如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的資料越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手，
對于小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情，比如有的人認為學爬蟲必須精通 Python，然后哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之后發現仍然爬不了資料；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的資料，其實非常容易實作，但建議你從一開始就要有一個具體的目標，你要爬取哪個網站的哪些資料，達到什么量級，
那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的程序中學到的，這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑，
1.學習Python包并實作基本的爬蟲程序
2.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模資料存盤與提取
5.分布式爬蟲，實作大規模并發采集
大部分爬蟲都是按”發送請求一一獲得頁面一- 決議頁面一- 抽取并儲存內容"這樣的流程來進行， 這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁資訊的程序，
Python中爬蟲相關的包很多: urllib. requests、 bs4、 scrapy. pyspider 等，建議從 requests + Xpath開始，requests 負責連接網站，回傳網頁，Xpath 用于決議網頁，便于抽取資料，
如果你用過BeautifulSoup,會發現Xpath要省事不少，-層一層檢查元素代碼的作業，全都省略了. 這樣下來基本套路都差不多，一股的靜態網站根本不在話下， 豆瓣、糧事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了
當然，爬蟲程序中也會經歷一些絕望，比如被封IP、比如各種奇怪的驗證碼、字體加密、userAgent訪問限制、各種動態加載等等，
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、字體反加密、抓包、驗證碼的OCR處理等等，
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了，
掌握前面的技術一般量級的資料和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了，
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地決議 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化，
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了，
爬回來的資料量小的時候，你可以用檔案的形式來存盤，一旦資料量大了，這就有點行不通了，所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK，
MongoDB 可以方便你去存盤一些非結構化的資料，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等，你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB，
因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是資料如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行，
爬取基本資料已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量資料的效率，這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲，
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多執行緒的原理讓多個爬蟲同時作業，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具，
Scrapy 前面我們說過了，用于做基本的頁面爬取，MongoDB 用于存盤爬取的資料，Redis 則用來存盤要爬取的網頁佇列，也就是任務佇列，
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此，當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實作更加自動化的資料獲取，
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢，所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的專案（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好，
因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多么高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的專案中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分，
對于初學者想更輕松的學好Python開發，爬蟲技術，Python資料分析，人工智能等技術,這里也給大家準備了一套python學習資料，免費領取喲，
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