爬蟲好學(xué)么？

相對于人工智能、數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)來講，Python爬蟲還是比較簡單的。想要從事爬蟲工作，需要掌握以下知識：

學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)知識并實現(xiàn)基本的爬蟲過程

一般獲取數(shù)據(jù)的過程都是按照 發(fā)送請求-獲得頁面反饋-解析并且存儲數(shù)據(jù) 這三個流程來實現(xiàn)的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網(wǎng)頁的過程。

Python中爬蟲相關(guān)的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests
負(fù)責(zé)連接網(wǎng)站，返回網(wǎng)頁，Xpath 用于解析網(wǎng)頁，便于抽取數(shù)據(jù)。

2.了解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲

爬蟲抓取的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜 傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫可能并不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。

3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧

使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等處理方式既可以解決大部分網(wǎng)站的反爬蟲策略。

4.了解分布式存儲

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
這三種工具就可以了。

python爬蟲難還是后端難

這個問題并沒有一個標(biāo)準(zhǔn)的答案，因為不同的開發(fā)者的經(jīng)驗和技能水平也不同。但是可以從以下幾個角度來討論。
首先，Python爬蟲和后端開發(fā)都有其具有挑戰(zhàn)性的地方。在Python爬蟲中，要處理的頁面結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，需要對HTML、CSS、等語言有很深的理解，并且對正則表達(dá)式和XPath等技術(shù)有一定掌握程度。而在后端開發(fā)中，要面對的則是多線程、多進(jìn)程、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)安全等方面的問題，需要有較強的編程能力和系統(tǒng)設(shè)計能力。
其次，Python爬蟲對于初學(xué)者來說可能會更加難一些。因為Python爬蟲講究的是從整個網(wǎng)站中獲取數(shù)據(jù)，因此需要掌握一定的網(wǎng)絡(luò)請求方面的知識，以及爬蟲的相關(guān)規(guī)則和限制。此外，Python爬蟲需要處理爬蟲被禁止訪問、網(wǎng)站IP被封鎖等問題，而這些問題需要的經(jīng)驗很少有入門者能夠掌握。
總的來說，Python爬蟲和后端開發(fā)都是需要時間和精力投入的，但對于編程經(jīng)驗和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方面技能相對欠缺的學(xué)習(xí)者來說，Python爬蟲可能會更難一些。

Python爬蟲好學(xué)嗎？

對于有一定編程經(jīng)驗的人來說，python相對好學(xué)些。
而其他人，則要看一點毅力和天賦了，因為學(xué)以致用，最終用python達(dá)到你的學(xué)習(xí)目的，才算有價值。若只是單純的學(xué)學(xué)，開始也不算太難，但深入還是有一定難度的，特別是一些大項目。相比之下，python的一大好處，就是各類現(xiàn)成的實用庫，幾行代碼就可以實現(xiàn)一個小目標(biāo)。
python，將來還是蠻有用的，就連地產(chǎn)大佬潘石屹，都開始學(xué)python了（雖然不明白他的意圖）。
人生苦短，我用python！

Python語言的爬蟲好寫嗎？

不難的，python3自帶的urllib模塊可以編寫輕量級的簡單爬蟲。至于怎么定位一個網(wǎng)頁中具體元素的url可自行百度火狐瀏覽器的firebug插件或者谷歌瀏覽器的自帶方法
歡迎您關(guān)注我，遇到問題可以與我交流溝通

Python爬蟲好寫嗎？

python爬蟲不簡單的，基礎(chǔ)爬蟲：
（1）基礎(chǔ)庫：urllib模塊/requests第三方模塊
首先爬蟲就是要從網(wǎng)頁上把我們需要的信息抓取下來的，那么我們就要學(xué)習(xí)urllib/requests模塊，這兩種模塊是負(fù)責(zé)爬取網(wǎng)頁的。這里大家覺得哪一種用的習(xí)慣就用哪一種，選擇一種精通就好了。我推薦讀者使用使用requests模塊，因為這一種簡便很多，容易操作、容易理解，所以requests被稱為“人性化模塊”。
（2）多進(jìn)程、多線程、協(xié)程和分布式進(jìn)程：
為什么要學(xué)著四個知識呢？假如你要爬取200萬條的數(shù)據(jù)，使用一般的單進(jìn)程或者單線程的話，你爬取下載這些數(shù)據(jù)，也許要一個星期或是更久。試問這是你想要看到的結(jié)果嗎？顯然單進(jìn)程和單線程不要滿足我們追求的高效率，太浪費時間了。只要設(shè)置好多進(jìn)程和多線程，爬取數(shù)據(jù)的速度可以提高10倍甚至更高的效率。
（3）網(wǎng)頁解析提取庫：xpath//正則表達(dá)式
通過前面的（1）和（2）爬取下來的是網(wǎng)頁源代碼，這里有很多并不是我們想要的信息，所以需要將沒用的信息過濾掉，留下對我們有價值的信息。這里有三種解析器，三種在不同的場景各有特色也各有不足，總的來說，學(xué)會這三種靈活運用會很方便的。推薦理解能力不是很強的朋友或是剛?cè)腴T爬蟲的朋友，學(xué)習(xí)是很容易掌握并能夠快速應(yīng)用實戰(zhàn)的，功能也非常強大。
（4）反屏蔽：請求頭/代理服務(wù)器/cookie
在爬取網(wǎng)頁的時候有時會失敗，因為別人網(wǎng)站設(shè)置了反爬蟲措施了，這個時候就需要我們?nèi)窝b自己的行為，讓對方網(wǎng)站察覺不到我們就是爬蟲方。請求頭設(shè)置，主要是模擬成瀏覽器的行為；IP被屏蔽了，就需要使用代理服務(wù)器來破解；而cookie是模擬成登錄的行為進(jìn)入網(wǎng)站。
（5）異常：超時處理/異常處理，這里不做介紹了，自己去了解一下。
（6）數(shù)據(jù)儲存庫：文件系統(tǒng)儲存/MySQL/MongoDB
數(shù)據(jù)的儲存大概就這三種方式了，文件系統(tǒng)儲存是運用了python文件操作來執(zhí)行的；而MySQL要使用到數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建表格來儲存數(shù)據(jù)；MongoDB在爬蟲里是非常好的儲存方式，分布式爬蟲就是運用了MongoDB來儲存的。各有特色，看自己需要哪種，在靈活運用。
（7）動態(tài)網(wǎng)頁抓?。篈jax/PhantomJS/Selenium這三個知識點
（8）抓包：APP抓包/API爬蟲
（9）模擬登陸的 爬蟲