随着互联网的发展，google、百度等搜索引擎让我们获取信息愈加方便。但需求总会不断涌现，纯粹地借助百度等收集信息是远远不够的，因此编写爬虫爬取信息的重要性就越发凸显。
比如有人为了炒股，专门爬取了多种股票信息；也有人为了分析房价，耗费时间和精力学习爬虫后，爬了绿中介的数据。
那么，爬虫到底是什么呢？
网络爬虫，又名网页蜘蛛，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。简单的说，网络爬虫就是爬到对应网页后把需要的信息搞下来的程序。
一般而言，若要成为一名爬虫工程师，最低要求就是掌握Python、Java、Golang其中一种语言，还要对网络编程、HTTP协议等了如指掌。
在当今这个大数据时代，网络爬虫作为网络、存储与机器学习等领域的交汇点，已经成为满足个性化网络数据需求的最佳实践。那么到底如何学习爬虫呢？
1、学习Python包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2、掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望，比如被封IP、比如各种奇怪的验证码、字体加密、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、字体反加密、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
3、学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，接下来就要学习强大的 scrapy 框架了，它能帮助你应对非常复杂的情况。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
4、学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，比如MongoDB。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
5、分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到“分布式爬虫”。
分布式爬虫其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy和MongoDB前面我们说过了，一个用于做基本的页面爬取，一个用于存储爬取的数据，Redis则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现更加自动化的数据获取。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现。希望上面这条学习路径能帮助你快速入门。
