学习Python编程的人很多，有的人学完之后做了AI算法工程师，有的做了Python开发工程师，有的做了Python数据分析工程师，当然也有的做了Python爬虫工程师，今天我们就来看看Python爬虫怎么学，分为哪几个学习阶段吧。

　　Python爬虫怎么学？分哪几个阶段？

　　如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像Python这样的编程语言提供越来越多的工具，让爬虫变得简单、容易上手。

　　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。比如有的人认为学爬虫必须精通Python，然后哼哧哼哧系统学习Python的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据;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，你要爬取哪个网站的哪些数据，达到什么量级。

　　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、基础差入门的学习路径。

　　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，比如被封IP、比如各种奇怪的验证码、字体加密、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

　　遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、字体反加密、抓包、验证码的OCR处理等等。

　　往往网站在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，然而它较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，实现更加自动化的数据获取。

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