互联网的数据爆炸式的增长，而利用 Python 爬虫我们可以获取大量有价值的数据：
1.爬取数据，进行市场调研和商业分析
爬取知乎优质答案，筛选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
爬取商品（店铺）评论以及各种图片网站，获得图片资源以及评论文本数据。
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。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.应对特殊网站的反爬虫措施
5.Scrapy 与 MongoDB，进阶分布式
01
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 POST\GET、HTML、CSS、JS，简单了解即可，不需要系统学习。
02
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。
文末有Python入门资料，可以免费获取。
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 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。
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，找一个实际的项目练习，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。
写在最后
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