架，不需要你編寫大量的代碼，Scrapy已經把大部分工作都做好了，允許你調用幾句代碼便自動生成爬蟲程序，可以節省大量的時間。
當然，框架所生成的代碼基本是一致的，如果遇到一些特定的爬蟲任務時，就不如自己使用Requests庫搭建來的方便了。
PyCharm安裝
測試安裝：
出現框架版本說明安裝成功。
掌握Scrapy爬蟲框架的結構是使用好Scrapy的重中之重！
先上圖：
整個結構可以簡單地概括為： 「5+2」結構和3條數據流
5個主要模塊（及功能）：
（1）控制所有模塊之間的數據流。
（2）可以根據條件觸發事件。
（1）根據請求下載網頁。
（1）對所有爬取請求進行調度管理。
（1）解析DOWNLOADER返回的響應--response。
（2）產生爬取項--scraped item。
（3）產生額外的爬取請求--request。
（1）以流水線方式處理SPIDER產生的爬取項。
（2）由一組操作順序組成，類似流水線，每個操作是一個ITEM PIPELINES類型。
（3）清理、檢查和查重爬取項中的HTML數據並將數據存儲到資料庫中。
2個中間鍵：
（1）對Engine、Scheler、Downloader之間進行用戶可配置的控制。
（2）修改、丟棄、新增請求或響應。
（1）對請求和爬取項進行再處理。
（2）修改、丟棄、新增請求或爬取項。
3條數據流：
（1）：圖中數字 1-2
1：Engine從Spider處獲得爬取請求--request。
2：Engine將爬取請求轉發給Scheler，用於調度。
（2）：圖中數字 3-4-5-6
3：Engine從Scheler處獲得下一個要爬取的請求。
4：Engine將爬取請求通過中間件發送給Downloader。
5：爬取網頁後，Downloader形成響應--response，通過中間件發送給Engine。
6：Engine將收到的響應通過中間件發送給Spider處理。
（3）：圖中數字 7-8-9
7：Spider處理響應後產生爬取項--scraped item。
8：Engine將爬取項發送給Item Pipelines。
9：Engine將爬取請求發送給Scheler。
任務處理流程：從Spider的初始爬取請求開始爬取，Engine控制各模塊數據流，不間斷從Scheler處獲得爬取請求，直至請求為空，最後到Item Pipelines存儲數據結束。
作為用戶，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是數據流的入口與出口，便可完成一個爬蟲程序的搭建。Scrapy提供了簡單的爬蟲命令語句，幫助用戶一鍵配置剩餘文件，那我們便來看看有哪些好用的命令吧。
Scrapy採用命令行創建和運行爬蟲
PyCharm打開Terminal，啟動Scrapy：
Scrapy基本命令行格式：
具體常用命令如下：
下面用一個例子來學習一下命令的使用：
1.建立一個Scrapy爬蟲工程，在已啟動的Scrapy中繼續輸入：
執行該命令，系統會在PyCharm的工程文件中自動創建一個工程，命名為pythonDemo。
2.產生一個Scrapy爬蟲，以教育部網站為例http://www.moe.gov.cn：
命令生成了一個名為demo的spider，並在Spiders目錄下生成文件demo.py。
命令僅用於生成demo.py文件，該文件也可以手動生成。
觀察一下demo.py文件：
3.配置產生的spider爬蟲，也就是demo.py文件：
4.運行爬蟲，爬取網頁：
如果爬取成功，會發現在pythonDemo下多了一個t20210816_551472.html的文件，我們所爬取的網頁內容都已經寫入該文件了。
以上就是Scrapy框架的簡單使用了。
Request對象表示一個HTTP請求，由Spider生成，由Downloader執行。
Response對象表示一個HTTP響應，由Downloader生成，有Spider處理。
Item對象表示一個從HTML頁面中提取的信息內容，由Spider生成，由Item Pipelines處理。Item類似於字典類型，可以按照字典類型來操作。