大数据和人工智能时期的到来，使得数据对我们越来越重要。怎样从互联网上猎取有价值的数据信息，尤为重要！互联网的数据爆炸式的增进，而应用 Python 爬虫我们可以猎取大批有价值的数据：
1.爬取数据，举行市场调研和贸易剖析
爬取知乎优良答案，挑选各话题下最优良的内容； 抓取房产网站生意信息，剖析房价变化趋向、做差别地区的房价剖析；爬取雇用网站职位信息，剖析各行业人才需求状况及薪资程度。
2.作为机械进修、数据发掘的原始数据
比方你要做一个引荐体系，那末你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模子。
3.爬取优良的资本：图片、文本、视频
爬取商品（商号）批评以及种种图片网站，取得图片资本以及批评文本数据。
控制准确的要领，在短时间内做到可以爬取主流网站的数据，实在异常轻易完成。
但发起你从一最先就要有一个细致的目的，在目的的驱动下，你的进修才会越发精准和高效。这里给你一条腻滑的
零基础疾速入门的进修途径：
1.相识爬虫的基础原理及历程
2.Requests+Xpath 完成通用爬虫套路
3.相识非结构化数据的存储
4.应对特别网站的反爬虫步伐
5.Scrapy 与 MongoDB，进阶分布式
相识爬虫的基础原理及历程
大部份爬虫都是按“发送要求——取得页面——剖析页面——抽取并贮存内容”如许的流程来举行，这实在也是模拟了我们运用浏览器猎取网页信息的历程。
简朴来讲，我们向服务器发送要求后，会获得返回的页面，经由过程剖析页面以后，我们可以抽取我们想要的那部份信息，并存储在指定的文档或数据库中。
在这部份你可以简朴相识 HTTP 协定及网页基础知识，比方 POST\GET、HTML、CSS、JS，简朴相识即可，不需要体系进修。
进修 Python 包并完成基础的爬虫历程
Python中爬虫相干的包许多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，发起你从requests+Xpath 最先，requests 担任衔接网站，返回网页，Xpath 用于剖析网页，便于抽取数据。
假如你用过 BeautifulSoup，会发明 Xpath 要费事不少，一层一层搜检元素代码的事情，全都省略了。控制以后，你会发明爬虫的基础套路都差不多，平常的静态网站基础不在话下，小猪、豆瓣、糗事百科、腾讯消息等基础上都可以上手了。
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