python爬虫学习路线

第一阶段：基础准备（1-2 周）

此阶段目标是搭建环境并掌握必备的 Python 语法，无需接触爬虫框架。

1. 环境搭建：安装 Python（推荐 3.8 + 版本）和代码编辑器（如 PyCharm 社区版）。

2. 核心语法：重点掌握列表、字典、循环、函数、类这几个高频知识点，能独立写简单的逻辑脚本。

3. HTTP 基础：了解 URL 结构、GET/POST 请求区别、状态码（如 200、404、500）等基础概念，可通过 Chrome 浏览器的 “开发者工具” 观察网络请求。

第二阶段：静态页面爬取（2-3 周）

此阶段目标是爬取无反爬、数据直接嵌入 HTML 的静态网站（如博客、文档页）。

1. 核心库学习

• requests：用于发送 HTTP 请求，获取网页源代码，是爬虫的 “基石” 库。

• BeautifulSoup4：解析 requests 获取的 HTML 代码，提取所需数据（如标题、正文、链接）。

2. 实战练习：从简单网站开始，例如爬取个人博客的文章列表、豆瓣读书的书籍信息，重点练习 “请求 - 解析 - 存储” 流程。

3. 数据存储：将爬取的数据保存为 TXT、CSV 文件，或使用 SQLite（轻量级数据库）进行存储。

第三阶段：动态页面与反爬突破（3-4 周）

此阶段目标是应对数据通过 JavaScript 加载的动态网站，以及常见的反爬机制。

1. 动态页面爬取

• Selenium：模拟浏览器操作（如点击、输入），适用于需要登录或 JavaScript 渲染复杂的场景。

• PyQuery：类似 jQuery 的语法解析 HTML，可作为 BeautifulSoup4 的补充。

• 抓包分析：用 Chrome 开发者工具的 “Network” 面板，找到动态加载数据的 API 接口，直接请求接口获取 JSON 格式数据（效率高于 Selenium）。

2. 反爬应对

• 处理 User-Agent、Cookie，避免被识别为爬虫。

• 学习 IP 代理池的使用，解决 IP 被封禁的问题。

• 掌握验证码识别基础（如 Tesseract-OCR 处理简单验证码）。

3. 实战练习：爬取电商商品评论（如京东、淘宝）、短视频平台的用户信息，重点突破动态加载和基础反爬。

第四阶段：高级进阶与工程化（长期）

此阶段目标是提升爬虫的效率、稳定性，实现规模化爬取。

1. 框架学习：学习 Scrapy 框架，它集成了请求、解析、存储、反爬等功能，支持分布式爬取，适合大型项目。

2. 分布式爬虫：了解 Scrapy-Redis，通过 Redis 实现多台机器或多进程协同爬取，提升数据获取速度。

3. 爬虫监控与维护：学习日志记录、异常处理、定时任务（如 APScheduler），确保爬虫长期稳定运行。

4. 合规性意识：遵守网站的robots.txt协议，控制爬取频率，避免给服务器造成压力，了解数据爬取的法律边界。