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随着互联网的不断发展，越来越多的数据内容被存储到了互联网中，而企业通过爬虫就能够很好的收集这些数据用来做数据分析，而今天我们就一起来了解一下，python编程中爬虫的使用方法。
1、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用于解析网页抽取数据。
如果用过BeautifulSoup，会发现比Xpath要省事不少，一层一层检查元素代码的工作全都省略了。
2、应对特殊网站的反爬措施
爬虫过程中会遇到被网站封IP、各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等问题，遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效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。
3、scrapy搭建工程化的爬虫
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。
4、应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，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。
MongoDB可以方便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。也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
5、分布式爬虫实现大规模并发采集
利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要掌握Scrapy+MongoDB+Redis这三种工具。Scrapy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。
当能够写分布式爬虫的时候，那么可以去尝试打造一些基本的爬虫架构，实现一些更加自动化的数据获取。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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2025-02-12
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