【學習路線】Python爬蟲 詳細知識點學習路徑（附學習資源）

可根據知識點前的符號按需選學，并獲取知識點描述和學習資源。

 必學：核?知識點，經常?到。

建議學：重要知識點，專業(yè)??的基?。

?試重點：經常出現的?試知識點。

可有可?：邊緣區(qū)域，不是必須探索的地?。

知識描繪：知識點描述，快速理解。

學習資源：關聯的學習資源。

學習?標：階段性?標。

學習路線：爬蟲

一、爬蟲基礎

1. 爬蟲概述:

描述: 自動化程序，用于從網頁提取信息和數據。

目標: 新聞聚合器 (利用 Scrapy 爬取不同新聞網站的新聞，整合到一個平臺)。

學習資源:

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2. 爬蟲合法性: (必須學習，避免法律風險)

• 知識產權：避免侵犯網站知識產權（數據、文字、圖片、音視頻等）。
• 網絡安全法：遵守中國網絡安全法律法規(guī)，禁止網絡攻擊、破解、竊取、篡改等違法活動。
• 隱私保護：不擅自收集、存儲、傳播他人個人隱私信息（身份證號、手機號等）。
• 網站規(guī)則：遵守各網站的爬蟲規(guī)則，尊重 robots.txt 文件。
• 合同和協議：遵守網站提供的 API 或其他爬取協議。
• 公序良俗：不傳播違法、淫穢、暴力等有害信息。

二、數據抓取

1. 常用網絡協議 (HTTP/HTTPS):

• HTTP: 用于 Web 數據傳輸的協議，定義客戶端和服務器通信規(guī)則。
• HTTPS: HTTP 的安全版本，使用 SSL/TLS 加密數據傳輸。

2. HTTP 請求:

• 學習資源>>> 
• 請求頭: 包含請求元數據 (請求方法、目標 URL、用戶代理、請求時間等)。
• 請求參數: 傳遞給服務器的數據 (GET 請求在 URL 中，POST 請求在請求體中)。
• 請求類型: GET、POST、PUT、DELETE 等。

3. HTTP 響應:

• 響應頭: 包含響應元數據 (響應狀態(tài)碼、響應時間、服務器信息等)。
• 響應參數: 服務器返回的數據 (網頁內容、JSON 數據、圖片等)。

4. Requests 模塊: (流行的第三方庫，易于使用)

• 描述: 提供易于使用的 API 發(fā)送 HTTP 請求和處理響應 (GET、POST 等)。

學習資源:

Requests 中文文檔 >>>

Python Requests 權威指南 >>>

5. urllib 模塊: (Python 標準庫，功能相對簡單)

• 描述: 提供基本的 HTTP 請求功能，無需額外安裝。
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三、模擬登錄

• 使用 Requests 庫: 發(fā)送登錄請求，提交用戶名和密碼，處理 Cookie 保持登錄狀態(tài)。
• 使用 Selenium 庫: 自動化瀏覽器操作，模擬用戶交互完成登錄 (適用于 JavaScript 生成的表單)。

四、網站抓取

1. 靜態(tài)網站抓取:

• 使用 Requests 庫: 發(fā)送 GET 請求，獲取 HTML 響應，使用解析庫 (如 BeautifulSoup) 提取數據。
• 使用 Scrapy 框架: 適用于爬取多個頁面或網站，提供高級功能 (自動化頁面遍歷、數據存儲、異步請求)。

2. 動態(tài)網站抓取:

• 使用 Selenium 庫: 自動化瀏覽器，等待頁面加載完成，提取數據。
• 使用無頭瀏覽器: (如 Puppeteer, Playwright) 渲染 JavaScript 并提取內容。

五、無頭瀏覽器

1. Selenium: 自動化測試工具，模擬用戶在 Web 應用中的操作，支持多種編程語言和瀏覽器。

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2. Puppeteer: Node.js 庫，控制 Chrome 或 Chromium 瀏覽器進行自動化操作 (Web 抓取、測試、生成 PDF 等)。

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六、數據解析

1. 常用標簽 (HTML/XML): 基本的數據解析方法，通過標簽名稱、屬性、層級結構定位和提取數據。

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2. BeautifulSoup: Python 庫，解析 HTML 和 XML，提供易于使用的 API 遍歷文檔樹和提取數據。

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3. 正則表達式: 強大的文本模式匹配工具，適用于簡單的數據提取任務。

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4. XPath: 在 XML 文檔中定位和提取數據的語言，Python 中可使用 lxml 庫處理。

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七、數據導出

1. 文件:

• Excel: 使用 openpyxl 或 pandas 庫導出到 Excel 文件。
• CSV: 使用 Python 內置庫 csv 保存為 CSV 格式。

2. 數據庫:

• MongoDB: NoSQL 數據庫，使用 pymongo 庫存儲數據。
• MySQL: 關系型數據庫，使用 mysql-connector 或其他 MySQL 連接庫。

八、中間件

• Redis: 內存數據庫，用于緩存和快速存儲臨時數據，使用 redis-py 庫。

九、Scrapy 框架

1. 核心概念:

• 命令行工具: 創(chuàng)建、運行、調試和管理爬蟲項目 (scrapy startproject, scrapy crawl, scrapy shell 等)。
• Spiders (爬蟲): 定義如何抓取網站的結構和行為 (繼承 scrapy.Spider 類)。
• Selectors (選擇器): 從 HTML 或 XML 文檔中提取數據 (XPath 和 CSS 選擇器)。
• Items (數據項): 結構化和存儲從網頁提取的數據 (用戶自定義的 Python 字典或類)。
• Item Loaders (數據加載器): 填充 Items，處理數據清洗、轉換和預處理。
• Pipelines (管道): 處理爬取的數據 (存儲、清洗、驗證、導出等)。
• Scrapy Shell: 交互式工具，測試和調試 Scrapy 爬蟲。
• Link Extractors (鏈接提取器): 從頁面中提取鏈接 (例如 LinkExtractor)。

2. 調度器: 管理爬蟲的任務隊列，控制爬取流程和順序。

3. 分布式爬蟲: 將爬蟲任務分散到多個節(jié)點或機器上，提高效率、速度和容錯性。

4. 部署: 將爬蟲系統(tǒng)部署到生產環(huán)境中運行。

十、并發(fā)異步爬蟲

• aiohttp: 基于 asyncio 的異步 HTTP 請求庫，構建高性能、可伸縮的 Web 服務和應用。
• asyncio: Python 標準庫，提供對異步編程的支持 (異步 I/O、協程和任務)。

十一、高級爬蟲技術

• IP 代理: 隱藏真實 IP 地址，繞過訪問限制，提高爬取速度和匿名性。
• 驗證碼識別: 使用圖像處理、機器學習或深度學習技術 (如 CNN) 自動識別和破解驗證碼。
• APP 抓取: 模擬移動應用的請求和交互獲取數據 (使用 Charles、Fiddler 等抓包工具)。
• 增量式爬蟲: 只爬取自上次爬取以來有更新的數據，提高效率。

十二、反爬蟲技術

• 請求頭限制: 限制或檢查 HTTP 請求的頭部信息 (User-Agent, Referer 等)。
• 驗證碼: 識別用戶是否為人類的機制。
• 黑白名單: 控制訪問，阻止或允許特定用戶或 IP 地址訪問網站。
• 封禁 IP: 根據惡意行為封禁特定 IP 地址。
• 數據加密: 將數據轉換為不可讀的形式。
• 數據混淆: 改變數據的格式或結構，使其難以理解或解析。
• 行為分析: 監(jiān)控和分析用戶或爬蟲的行為，檢測異?；顒?。