IP模拟器
通过爬虫可以快速获取大量数据。在众多编程语言中，Python编写爬虫非常简单。爬虫可以通过自学抓取数据。那么，作为一个菜鸟，如何才能成功编写爬虫，成功获取数据呢？今天，边肖为大家介绍一些新手学习Python爬虫的要点。
一、爬行的基本步骤。
大多数爬虫遵循“发送请求-获取页面-解析页面-提取并存储内容”的流程，实际上模拟了使用浏览器获取web信息的过程。简单地说，在我们向服务器发送请求之后，我们将获得返回的页面。解析页面后，我们可以提取我们想要的信息，并将其存储在指定的文档或数据库中。
这部分可以简单了解HTTP协议和网页的基础知识，比如POSTGET、HTML、CSS、JS，不需要系统学习就可以简单了解。
二、了解Python包。
Python中有很多爬虫相关的包:urllib、requests、bs4、scratch、pyspider等。建议您从requests+Xpath开始。Requests负责连接网站和返回网页。Xpath用于解析网页，方便提取数据。
如果你用过BeautifulSoup，你会发现Xpath省去了很多麻烦，省去了逐层检查元素代码的工作。掌握之后你会发现爬行动物的基本套路几乎都是一样的，普通的静态网站完全没有问题。
第三，数据存储。
抓取的数据可以以文档的形式直接存储在本地，也可以存储在数据库中。刚开始的时候，当数据量不大的时候，可以通过Python语法或者pandas方法直接将数据保存到文本、csv等文件中。当然，你可能会发现爬回的数据不干净，可能会有缺失、错误等。你需要清理数据，学习熊猫包，掌握以下知识点:
数据分组:数据划分、函数执行和数据重组。
缺少值处理:删除或填充缺少的数据行。
空白和异常值的处理:清除不必要的空白和极端异常数据。
重复值处理:判断和删除重复值。
第四，高级分布式。
掌握了以前的技术，一般量级的数据和代码基本上没问题，但在非常复杂的情况下可能还是无法满足自己的需求。在这个时候，一个强大的剪贴簿框架是非常有用的。
Scrapy是一个非常强大的爬虫框架，它不仅可以方便地构造请求，还可以用一个强大的选择器方便地解析响应。然而，最令人惊讶的是它的超高性能，允许您对爬虫进行工程化和模块化。
动词 （verb的缩写）应对反爬行机制。
当然，爬虫也会经历一些绝望，比如被网站IP封，比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
当遇到这些反爬虫时，当然需要一些高级的技能，比如访问频率控制、代理IP池、数据包捕获、验证码的OCR处理等等。
比如我们经常发现有些网站的url在翻页后并没有变化，这通常是异步加载。我们通常可以通过使用开发人员工具来获取和分析网页上加载的信息来获得意想不到的收获。
以上介绍了新手学习Python爬虫的要点。其实Python爬虫没那么难，不用系统也能学会。也有可能通过实际案例学到一些零散有效的知识。
