随着互联网数据的爆发式增长，我们可以利用Python爬虫获取大量有价值的数据：1.爬取数据，进行市场调研和业务分析，爬取知乎优质答案，筛选下优质的每个主题内容；抓取房地产网站买卖信息，分析房价走势，分析不同地区房价；从招聘网站抓取职位信息，分析各行业的人才需求和薪酬水平。2.作为机器学习和数据挖掘的原始数据比如你要做一个推荐系统，那么你可以爬取更多维度的数据来做一个更好的模型。3.抓取优质资源：图片、文字、视频抓取商品评论和各类图片网站，获取图片资源和评论文字数据。掌握正确的方法，能够在短时间内爬取主流网站的数据，其实是非常容易的。首先我们了解一下爬虫的基本原理和流程。大多数爬虫遵循“发送请求——获取页面——解析页面——提取和存储内容”的过程，这实际上模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。简单的说就是我们向服务器发送请求后，我们会得到返回的页面。解析完页面后，我们就可以提取出我们想要的那部分信息，存储到指定的文档或数据库中。这部分可以简单了解HTTP协议和网页基础知识，如POSTGET、HTML、CSS、JS等。你可以简单地了解它，不需要系统地学习。学习Python包并实现基本的爬取过程。Python中有很多爬虫相关的包：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等，建议大家从requests+Xpath入手。Requests负责连接网站和返回网页。Xpath用于解析网页。易于提取数据。如果你用过BeautifulSoup，你会发现Xpath省去了很多麻烦，逐层检查元素代码的工作全部省去了。掌握之后，你会发现爬虫的基本套路都差不多，一般的静态网站完全不是问题。小猪、豆瓣、尴尬百科、腾讯新闻等基本都能上手。保存数据首先说一下保存数据，因为在学习初期，接触的很少，不需要太在意。随着学习的逐渐深入，当我们需要保存大量数据的时候，就需要去学习数据库的相关知识了！早期我们抓取到自己需要的内容后，只需要保存到本地即可，无非就是保存到文档，电子表格（excel）等，这里大家只需要掌握with语句就可以了保证要求。大概是这样的：withopen(路径和文件名，保存方式)asf:f.write(data)#如果是文本，可以直接写入。如果是别的文件，数据最好是二进制方式，当然是保存成excel形式或者word文档需要用到xlwt库（excel），python-docx库（word），这个上面有很多互联网，你可以自己学习。说了这么多关于取数据，我们来说说主题。如何抓取我们想要的数据呢？让我们一步步来吧！一般所谓的抓取网页内容是指通过Python脚本访问某个URL地址（请求数据），然后获取返回的内容（HTML源码、Json格式的字符串等）。然后通过解析规则（页面解析），解析出我们需要的数据并抓取（内容匹配）。用python实现爬虫非常方便。有大量的库可以满足我们的需求。比如先用requests库获取一个url（网页）的源码outthetextcontentofthedata这几行代码可以得到网页的源代码，但是有时候里面会出现乱码，为什么呢？因为中文网站包含中文，而终端不支持gbk编码，所以我们在打印时需要将中文从gbk格式转换为终端支持的编码，一般为utf-8编码。所以我们需要在打印response之前指定编码（我们可以直接指定代码显示的编码格式为网页本身的编码格式，比如utf-8，网页的编码格式一般在标签在源代码中指定的charset属性下）。只需添加一行。response.encode='utf-8'#指定编码格式至此，我们就获得了网页的源码，接下来就是在乱七八糟的源码中寻找我们需要的内容，这里我们需要使用各种匹配方法，常用的几种方法是：正则表达式（re库）、bs4（Beautifulsoup4库）、xpath（lxml库）！建议大家从正则表达式开始学习，最后一定要看xpath，爬虫框架scrapy中用的比较多！通过各种匹配方式找到我们的内容后（注：一般匹配的是列表），就到了上面说的存储数据的阶段，一个简单的爬虫就完成了！当然，我们在写代码的时候，会发现很多上面没有提到的内容。比如我们获取源码的时候遇到反爬，根本获取不到数据。有些网站需要登录才能获取内容。验证码获取内容写入文件出错后，如何设计循环，我们慢慢研究获取大量内容甚至全站爬虫的其余部分。综上所述，Python爬虫技术不需要你系统地精通一门语言，也不需要高深的数据库技术。高效的姿势就是从实际项目中去学习这些零散的知识点。你可以保证每次学的都是最需要的部分。当然，唯一麻烦的是，在具体问题中，如何找到学习资源中具体需要的部分，如何筛选和识别，是很多初学者面临的一大难题。
