互联网的数据爆炸式的增长，而利用 Python 爬虫我们可以获取大量有价值的数据：
爬取知乎优质答案，筛选各话题下最优质的内容； 抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析；爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。
爬取商品（店铺）评论以及各种图片网站，获得图片资源以及评论文本数据。
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。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径：
1.了解爬虫的基本原理及过程
2.Requests+Xpath 实现通用爬虫套路
3.了解非结构化数据的存储
4.应对特殊网站的反爬虫措施
5.Scrapy 与 MongoDB，进阶分布式
有些项目可能比较老了，不能用了，大家可以参考一下，重要的是一个思路，借鉴前人的一些经验，希望能帮到大家,需要的小伙伴们文末领取下资料包。
如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。
从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用；
用户获取网络数据的方式：
方式1：浏览器提交请求—>下载网页代码—>解析成页面
方式2：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中
爬虫要做的就是方式2。
1、发起请求
使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request
Request包含：请求头、请求体等
Request模块缺陷：不能执行JS 和CSS 代码
2、获取响应内容
如果服务器能正常响应，则会得到一个Response
Response包含：html，json，图片，视频等
3、解析内容
解析html数据：正则表达式（RE模块），第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等
解析json数据：json模块
解析二进制数据:以wb的方式写入文件
4、保存数据
数据库（MySQL，Mongdb、Redis）
文件
Request： 用户将自己的信息通过浏览器（socket client）发送给服务器（socket server）
Response： 服务器接收请求，分析用户发来的请求信息，然后返回数据（返回的数据中可能包含其他链接，如：图片，js，css等）
ps： 浏览器在接收Response后，会解析其内容来显示给用户，而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后，是要提取其中的有用数据。
1、请求方式：
常见的请求方式：GET / POST
2、请求的URL
url全球统一资源定位符，用来定义互联网上一个唯一的资源 例如：一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定
url编码
图片会被编码（看示例代码）
网页的加载过程是：
加载一个网页，通常都是先加载document文档，
在解析document文档的时候，遇到链接，则针对超链接发起下载图片的请求
3、请求头
User-agent：请求头中如果没有user-agent客户端配置，服务端可能将你当做一个非法用户host；
cookies：cookie用来保存登录信息
注意：一般做爬虫都会加上请求头
请求头需要注意的参数：
（1）Referrer：访问源至哪里来（一些大型网站，会通过Referrer 做防盗链策略；所有爬虫也要注意模拟）
（2）User-Agent:访问的浏览器（要加上否则会被当成爬虫程序）
（3）cookie：请求头注意携带
4、请求体
请求体如果是get方式，请求体没有内容 （get请求的请求体放在 url后面参数中，直接能看到）如果是post方式，请求体是format dataps：1、登录窗口，文件上传等，信息都会被附加到请求体内2、登录，输入错误的用户名密码，然后提交，就可以看到post，正确登录后页面通常会跳转，无法捕捉到post
1、响应状态码
200：代表成功
301：代表跳转
404：文件不存在
403：无权限访问
502：服务器错误
2、respone header
响应头需要注意的参数：
（1）Set-Cookie:BDSVRTM=0; path=/：可能有多个，是来告诉浏览器，把cookie保存下来
（2）Content-Location：服务端响应头中包含Location返回浏览器之后，浏览器就会重新访问另一个页面
3、preview就是网页源代码
JSON数据
如网页html，图片
二进制数据等
爬取—>解析—>存储
请求库： requests,selenium（可以驱动浏览器解析渲染CSS和JS，但有性能劣势（有用没用的网页都会加载）；） 解析库： 正则，beautifulsoup，pyquery 存储库： 文件，MySQL，Mongodb，Redis
-END-
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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。