本文目录一览：
python爬虫入门教程
工具/材料
IELD(python 3.6.2)，windows 7
01
首先打开IDLE,输入import requests模块，如果没有报错，就说明已经安装了这个模块，请跳过此步骤；如果报错，先打开命令行，win+r，弹出运行窗口，然后输入cmd，点击确定即可。
02
然后输入pip3 install requests 安装模块即可
03
然后在IDLE窗口中输入如下图所示的命令
04
在浏览器中输入，就可以打开网页，这时点击鼠标右键，然后点击查看网页源代码，就可以发现，打印的结果和在浏览器中看到的源代码是一样的
python网络爬虫怎么学习
链接：
提取码：2b6c
课程简介
毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？
Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。
带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。
课程目录
开始之前，魔力手册 for 实战学员预习
第一周：学会爬取网页信息
第二周：学会爬取大规模数据
第三周：数据统计与分析
第四周：搭建 Django 数据可视化网站
......
爬虫python入门难学吗
爬虫是大家公认的入门Python最好方式，没有之一。虽然Python有很多应用的方向，但爬虫对于新手小白而言更友好，原理也更简单，几行代码就能实现基本的爬虫，零基础也能快速入门，让新手小白体会更大的成就感。因此小编整理了新手小白必看的Python爬虫学习路线全面指导，希望可以帮到大家。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
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。Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从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。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下。当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。
2.了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备Python爬虫工程师的思维了。
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
Python客栈送红包、纸质书
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。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。Scrapy 前面我们说过了，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。所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
只要按照以上的Python爬虫学习路线，一步步完成，即使是新手小白也能成为老司机，而且学下来会非常轻松顺畅。所以新手在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目，直接开始操作。
其实学Python编程和练武功其实很相似，入门大致这样几步:找本靠谱的书,找个靠谱的师傅，找一个地方开始练习。
学语言也是这样的：选一本通俗易懂的书，找一个好的视频资料，然后自己装一个IDE工具开始边学边写。
7.给初学Python编程者的建议：
①信心。可能你看了视频也没在屏幕上做出点啥，都没能把程序运行起来。但是要有自信，所有人都是这样过来的。
②选择适合自己的教程。有很早的书籍很经典，但是不是很适合你，很多书籍是我们学过一遍Python之后才会发挥很大作用。
③写代码，就是不断地写，练。这不用多说，学习什么语言都是这样。总看视频，编不出东西。可以从书上的小案例开始写，之后再写完整的项目。
④除了学Python，计算机的基础也要懂得很多，补一些英语知识也行。
⑤不但会写，而且会看，看源码是一个本领，调试代码更是一个本领，就是解决问题的能力，挑错。理解你自己的报错信息，自己去解决。
⑥当你到达了一个水平，就多去看官方的文档，在CSDN上面找下有关Python的博文或者群多去交流。
希望想学习Python的利用好现在的时间，管理好自己的学习时间，有效率地学习Python，Python这门语言可以做很多事情。
如何学习Python爬虫
现在之所以有这么多的小伙伴热衷于爬虫技术，无外乎是因为爬虫可以帮我们做很多事情，比如搜索引擎、采集数据、广告过滤等，以Python为例，Python爬虫可以用于数据分析，在数据抓取方面发挥巨大的作用。
但是这并不意味着单纯掌握一门Python语言，就对爬虫技术触类旁通，要学习的知识和规范还有喜很多，包括但不仅限于HTML 知识、HTTP/HTTPS 协议的基本知识、正则表达式、数据库知识，常用抓包工具的使用、爬虫框架的使用等。而且涉及到大规模爬虫，还需要了解分布式的概念、消息队列、常用的数据结构和算法、缓存，甚至还包括机器学习的应用，大规模的系统背后都是靠很多技术来支撑的。
零基础如何学爬虫技术？对于迷茫的初学者来说，爬虫技术起步学习阶段，最重要的就是明确学习路径，找准学习方法，唯有如此，在良好的学习习惯督促下，后期的系统学习才会事半功倍，游刃有余。
用Python写爬虫，首先需要会Python，把基础语法搞懂，知道怎么使用函数、类和常用的数据结构如list、dict中的常用方法就算基本入门。作为入门爬虫来说，需要了解 HTTP协议的基本原理，虽然 HTTP 规范用一本书都写不完，但深入的内容可以放以后慢慢去看，理论与实践相结合后期学习才会越来越轻松。关于爬虫学习的具体步骤，我大概罗列了以下几大部分，大家可以参考：
网络爬虫基础知识:
爬虫的定义
爬虫的作用
Http协议
基本抓包工具(Fiddler)使用
Python模块实现爬虫：
urllib3、requests、lxml、bs4 模块大体作用讲解
使用requests模块 get 方式获取静态页面数据
使用requests模块 post 方式获取静态页面数据
使用requests模块获取 ajax 动态页面数据
使用requests模块模拟登录网站
使用Tesseract进行验证码识别
Scrapy框架与Scrapy-Redis：
Scrapy 爬虫框架大体说明
Scrapy spider 类
Scrapy item 及 pipeline
Scrapy CrawlSpider 类
通过Scrapy-Redis 实现分布式爬虫
借助自动化测试工具和浏览器爬取数据：
Selenium + PhantomJS 说明及简单实例
Selenium + PhantomJS 实现网站登录
Selenium + PhantomJS 实现动态页面数据爬取
爬虫项目实战：
分布式爬虫+ Elasticsearch 打造搜索引擎
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。