Python爬虫要学什么(python爬虫都要学什么)

学爬虫需要掌握哪些知识

学爬虫需要掌握的知识内容如下：

零基础想要入门Python爬虫，主要需要学习爬虫基础、HTTP和HTTPS、requests模块、cookie请求、数据提取方法值json等相关知识点。

只有在打牢理论知识的基础上，理解爬虫原理，学会使用 Python进行网络请求，才能做到真正掌握爬取网页数据的方法。当然如果大家觉得自学无从下手，可以在博学谷平台上观看视频课程进行学习。

爬虫的入门课程，让大家充分了解理解爬虫的原理，再学会使用 python 进行网络请求的同时，还能掌握如何爬取网页数据的方法，即掌握爬虫技术。

1、找URL，不同的网页请求方式不同，比如说登录，你点击登录的时候的url地址是什么？比如你要爬取图片，图片的地址怎么找？再比如你要获取某个话题的评论，如何获取多页的内容？

仅仅一个URL的获取就会涉及很多，网络 请求：http请求，https请求，请求头，请求方式，cookie等这些要明白。

2、了解了请求，那如何去拿到请求的内容呢？就需要用到一些请求库，比如urllib，requests，ajax或者框架scrapy。

3、拿到了内容密密麻麻的怎么提取我需要的，解析一般有四种方式：CSS选择器、XPATH、BeautifulSoup、正则表达式或普通字符串查找、JavaScript代码加载内容。这些内容需要具备前端的基础和xpath，BeautifulSoup库的使用等。

4、保存数据，数据最终持久化。

总的来讲，编程零基础的朋友不用担心自己学不会或学不好爬虫技术，只要大家选择了适合自己的学习课程，就会发现虽然爬虫技术需要学的内容很多，但是学起来并不枯燥困难，相反还十分有趣。想要掌握爬虫技术现在就开始学习吧。

python爬虫需要什么基础

1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程

一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests

负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

2.了解非结构化数据的存储

爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。

3. 掌握一些常用的反爬虫技巧

使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。

4.了解分布式存储

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

这三种工具就可以了。

学爬虫需要掌握什么技能

　一、学习Python基础知识（也可以是其他语言，但选择Python作为爬虫的入门还是不错的）

Python爬虫的过程是按照“发送请求→获得页面反馈→解析并存储数据”三个流程进行的，可以根据所学Python基础知识，利用Python爬虫相关包和规则，进行Python爬虫数据抓取。

二、学习非结构化数据存储

爬虫抓取的数据结构复杂，传统的结构化数据库可能并不适合，需要选择合适的非结构化数据库，并且学习相关操作指令，进行相关非结构化数据库的操作。

三、掌握一些常用的反爬技巧

光会写爬虫还不够，还得讲究策略，研究目标网站的反爬策略，知己知彼方能百战不殆。可以学习掌握代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等操作，来解决网站的反爬虫问题。

四、了解一些代理IP的基础知识

爬虫工作离不开代理IP，所以必须要掌握一些最基本的代理IP知识，知道HTTP、HTTPS代理IP的基本原理，了解透明、普匿、高匿代理的区别，知道如何在代码里使用。

以上只是一些基础的知识技能，掌握这些技能可以成为一名基础的爬虫工程师了，但如果想要成为高端的爬虫工程师，还得不断学习，不断实践才可以。

入门Python爬虫需要掌握哪些技能和知识点？

对于程序员来说基本上不存在重复性的工作，任何重复劳动都可以通过程序自动解决。下面千锋带你一起了解爬虫需要哪些相关的技能。

1、基本的编码基础（至少一门编程语言）

这个对于任何编程工作来说都是必须的。基础的数据结构你得会吧。数据名字和值得对应（字典），对一些url进行处理（列表）等等。事实上，掌握的越牢固越好，爬虫并不是一个简单的工作，也并不比其他工作对编程语言的要求更高。

熟悉你用的编程语言，熟悉相关的框架和库永远是百益无害。我主要用Python，用Java写爬虫的也有，理论上讲任何语言都可以写爬虫的，不过最好选择一门相关的库多，开发迅速的语言。用C语言写肯定是自找苦吃了。

2、任务队列

当爬虫任务很大的时候，写一个程序跑下来是不合适的：

如果中间遇到错误停掉，重头再来？这不科学

我怎么知道程序在哪里失败了？任务和任务之间不应该相互影响

如果我有两台机器怎么分工？

所以我们需要一种任务队列，它的作用是：讲计划抓取的网页都放到任务队列里面去。然后worker从队列中拿出来一个一个执行，如果一个失败，记录一下，然后执行下一个。这样，worker就可以一个接一个地执行下去。也增加了扩展性，几亿个任务放在队列里也没问题，有需要可以增加worker，就像多一双亏筷子吃饭一样。

常用的任务队列有kafka，beanstalkd，celery等。

3、数据库

这个不用讲了，数据保存肯定要会数据库的。不过有时候一些小数据也可以保存成json或者csv等。我有时想抓一些图片就直接按照文件夹保存文件。推荐使用NoSQL的数据库，比如mongodb，因为爬虫抓到的数据一般是都字段-值得对应，有些字段有的网站有有的网站没有，mongo在这方面比较灵活，况且爬虫爬到的数据关系非常非常弱，很少会用到表与表的关系。

4、HTTP知识

HTTP知识是必备技能。因为要爬的是网页，所以必须要了解网页。首先html文档的解析方法要懂，比如子节点父节点，属性这些。我们看到的网页是五彩斑斓的，只不过是被浏览器处理了而已，原始的网页是由很多标签组成的。处理最好使用html的解析器，如果自己用正则匹配的话坑会很多。

5、运维

这个话题要说的有很多，实际工作中运维和开发的时间差不多甚至更多一些。维护已经在工作的爬虫是一个繁重的工作。随着工作时间增加，一般我们都会学着让写出来的爬虫更好维护一些。

比如爬虫的日志系统，数据量的统计等。将爬虫工程师和运维分开也不太合理，因为如果一个爬虫不工作了，那原因可能是要抓的网页更新了结构，也有可能出现在系统上，也有可能是当初开发爬虫的时候没发现反扒策略，上线之后出问题了，也可能是对方网站发现了你是爬虫把你封杀了，所以一般来说开发爬虫要兼顾运维。

Python需要学习什么内容，好学吗？

Python相对来说挺好入门的，不过也不要掉以轻心，学习的时候还是应该认真努力，学习内容整理如下：

Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。

Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

Python　web开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。

Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。

Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。