IP模拟器
爬虫可以收集大量的数据，比如商品价格和销售数据，或者抓取各种岗位信息并分析市场情况等。爬虫有很多领域和广泛的应用。因此，即使很多人学习其他编程语言，他们也会学习Python。都说Python简单，但对初学者来说也很难。下面小编介绍一些学习Python爬虫需要掌握的基本知识点。
1.了解爬虫的基本过程。
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”的过程，实际上模拟了使用浏览器获取web信息的过程。
2.了解并熟悉Python包。
Python中有很多与爬虫相关的包:urllib、requests、bs4、scratch、pyspider等。建议从requests+Xpath开始，其中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。这样，基本的套路几乎都一样，一般的静态网站完全不是问题。当然，如果需要对异步加载的网站进行抓取，可以学习浏览器抓取包并分析真实请求，或者学习Selenium实现自动化，这样就可以轻松解决知乎、时代网、猫步鹰等动态网站。
3.了解数据的存储。
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，可以直接通过Python语法或者pandas方法将数据保存为csv文件。
当爬回的数据量很少时，可以以文档的形式存储。一旦数据量很大，它将不起作用。所以需要掌握一种数据库，学习目前比较主流的MongoDB就可以了。
MongoDB可以方便你存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文字，图片的链接等等。也可以用PyMongo更方便地操作Python中的MongoDB。因为这里用到的数据库知识其实很简单，主要是如何将数据放入仓库以及如何提取，然后在需要的时候学习。
4.了解数据的清理。
当然，你可能会发现抓取的数据不干净，可能会有一些缺失和错误的数据。你还需要清理数据，你可以学习熊猫包的基本用法，对数据进行预处理，得到更干净的数据。
5.了解爬虫框架。
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。学习scrapy，可以自己搭建一些爬虫框架，基本具备爬虫工程师的思维。
当抓取基础数据不再是问题时，你的瓶颈将集中在抓取海量数据的效率上。这个时候，相信你自然会接触到一个非常厉害的名字:分布式爬虫。
这个分布式的东西听起来很可怕，但实际上它利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，这就需要你掌握三个工具:Scrapy+MongoDB+Redis。前面我们说过，Scrapy用来做基本的页面抓取，MongoDB用来存储抓取的数据，Redis用来存储待抓取的页面队列，也就是任务队列。
以上是学习Python爬虫的一些基本知识点。此外，还要注意网站的反爬虫机制，如动态加载、IP密封、验证码、userAgent访问限制等。面对这些反爬虫，我们也需要用一些工具来对付它们。比如IP限制可以通过使用IP模拟器代理进行IP工具的切换，这样我们就可以突破IP限制。
