ajax爬虫python
1. python爬虫学习教程哪个好
第一阶段
Python开发基础和核心特性1.变量及运算符2.分支及循环3.循环及字符串4.列表及嵌套列表5.字典及项目练习6.函数的使用7.递归及文件处理8.文件9.面向对象10.设计模式及异常处理11.异常及模块的使用12.坦克大战13.核心编程14.高级特性15.内存管理
第二阶段
数据库和linux基础1.并发编程2.网络通信3.Mysql4.Linux5.正则表达式
第三阶段
web前端开发基础1.html基本标签2.css样式3.css浮动和定位4.js基础5.js对象和函数6.js定时器和DOM7.js事件响应8.使用jquery9.jquery动画特效10.Ajax异步网络请求
第四阶段
Python Web框架阶段1.Django-Git版本控制2.Django-博客项目3.Django-商城项目4.Django模型层5.Django入门6.Django模板层7.Django视图层8.Tornado框架
第五阶段
Python 爬虫实战开发1.Python爬虫基础2.Python爬虫Scrapy框架
2. 入门Python爬虫需要掌握哪些技能和知识点
Python在爬虫方面用得比较多，所以你如果能掌握以下内容，找工作的时候就会顺利很多：
1、python不是唯一可以做爬虫的，很多语言都可以，尤其是 java,同时掌握它们和拥有相关开发经验是很重要的加分项;
2、大部分的公司都要求爬虫技术有一定的深度和广度，深度就是类似反反爬、加密破解、验证登录等等技术;广度就是分布式、云计算等，都是加分项;
3、爬虫，不是抓取到数据就完事了，如果有数据抽取、清洗、消重等方面经验，也是加分项;
4、一般公司都会有自己的爬虫系统，而新进员工除了跟着学习以外常做的工作就是维护爬虫系统，这点要有了解;
5、还有一个加分项就是前端知识，尤其是常用的 js、ajax、html/xhtml、css 等相关技术为佳，其中 js 代码的熟悉是很重要的;
6、补充一条，随着手持设备的市场占比越来越高，app 的数据采集、抓包工具的熟练使用会越来越重要。
以上内容，不要求全部掌握，但是掌握得越多，那么你的重要性就越高。
3. 想学爬虫就一定要学Python吗
学python不一定要学爬虫。python的应用范围很广泛，如软件开发、科学计算、自动化运维、云计算、web开发、网络爬虫、人工智能等。爬虫不仅仅可以用python写，很多语言都可以实现爬虫。例C，C++、C#、Perl、 Python、Java、 Ruby都可以写爬虫，原理其实相差不大，只不过是平台问题。网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件；爬虫主要的工作就是根据一定的规则去抓取网络上我们想要的数据的程序，这里大家要注意的是爬虫不一定非要使用Python才可以实现的，使用JavaScript、Java等语言都是可以实现的。千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。
4. 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。
5. 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
url,url2
beautiul Soup
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
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。 打比方网络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！
6. python网络爬虫怎么学习
现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
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。
7. python爬虫可以自学吗
无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发，又或者是科学计算、图像处理，Python编程都可以胜任。或许是因为这种属性，周围好多小伙伴都开始学习Python。Python爬虫可以自学吗？（推荐学习：Python视频教程）
可以的，世上无难事只怕有心人。只要你下定决心，把下面的书籍吃透，动手实践，相信你的爬虫技术一定ok。
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档
1、如果你用Python3写爬虫，强力推荐《Python网络数据采集》这本书，应该是目前最系统最完善介绍Python爬虫的书。可以去图灵社区买电子版。
书的内容很新也很系统，从beautifulSoup，requests到ajax，图像识别，单元测试。比起绝大多数blog零散的教程要好的多，看完书后就可以去做些实战项目，这个时候可以去github上找类似的项目借鉴下。
2、国内也有一本讲爬虫的好书，《自己动手写网络爬虫》，这本书除了介绍爬虫基本原理，包括优先级，宽度优先搜索，分布式爬虫，多线程，还有云计算，数据挖掘内容。只不过用了java来实现，但思路是相同的。
Python爬虫靠系统学习固然好，直接写一个项目出来效果更加简单粗暴!(不过自己现在的水平写出来都是流水一般的面向过程的代码，代码的重复部分太多，正在回过头去学习面向对象编程，学习类和方法的使用。不过，我还是坚定地认为：入门的时候，应该直接简单粗暴地实践一个项目。
3、哪里不会搜哪里!哪里报错改哪里!相信我你遇到的99%的问题都能从网上找到相似的问题，你需要做的就是写代码!搜问题!调BUG!你搜不到解决办法的情况下，80%的情况是你搜索的姿势不对，另外20%可能需要你自己动动脑子，换个思路去做。
目前在IT行业里，技术是在新月异的更新中，不断换代升级，Python行业更是如此。而我们知道，在学校所学专业知识可能很难满足如今的社会需求。
说了这么多，要是现在的情况不适合你进行自学，或许是你的自制力不够，或许是你没有足够多的时间自学，或许你需要更专业的课程学习，相信专业的课程学习能带给你更多东西，相信你会收获更多的友谊和人脉资源。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python爬虫可以自学吗的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
8. python爬虫入门需要哪些基础
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
9. python爬虫是什么
Python爬虫是指在某种原因进行互联网请求获取信息