# python 爬虫学习 示例代码和案例

**Repository Path**: carlosw0713/reptile_demo

## Basic Information

- **Project Name**: python 爬虫学习 示例代码和案例
- **Description**: python爬虫案例代码
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://gitee.com/carlosw0713/reptile_demo
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-08-01
- **Last Updated**: 2023-08-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

![](https://raw.githubusercontent.com/carlosw0713/carlosw0713.github.io/master/img/repitle/re_wallpapers.png#id=Gv0zX&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&status=done&style=none&title=)
# python爬虫学习之路

## 导语

爬虫学习的好处在于，它可以使我们自动化地获取互联网上的数据。通过掌握爬虫技术，我们可以快速、高效地收集和分析大量数据，用于市场研究、信息监测、数据分析等领域。爬虫还能帮助我们获取特定网站或应用程序的信息，用于个人需求或研究目的。总之，爬虫学习能够为我们提供丰富的数据资源，并帮助我们在信息时代更好地理解和应对各种挑战。

## 一、为什么学习爬虫？

1. 数据收集：爬虫可以帮助我们从各种网站上获取数据，并进行后续的分析和处理。
2. 自动化：通过编写爬虫代码，我们可以自动执行重复性的网络任务，节省时间和精力。
3. 监测和分析：爬虫可以用于监测网站变化、价格比较、舆情分析等。
4. 学习和实践：通过学习爬虫，我们可以了解网络技术和网页结构，提升编程和数据处理能力。

## 二、相关案例介绍
本文章提供了一些相关的  [爬虫学习案例代码](https://github.com/carlosw0713/reptile_demo) 。

- Request_introduction：使用Python的requests库发送HTTP请求，并获取响应数据。
- Content_parsing：学习如何使用BeautifulSoup、正则表达式和XPath等方法提取网页中的信息。
- reptile_hack：介绍用户代理、useragent、cookies和referer等字段的使用，以防止被网站拦截。
- thread_introduction：讲解如何使用多进程、多线程和异步协程提高爬虫效率和并发性能。
- Selenium_introduction：浏览器启用选项、窗口操作、文本输入与点击、拖拽等等。
- Mysql/MongoDB_study:演示如何将爬取的数据存储到MySQL和MongoDB数据库中。
- Scrapy：一些Scrapy爬虫实际的案例。
- Xmind文档：自己总结的爬虫学习过程，从python基础一直到Scrapy框架爬虫学习。

## 三、爬虫进阶（盲区）



- 分布式爬虫：使用分布式爬虫框架（如Scrapy-Redis）可以实现多个爬虫实例在不同的机器上并行运行，从而提高爬取效率和容错性。
- 反反爬虫技术：了解基本的反反爬虫技术，例如使用反反爬虫库（如Crawlera、Scrapy-Splash）或者自定义请求头、增加访问延迟等手段来规避网站的反爬虫机制。
- JS逆向和APP逆向：对于某些复杂的网站或移动应用程序，可能需要进行逆向工程，分析其加密算法、API接口等，以便能够正确地发起请求和解析数据。

## 结语

通过阅读本篇博客中提供的Python爬虫示例代码和教程，您将逐步掌握爬虫技术，并能运用到实际项目中。此外，扩展内容将进一步丰富您的爬虫知识。
需注意的是，在进行爬虫操作时，必须遵守相关法律法规和网站的使用协议，避免爬取敏感信息或侵犯他人隐私。此外，尊重服务器的负载和隐私策略，设置合理的请求频率和延迟时间，避免对目标网站造成不必要的影响。