隨著網際網路的數據爆炸式增長，而利用Python爬蟲我們可以獲取大量有價值的數據：
1.爬取數據，進行市場調研和商業分析
爬取知乎優質答案，篩選各話題下最優質的內容； 抓取房產網站買賣信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析；爬取招聘網站職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
2.作為機器學習、數據挖掘的原始數據
比如你要做一個推薦系統，那麼你可以去爬取更多維度的數據，做出更好的模型。
3.爬取優質的資源：圖片、文本、視頻
爬取商品的評論以及各種圖片網站，獲得圖片資源以及評論文本數據。
掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現。
首先我們來了解爬蟲的基本原理及過程
大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。
簡單來說，我們向伺服器發送請求後，會得到返回的頁面，通過解析頁面之後，我們可以抽取我們想要的那部分信息，並存儲在指定的文檔或資料庫中。
在這部分你可以簡單了解 HTTP 協議及網頁基礎知識，比如 POSTGET、HTML、CSS、JS，簡單了解即可，不需要系統學習。
學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議你從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。掌握之後，你會發現爬蟲的基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，小豬、豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
存數據
首先，我們來說存數據，是因為在初期學習的時候，接觸的少，也不需要太過於關注，隨著學習的慢慢深入，我們需要保存大批量的數據的時候，就需要去學習資料庫的相關知識了！
初期，我們抓到需要的內容後，只需要保存到本地，無非保存到文檔、表格（excel）等等幾個方法，這裡大家只需要掌握with語句就基本可以保證需求了。大概是這樣的：
with open（路徑以及文件名，保存模式） as f：f.write（數據）#如果是文本可直接寫入，如果是其他文件，數據為二進位模式更好
當然保存到excel表格或者word文檔需要用到 xlwt庫（excel）、python-docx庫（word），這個在網上很多，大家可以自行去學習。
取數據
說了這麼多，我們來說說主題。怎麼來抓取我們想要的數據呢？我們一步步的來！
一般所謂的取網頁內容，指的是通過Python腳本實現訪問某個URL地址(請求數據)，然後獲得其所返回的內容（HTML源碼，Json格式的字符串等）。然後通過解析規則（頁面解析），分析出我們需要的數據並取（內容匹配）出來。
在python中實現爬蟲非常方便，有大量的庫可以滿足我們的需求，比如先用requests庫取一個url（網頁）的源碼
import requests#導入庫url = '你的目標網址'response = requests.get(url) #請求數據print(response.text) #列印出數據的文本內容
這幾行代碼就可以獲得網頁的原始碼，但是有時候這裡面會有亂碼，為什麼呢？
因為中文網站中包含中文，而終端不支持gbk編碼，所以我們在列印時需要把中文從gbk格式轉為終端支持的編碼，一般為utf-8編碼。
所以我們在列印response之前，需要對它進行編碼的指定（我們可以直接指定代碼顯示的編碼格式為網頁本身的編碼格式，比如utf-8，網頁編碼格式一般都在原始碼中的<meta>標籤下的charset屬性中指定）。加上一行即可。
response.encode = 'utf-8' #指定編碼格式
至此，我們已經獲取了網頁的原始碼，接下來就是在亂七八糟的原始碼中找到我們需要的內容，這裡就需要用到各種匹配方式了，常用的幾種方式有：正則表達式（re庫），bs4（Beautifulsoup4庫），xpath（lxml庫）！
建議大家從正則開始學習，最後一定要看看xpath，這個在爬蟲框架scrapy中用的很多！
通過各種匹配方式找到我們的內容後（注意：一般匹配出來的是列表），就到了上面所說的存數據的階段了，這就完成了一個簡單的爬蟲！
當然了，在我們具體寫代碼的時候，會發現很多上面沒有說到的內容，比如
獲取原始碼的時候遇到反爬，根本獲取不到數據有的網站需要登錄後才可以拿到內容遇到驗證碼獲取到內容後寫入文件出錯怎樣來設計循環，獲取大批量的內容甚至整站爬蟲剩下的我們再來慢慢的研究。
總結
Python爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。
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