Python爬虫课程该怎么学？

99ANYc3cd6 课程介绍 2026-01-17 1

Python爬虫全栈学习路线图

第一阶段：基础入门 (预计1-2周)

这个阶段的目标是掌握Python爬虫所需的基础知识,搭建好开发环境。

环境准备

安装Python: 从官网下载并安装Python (建议3.8+版本)。
配置虚拟环境: 学习使用 venv 或 conda 创建和管理项目环境，避免包冲突。
安装IDE/编辑器: 推荐使用 PyCharm (社区版免费)、VS Code 或 Sublime Text。

Python核心语法复习

变量、数据类型: 字符串、列表、元组、字典、集合。
流程控制: if-else 条件语句, for/while 循环。
函数: 定义函数、参数传递、返回值。
模块与包: import 语句、pip 包管理工具的使用。
文件操作: open(), read(), write(), with 语句。
异常处理: try-except 结构，让你的程序更健壮。

必备第三方库安装

在终端中使用 pip install 安装以下库：
- requests: 发送HTTP请求的核心库。
- BeautifulSoup4: 解析HTML/XML的库。
- lxml: 高性能的HTML解析器，常与BeautifulSoup配合使用。
- re: Python内置的正则表达式库。

第二阶段：核心爬虫技术 (预计2-3周)

这是爬虫学习的核心,你将学习如何获取和解析网页数据。

网页请求与获取

HTTP/HTTPS协议基础: 了解GET、POST请求方法，URL、请求头、响应头等概念。
使用 requests 库:
- 发送简单的GET请求 (requests.get())。
- 传递URL参数 (params 参数)。
- 传递表单数据 (data 参数)。
- 设置请求头 (headers 参数)，模拟浏览器访问。
- 处理响应内容 (response.text, response.content, response.json())。
- 获取状态码 (response.status_code)。

数据解析

解析目标: 定位到包含我们所需数据的HTML标签。
使用 BeautifulSoup 库:
- 初始化 BeautifulSoup 对象。
- 核心方法:
  - find(): 查找第一个匹配的标签。
  - find_all(): 查找所有匹配的标签。
  - CSS选择器: select_one() 和 select()，这是最常用和最高效的方式。
- 提取信息:
  - 获取标签文本: tag.text 或 tag.get_text()
  - 获取标签属性: tag['href'] 或 tag.get('src')
使用 lxml 库:
- 介绍 xpath 语法，这是一种更强大、更灵活的定位语言。
- 使用 etree 模块进行解析。
使用正则表达式 (re):
- 当数据没有规律,或需要从文本中提取特定格式的字符串时使用。
- 学习常用模式：re.match(), re.search(), re.findall()。

实战项目一：静态网页爬取

目标: 爬取豆瓣Top250电影电影名称、评分、一句话简介。
步骤:
1. 分析豆瓣Top250网页结构。
2. 使用 requests 获取网页HTML。
3. 使用 BeautifulSoup 和CSS选择器解析电影信息。
4. 将数据保存到文件中（如TXT、CSV）。
5. 编写循环,爬取多页数据。

第三阶段：进阶技巧与反爬应对 (预计2-3周)

真实网站都有反爬虫机制,本阶段教你如何应对，让爬虫更稳定、更高效。

动态网页爬取

问题: 数据由JavaScript动态生成，requests 获取不到真实数据。
解决方案: 使用浏览器自动化工具。
使用 Selenium 库:
- 搭配浏览器驱动 (如 ChromeDriver)。
- 控制浏览器打开网页、点击、输入、滚动等操作。
- 获取动态加载后的页面源码,再用 BeautifulSoup 解析。
- 元素定位: find_element_by_id, find_element_by_xpath, find_element_by_css_selector 等。

反爬虫策略与应对

User-Agent检测:
- 应对: 创建一个User-Agent池，每次请求随机选择一个。
IP限制 (封禁):
- 应对: 使用代理IP，学习使用免费代理IP和付费代理IP服务。
验证码:
- 简单图形验证码: 可能需要第三方打码平台（如超级鹰）。
- 滑动验证码: 通常需要Selenium模拟拖动。
- 点选验证码: 同样需要Selenium或AI识别。
登录限制:
- 应对: 维护Session，使用 requests.Session() 保持登录状态。

数据存储

CSV文件: 使用Python内置的 csv 模块。
Excel文件: 使用 openpyxl 或 xlwt 库。
JSON文件: 使用Python内置的 json 模块。
数据库:
- SQLite: 轻量级文件数据库，适合小型项目。
- MySQL/PostgreSQL: 学习使用 pymysql 或 psycopg2 连接关系型数据库。
- MongoDB: 学习使用 pymongo 连接NoSQL数据库，适合存储非结构化数据。

实战项目二：动态网页与反爬

目标: 爬取某电商网站的商品信息（名称、价格、评论）。
步骤:
1. 分析网站,确认数据是否为动态加载。
2. 使用 Selenium 模拟浏览器操作，获取页面源码。
3. 处理可能的登录或验证码问题。
4. 使用代理IP防止被封。
5. 将数据结构化并存入MySQL数据库。

第四阶段：项目实战与框架应用 (预计2-4周)

将所学知识整合,完成一个更复杂的综合性项目，并学习专业的爬虫框架。

综合实战项目三：爬取全站数据

目标: 爬取一个新闻网站或博客网站的所有文章标题、内容和发布时间。
技术点:
- 使用 requests 或 Scrapy 的URL调度器。
- 实现深度爬取,发现并爬取所有内链。
- 遵守 robots.txt 协议。
- 使用 Scrapy 框架（见下文）。
- 数据存储到MongoDB或Elasticsearch中。

爬虫框架 - Scrapy

为什么用框架?: Scrapy提供了完整的爬虫解决方案，包括请求调度、下载、解析、数据管道等，效率远高于手写。
核心组件:
- Spider: 爬虫的核心，定义了如何爬取某个网站。
- Item: 定义你想要抓取的数据结构。
- Pipeline: 处理从Spider中获取的数据（如清洗、存储）。
- Downloader: 下载网页内容。
- Scheduler: 调度请求。
实战项目四：使用Scrapy重写之前的爬虫
- 学习使用 scrapy startproject 创建项目。
- 编写Spider。
- 编写Pipeline将数据存入JSON或数据库。
- 配置 settings.py (设置User-Agent, 并发数等)。

第五阶段：部署与扩展 (长期学习)

让你的爬虫从“玩具”变成“产品”。

爬虫部署

云服务器: 将爬虫代码部署到阿里云、腾讯云等服务器上，使其7x24小时运行。
进程管理: 使用 supervisor 或 systemd 管理爬虫进程，实现开机自启和自动重启。
日志记录: 使用Python的 logging 模块记录爬虫运行状态，方便排查问题。

分布式爬虫

问题: 单机爬取速度慢，IP容易被封。
解决方案: Scrapy-Redis框架。
- 将Scrapy的请求队列和去重集合由Redis实现。
- 多台机器可以共享同一个任务队列,协同工作。

数据可视化

目标: 将爬取的数据用图表展示出来。
工具:
- Matplotlib / Seaborn: Python基础绘图库。
- Pyecharts: 生成交互式图表，效果炫酷。
实战项目: 将电影评分数据绘制成柱状图、词云图等。

法律与道德

学习 robots.txt: 了解网站的爬取规则。
尊重网站: 设置合理的爬取间隔 (DOWNLOAD_DELAY)，避免对服务器造成过大压力。
版权意识: 明确爬取数据的用途，不要用于商业用途或侵犯他人隐私。

学习资源推荐

书籍:
《Python网络数据采集》: 经典入门书籍，理论结合实践。
网站:
- 菜鸟教程: Python基础语法速查。
- Scrapy官方文档: 学习Scrapy框架的最佳资料。
- Requests官方文档: 学习requests库的权威指南。
- 知乎/CSDN/博客园: 搜索具体问题，有大量高质量的实战教程。
视频课程:
- B站: 搜索“Python爬虫”，有大量免费且优质的视频课程，如“黑马程序员”、“尚硅谷”等机构的公开课。
练习平台:
- 练练手: 爬取自己的博客、豆瓣、知乎等网站的数据（注意遵守规则）。
- 天池、Kaggle: 参与数据挖掘竞赛，获取真实数据集进行练习。