利用Python语言轻松爬取数据
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通Python，然后哼哧哼哧系统学习Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始HTML\CSS，结果还是入了前端的坑。下面告诉大家怎么样可以轻松爬取数据。
学习Python 包并完成根本的爬虫进程
大局部爬虫都是按“发送恳求——取得页面——解析页面——抽取并贮存内容”这样的流程来停止，这其实也是模仿了我们运用阅读器获取网页信息的进程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开端，requests 担任衔接网站，前往网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
假如你用过BeautifulSoup，会发现Xpath 要省事不少，一层一层反省元素代码的任务，全都省略了。这样上去根本套路都差不多，普通的静态网站基本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯旧事等根本上都可以上手了。
当然假如你需求爬取异步加载的网站，可以学习阅读器抓包剖析真实恳求或许学习Selenium来完成自动化，这样，知乎、光阴网、猫途鹰这些静态的网站也可以迎刃而解。
学习scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握后面的技术普通量级的数据和代码根本没有成绩了，但是在遇到十分复杂的状况，能够依然会力所能及，这个时分，弱小的scrapy 框架就十分有用了。
scrapy 是一个功用十分弱小的爬虫框架，它不只能便捷地构建request，还有弱小的selector 可以方便地解析response，但是它最让人惊喜的还是它超高的功能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会scrapy，你可以本人去搭建一些爬虫框架，你就根本具有爬虫工程师的思想了。
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫进程中也会阅历一些绝望啊，比方被网站封IP、比方各种奇异的验证码、userAgent拜访限制、各种静态加载等等。遇到这些反爬虫的手腕，当然还需求一些初级的技巧来应对，惯例的比方拜访频率控制、运用代理IP池、抓包、验证码的OCR处置等等。
网络爬虫的四种语言
一、网络爬虫定义
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着大数据的不断发展，爬虫这个技术慢慢走入人们的视野，可以说爬虫是大数据应运而生的产物。
二、几种适合爬虫的语言
1.Phantomjs
Vitaly 发文表示，Chrome 59 将支持 headless 模式，用户最终会转向去使用它。Chrome 比 PhantomJS 更快，更稳定，也不会像 PhantomJS 这种疯狂吃内存，但并不是意味着这个语言的终结，这个语言还是可以用的。
2.casperJS
CasperJs 是一个基于 PhantomJs 的工具，其比起 PhantomJs 可以更加方便的进行 navigation，个人对此种语言不太了解不做过多阐述
3.Nodejs
nodejs适合垂直爬取，分布式的爬取较为困难，对某些功能的支持较弱，所以不建议用
4.Python
本人喜欢python这种语言，也是强烈推荐使用python，尤其是其语言的爬虫框架scrapy特别值得大家学习，支持xpath 可以定义多个spider，支持多线程爬取等等。
此外还有c++,PHP,java等语言都可以用来爬取网页，爬虫因人而异。
三、python爬虫的优点
代码简单明了，适合根据实际情况快速修改代码，网络上的内容，布局随时都会变，python的快速开发比较有优势。如果是写好不再修改或修改少，其他性能高的语言更有优势。
1.抓取网页本身的接口相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python
抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python 的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如
模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
2.网页抓取后的处理抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。