Python 爬虫入门指南：从基础到进阶的三个阶段
学爬虫需要具备一定的 Python 基础，有编程基础学 Python 爬虫更容易。但要多看多练，有自己的逻辑想法。用 Python 达到自己的学习目的才算有价值。如果是入门学习了解，开始学习不难，但深入学习有难度，特别大项目。
大部分爬虫按'发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容'的流程来进行，模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。
一、零基础阶段
从零开始学爬虫，系统入门，开始从 0 上手爬虫，爬虫除了必需的理论知识外更重要的是实际应用。具备主流网站的数据抓取的能力是此阶段的学习目标。
学习重点
- 爬虫所需的计算机网络/前端/正则/XPath/CSS 选择器等基础知识；
- 实现静态网页，动态网页两大主流网页类型数据抓取；
- 模拟登陆、应对反爬、识别验证码等难点详细讲解；
- 多线程，多进程等工作常见应用场景难题讲解；
在零基础阶段，首先需要理解 HTTP 协议的基本原理，包括请求方法（GET/POST）、状态码含义以及请求头的重要性。对于静态网页，通常使用 requests 库发起请求，配合 BeautifulSoup 或 lxml 进行 HTML 解析。XPath 和 CSS 选择器是定位页面元素的关键工具，熟练掌握它们能大幅提高解析效率。
针对动态网页，由于内容往往通过 JavaScript 异步加载，简单的 HTTP 请求无法获取完整数据。此时需要了解 Selenium 或 Playwright 等自动化工具来模拟浏览器行为，或者通过分析网络请求接口直接获取 JSON 数据。
此外，模拟登录和应对反爬机制是进阶必修技能。常见的反爬手段包括 IP 封禁、User-Agent 检测、Cookie 验证等。解决这些问题的方法包括使用代理 IP 池、设置合理的请求间隔、维护 Session 状态等。验证码识别则可以通过接入第三方打码平台或使用 OCR 技术来解决。
二、主流框架
主流框架 Scrapy 实现海量数据抓取，从原生爬虫到框架的能力提升，学完你能彻底玩转 Scrapy 框架，开发一套自己的分布式爬虫系统，完全胜任中级 Python 工程师工作。获取高效抓取海量数据的能力。
学习重点
- Scrapy 框架知识讲解 spider/FormRequest/CrawlSpider 等；
- 从单机爬虫到分布式爬虫系统讲解；
- Scrapy 突破反爬虫的限制以及 Scrapy 原理；
- Scrapy 的更多高级特性包括信号、自定义中间件；
- 已有的海量数据结合 Elasticsearch 打造搜索引擎；
Scrapy 是一个快速高层次的屏幕抓取和 Web 抓取框架，用于抓取 Web 站点并从页面中提取结构化的数据。它的设计初衷是为了方便开发者快速编写爬虫程序。Scrapy 的核心组件包括引擎、调度器、下载器、蜘蛛和管道。
在 Scrapy 中，Spider 定义了如何抓取某个网站（或几个网站），怎么爬（比如遵循某一目录结构）。FormRequest 允许你提交表单数据，而 CrawlSpider 则提供了更高级的链接提取功能，适合处理大规模站点。
分布式爬虫系统通常结合 Redis 作为消息队列，将任务分发给多个 Worker 节点。Scrapy-Redis 扩展支持了这种架构。同时，利用 Elasticsearch 可以对抓取的海量数据进行存储和检索，构建类似搜索引擎的功能，便于后续的数据分析和挖掘。
三、爬虫进阶
深入 App 数据抓取，爬虫能力提升，应对 App 数据抓取和数据可视化展示，能力不再局限于网页爬虫。从此拓宽你的爬虫业务，增强自身核心竞争力。掌握 App 数据抓取实现数据可视化。
学习重点
- 学会主流抓包工具 Fiddler/Mitmproxy 的应用；
- App 数据抓取实战，学练结合深入掌握 App 爬虫技巧；
- 基于 Docker 打造多任务抓取系统，提升工作效率；
- 掌握 Pyecharts 库基础，绘制基本图形，地图等实现数据可视化；
随着移动互联网的发展，App 数据成为重要的数据来源。抓取 App 数据通常需要拦截 HTTPS 流量。Fiddler 和 Mitmproxy 是常用的抓包工具，它们可以作为中间人代理，解密 App 与服务器之间的通信数据。配置手机代理指向抓包工具，并安装根证书后，即可捕获 App 的请求参数和响应数据。
为了提高抓取效率，可以使用 Docker 容器化部署爬虫任务。Docker 能够隔离运行环境，确保依赖一致性，并方便地通过编排工具管理多个并发任务。
最后，数据可视化的能力能让爬虫的价值得到更好的体现。Pyecharts 是基于 Echarts 的 Python 封装库，支持生成丰富的交互式图表。通过爬虫获取的数据，经过清洗和分析后，可以利用 Pyecharts 绘制折线图、柱状图、地图等，直观展示数据趋势和分布。
