python深度爬蟲

A. python爬蟲要學多久

python爬蟲要學三個月到半年。

自學的話，根據每個人的情況來說，學習周期是不同的，如果沒有任何基礎，零基礎小白進行Python學習的話，需要先進行簡單的Python基礎知識學習，就需要三個月左右的時間，再進行爬蟲知識的學習，少則半年左右。

如果參加Python培訓的話，從入門到精通，學習周期五個月就可以了，學習內容更加系統化，符合企業用人需求，選擇的應用領域更廣泛。

含義

1、python不是只可以做爬蟲的，很多語言都可以，尤其是 java，同時掌握它們和擁有相關開發經驗是很重要的加分項。

2、大部分的公司都要求爬蟲技術有一定的深度和廣度，深度就是類似反反爬、加密破解、驗證登錄等等技術；廣度就是分布式、雲計算等等，這都是加分項。

3、爬蟲，不是抓取到數據就完事了，如果有數據抽取、清洗、消重等方面經驗，也是加分項。

4、一般公司都會有自己的爬蟲系統，而新進員工除了跟著學習以外常做的工作就是維護爬蟲系統，這點要有了解。

B. python爬蟲是什麼

Python爬蟲是指在某種原因進行互聯網請求獲取信息

C. Python爬蟲所用到的技術有哪些

Django、Flask、web都是開發框架，爬蟲最基本要有 urllib、urllib2/requests這些庫，提液仔取工具一般要xpath、bs4、正則這些、Scrapy是爬蟲的框架，搭謹可以做深度爬取，分布式爬蟲。最重鬧枝汪要的是攻破反爬的經驗~

D. Python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

四

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.

六

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。

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。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。

E. 如何用python爬取網頁中隱藏的div內容

你說的隱藏的div內容，應該是動態載入的數據吧，不在網頁源碼中顯示，只在載入網頁時才請求數據進行顯示，一般情況下，這種數據都保存在一個json文件中，只要抓包分析出這個json文件的url地址，然後再根據json文件結構進行解析，很快就能獲取到動態載入的div數據，下面我以爬取人人貸上面的散標數據為例，簡單介紹一下python如何爬蘆枝取div動態載入的數據，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要步驟如下：

1.首先，打開散標數族咐據，如下，爬取的信息主要包括年利率、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息：

右鍵對應元素進行檢查，可以看出所有的數據嵌套在div標簽中，如下：

打開網頁源碼，我們按Ctrl+F查找對應的數據，會發現所查找的數據都未在網頁源碼中，如下，即數據都是動態載入，所以直接解析原網頁是找不到div嵌套的數據的：

2.接著，我們按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就會看到動態載入的json文件，查看這個文件，內容如下，左邊為json文件的url地址，右邊就是我們需要爬取的div數據：

3.最後對應上面的json文件，我們就可以直接獲取並解析json了，這里主要用到requests和json這2個模塊，其中requests用於根據url地址獲取json文件，json用於解析json文件，提取出我們所需要的信息，即div動態載入的數據，測試代碼如下，非常簡單：

運行程序，截圖如下，已經成功爬取到div載入的數據：

至此，我們就完成了利用python爬取div動態載入的數據。總的來說，整個過程非常簡單，最主要的陪穗敏還是抓包分析，只要你有一定的爬蟲基礎，熟悉一下上面的代碼，多調試幾遍程序，很快就能掌握的，當然，你也可以使用selenium進行爬取，直接解析就行，網上也有相關教程和資料可供參考，非常豐富，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

F. 如何學習python爬蟲

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。 Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而

言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的

使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂 開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑 ，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從 一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。 那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。 這里給你一

條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

python學習網，免費的python學習網站，歡迎在線學習！

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按 「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」 這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器

獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等， 建議從requests+Xpath 開始 ，requests 負責連接網

站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多， 一

般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了 。

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如 訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等 。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy

框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人

驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前

比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據 ，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在

Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是 數據如何入庫、如何進行提取 ，在需要的時候再學習就行。

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字： 分布

式爬蟲 。

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 。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務

隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架

構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際

的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好 。

G. 如何學習Python爬蟲

現在之所以有這么多的小夥伴熱衷於爬蟲技術，無外乎是因為爬蟲可以幫我們做很多事情，比如搜索引擎、備缺採集數據、廣告過濾等，以Python為例，Python爬蟲可以用於數據分析，在數據抓取方面發揮巨大的作用。
但是這並不意味著單純掌握一門Python語言，就對爬蟲技術觸類旁通，要學習的知識和規范還有喜很多，包括但不僅限於HTML 知識、HTTP/HTTPS 協議的基本知識、正則表達式、資料庫知識，常用抓包工具的使用、爬蟲框架的使用等。而且涉及到大規模爬蟲，還需要了解分布式的概念、消息隊列、常用的數據結構和演算法、緩存，甚至還包括機器學習的應用，大規模的系統背後都是靠很多技術來支撐的。
零基礎如何學爬蟲技術？對於迷茫的初學者來說，爬蟲技術起步學習階段，最重要的就是明確學習路徑，找准學習方法，唯有如此，在良好的學習習慣督促下，後期的系統學習才會事半功倍，游刃有餘。
用Python寫爬蟲，首先需要會Python，把基礎語法搞懂，知道怎麼使用函數、類和常用的數據結構如list、dict中的常用方法就算基本入門。作為入門爬蟲來說，需要了解 HTTP協議的基本原理，雖然 HTTP 規范用一本書都寫不完，但深入的內容可以放以後慢慢去看，理論與實踐相結合後期學習才會越來越輕松。關於爬蟲學習的具體步驟，我大概羅列了以下幾大部分，大家可以參考：
網路爬蟲基礎知識:
爬蟲的定義
爬蟲的作用
Http協議
基本抓包工具(Fiddler)使搜好用
Python模塊實現爬蟲：
urllib3、requests、lxml、bs4 模塊大體作用講解
使用requests模塊 get 方式獲取靜態頁面數據
使用requests模塊 post 方式獲取靜世滾鉛態頁面數據
使用requests模塊獲取 ajax 動態頁面數據
使用requests模塊模擬登錄網站
使用Tesseract進行驗證碼識別
Scrapy框架與Scrapy-Redis：
Scrapy 爬蟲框架大體說明
Scrapy spider 類
Scrapy item 及 pipeline
Scrapy CrawlSpider 類
通過Scrapy-Redis 實現分布式爬蟲
藉助自動化測試工具和瀏覽器爬取數據：
Selenium + PhantomJS 說明及簡單實例
Selenium + PhantomJS 實現網站登錄
Selenium + PhantomJS 實現動態頁面數據爬取
爬蟲項目實戰：
分布式爬蟲+ Elasticsearch 打造搜索引擎

H. python裡面的爬蟲是什麼

一般指的是scrapy
這個是Python的爬蟲框架
用這個框架容易寫爬蟲

I. python為什麼叫爬蟲

因為python的腳本特性，易於配置，對字元的處理也非常靈活，就像蟲子一樣靈活，故名爬蟲。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。

Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

擴展資料

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強製程序員養成良好的編程習慣。

並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出（Off-side規則），而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出。縮進成為了語法的一部分。

例如if語句：python3。

J. Python面試數據分析，爬蟲和深度學習一般都問什麼問題，筆試題目有哪些

簡單羅列些:
1.數據清洗與處理:數據讀取read_csv等，數據表構建dataframe等，數據整合concat/join/merge等，表結構處理以及切片iloc/loc等，數據統計describe/isnull/sum/apply等，圖表展示plot，數據透視表pivot_table等，異常值與缺失數據統計與處理，相關性檢驗
2.機器學習模型構建:svm,logistic,knn等
3.爬蟲:request包
4.深度學習:CNN,RNN，圖像處理，音頻處理，語義理解。