今天首席CTO笔记来给各位分享关于python爬虫有多少连接的相关内容，其中也会对Python爬虫需要联网吗进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、如何用python写出爬虫？2、python爬虫爬取只显示10个3、爬虫python入门难学吗4、用python写爬虫有哪些框架？5、python爬虫需要什么基础6、如何学习python爬虫如何用python写出爬虫？
先检查是否有API
API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。
数据结构分析和数据存储
爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。
对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。
数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库MySQL等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。
数据流分析
对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。
值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。
明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。
同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。
数据采集
之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。
下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。
解析工具
源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。
BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。
正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。
对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。
数据整理
一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。
字符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。
如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。
Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。
写入数据库
如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。
写入数据库有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。
python爬虫爬取只显示10个
一个借口几万条数据但是只返回十条_爬虫实践之爬取10000条菜谱数据
2020-12-03 06:37:24
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码龄5年
关注
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爬虫实践之XX行代码爬取10000菜谱数据
什么是爬虫
爬虫：又叫做 网络蜘蛛，是一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。
点击这里了解Python爬虫介绍
如何合法地爬虫
有些网站不允许网络爬虫，或是对可爬取的内容做了限制，一个网站的爬虫协议可通过访问该网站的robots.txt文件获得
以豆瓣网为例
访问该网址()，可了解到豆瓣的爬虫协议如下
1fe03008a450885dc6da49785543e75c.png
可以看到，豆瓣对于不同的访问者有不同的访问限制，其中对于用户名为 Wandoujia Spider的访问者，豆瓣不允许访问。
我用到的菜谱网站对爬虫无限制，所以爬虫是合法的。
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本篇特色
连续爬取10000个网页
引入第三方库
import requests #发送请求
import re #正则表达式，用于提取网页数据
import winsound #提醒程序运行结束
import time #计算程序运行时间
如果没有安装这些第三方库，可以在命令提示符中输入如下代码，进行下载
pip install requests,re,winsound,time
爬虫的三个步骤
获取要爬取的所有网页的网址
提取网页内容中的有用信息
信息导出
每个步骤对应一个函数
Step_1 获取要爬取的所有网页的网址
首先我们打开该网址，查看它的源代码
0f0eb8b89c9bf17460bca4d47f017bab.png
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网页源代码
观察发现每道菜对应的网址在这个目录下
9d729b843df3a746d70ea7af31a1d962.png
用正则表达式获得该网址，写入列表中
由于每一个网页只有十道菜，点击下一页后发现网页的变化规律为换页时网址只有数字改变
d342d8422e16c48c9600a47a45a6d1c9.png
可以看到最多有1000页，也就是有10000道菜
fb279b42fcdd3cecf7cda79ba4a8ae53.png
使用循环，将每一页的菜对应的网址都写入列表，每一次写入时写入一行列表，多次写入后，形成一个二维的列表，前两页的菜谱网址在二维列表中显示如下：
31e3755dc8b45ec6f4dac3c05f261539.png
代码如下
all_url = [] #创建一个数组用于存储网页地址
def get_all_url(n): #这个函数用于获得网页中的菜的全部网址
if(n==1):
url = ""
else:
url=''%n #%s相当于C语言中的%s，表示格式化一个对象为字符，同理%d表示格式化一个对象为整数
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36" }
response = requests.get(url,headers=headers) #访问网页
response.encoding = "utf-8" #设置接收编码格式
pattern = re.compile(r'a target="_blank" href="([a-zA-z]+://[^s]*)"', re.S)
#正则表达式提取网页中的网址，re.S表示在整个文本中进行匹配，如果不加re.S，将只在一行进行匹配
result = pattern.findall(response.text) #获取的网页结果存储到result里
all_url.append(result[0:10])#由于每页只有十道菜，result中只有前十条对应的是菜的网址，故我们只添加前十条
return all_url #作为返回值返回这个列表
关于headers的说明
在使用python爬虫爬取数据的时候，经常会遇到一些网站的反爬虫措施，一般就是针对于headers中的User-Agent，如果没有对headers进行设置，User-Agent会声明自己是python脚本,而如果网站有反爬虫的想法的话，必然会拒绝这样的连接。而修改headers可以将自己的爬虫脚本伪装成浏览器的正常访问，来避免这一问题。 点击这里了解详情
关于编码格式utf-8 的说明
utf-8，可以编码中文，大部分python编译器都默认编码方式为utf-8 点击这里了解详情
Step_2 提取网页中的有用信息
打开一道菜的网址，查看源代码，寻找我们需要的信息在哪里，然后用正则表达式获取，流程与上个函数获取网址相同
主辅料信息在这里
c0ddfd3110775bb8b71759f6927f26d4.png
特征信息在这里（包括做法和口味）
38c99c1a51137debcafe38ae3122e19a.png
def get_info(resp,output):
name_pattern = re.compile(r'h1(.*)/h1')# 正则表达式获取菜名信息
food_pattern = re.compile(r'span class="t"(.*)/spanspan class="a"(.*)/span/a/div')# 正则表达式获得主料信息
fixing_pattern = re.compile(r'div class="c_mtr_li"span class="t1"(.*)/spanspan class="a"(.*)/span/div') # 正则表达式获得辅料信息
fearture1_pattern = re.compile(r'div class="cpargs cpargs2"div class="i"/div(.)/div')# 正则表达式获得特征_1
fearture2_pattern = re.compile(r'div class="cpargs cpargs3"div class="i"/div(.*)/div')# 正则表达式获得特征_2
name = name_pattern.findall(resp.text) # 提取菜名信息
food = food_pattern.findall(resp.text)# 提取主料信息
fixing = fixing_pattern.findall(resp.text)#提取辅料信息
fearture1 = fearture1_pattern.findall(resp.text) #提取特征_1
fearture2 = fearture2_pattern.findall(resp.text)#提取特征_2
output.write(str(name))#将菜名写入output文件，write函数不能写int类型的参数，所以使用str()转化
output.write('t')#进入下一个单元格
output.write(str(fearture1))#将特征_1写入output文件
output.write('t')#进入下一个单元格
output.write(str(fearture2))#将特征_2写入output文件
output.write('t')#进入下一个单元格
for i in range(len(food)):
for j in range(len(food[i])):
output.write(str(food[i][j])) #写入主料
output.write('t')
if(len(food)11):
output.write('t'*2*(11-len(food))) #每道菜的主料数目不同，该行代码可使表格内容对齐
for i in range(len(fixing)):
for j in range(len(fixing[i])):
output.write(str(fixing[i][j])) #写入辅料
output.write('t')
output.write('n') #换行
Step_3 信息导出
def spider():
output = open('E:programingpython苏菜_2.xls','w',encoding='utf-8')#创建一个excel文件，编码格式为utf-8
output.write('名称t做法t特色t主料')#写入标题栏
output.write('t'*22)#使内容对齐
output.write('辅料n')#写入标题栏
for i in range(len(all_url)):
for j in range(len(all_url[i])):
url2=all_url[i][j]
response = requests.get(url2)#逐个访问网页，获得数据
response.encoding = "utf-8" #设置接收编码格式
get_info(response,output)#处理数据，提取信息
output.close()#关闭文件
主函数
time_start = time.time()#记录程序开始时间
for i in range(1,2):#逐页获取菜谱网页信息
get_all_url(i)
spider()#进行提取处理并导出
duration = 1000#提示音时长，1000毫秒 = 1秒
freq = 440 #提示音频率
time_end=time.time()#记录程序结束时间
print('totally cost',time_end-time_start)#打印程序运行时间
winsound.Beep(freq,duration*10) #响铃提示程序结束
经实验，爬取10000条代码需要用时3453秒左右
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最后获得的数据如下
97a8662cf048844850658aef841e04c3.png
写在后面
我是一个C语言上不了80的小白，全靠某度和某歌东拼西凑我的这个程序，在代码风格与写作等方面存在不可避免地会有一些错误和不足的地方，希望大家多多与我交流，多多批评指教我。
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。
用python写爬虫有哪些框架？
1、Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求。
2、pyspider
是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。
3、Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
4、Portia是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核;可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。
5、Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab，您可以构建各种复杂的网页抓取工具，从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具。Grab提供一个API用于执行网络请求和处理接收到的内容，例如与HTML文档的DOM树进行交互。
python爬虫需要什么基础
网页知识
html，js,css，xpath这些知识，虽然简单，但一定需要了解。 你得知道这些网页是如何构成的，然后才能去分解他们.
HTTP知识
一般爬虫你需要模拟浏览器的操作，才能去获取网页的信息
如果有些网站需要登录，才能获取更多的资料，你得去登录，你得把登录的账号密码进行提交
有些网站登录后需要保存cookie信息才能继续获取更多资料
正则表达式
有了正则表达式才能更好的分割网页信息，获取我们想要的数据，所以正则表达式也是需要了解的.
一些重要的爬虫库
url,url2
beautiul Soup
数据库
爬取到的数据我们得有个地方来保存，可以使用文件，也可以使用数据库，这里我会使用mysql，还有更适合爬虫的MongoDB数据库，以及分布式要用到的redis 数据库
爬虫框架
PySpider和Scrapy 这两个爬虫框架是非常NB的,简单的爬虫可以使用urllib与urllib2以及正则表达式就能完成，但高级的爬虫还得用这两个框架。 这两个框架需要另行安装。后面一起学习.
反爬虫
有时候你的网站数据想禁止别人爬取，可以做一些反爬虫处理操作。 打比方百度上就无法去查找淘宝上的数据，这样就避开了搜索引擎的竞争，淘宝就可以搞自己的一套竞价排名
分布式爬虫
使用多个redis实例来缓存各台主机上爬取的数据。
爬虫要学的东西还是挺多的，想把爬虫玩得666，基本就是这些知识点吧！
如何学习python爬虫
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。 Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而
言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的
使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有的人则认为先要掌握网页的知识，遂 开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑 ，瘁……
但掌握正确的方法，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。 那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。 这里给你一
条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
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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，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了 。
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。
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
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，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
学习数据库基础，应对大规模数据存储
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。
分布式爬虫，实现大规模并发采集
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。
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（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好 。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python爬虫有多少连接的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于Python爬虫需要联网吗、python爬虫有多少连接的相关内容别忘了在本站进行查找喔。