Python爬虫好不好学？有哪些阶段?

  爬虫Python条目易于学习吗？ 学习爬虫需要一定的基础，而使用编程基础则更容易学习Python爬虫。 但是，多观察和练习，并拥有自己的逻辑思路。 使用Python来实现自己的学习目标很有价值。 如果是入门性学习和理解，则开始学习并不困难，但深入学习则困难，尤其是对于大型项目而言。

  大多数爬网程序遵循“发送请求-获取页面-分析页面并存储内容”的过程，该过程模拟了使用浏览器获取网页信息的过程。 向服务器发送请求后，您将获得返回的页面。 解析页面后，您可以提取所需的部分信息并将其存储在指定的文档或数据库中。 爬虫Python入门学习分为三个阶段：

  1.零基础阶段：

  从零开始学习爬虫，开始使用系统，然后从零开始搜寻。除了必要的理论知识外，爬虫比实际应用更重要。您将需要抓取4种主流网站数据，并掌握主流的抓取工具抓取方法。

  学习重点：爬虫所需的计算机网络/前端/常规// xpath / CSS选择器的基本知识； 实现静态网页和动态网页以捕获两种主流网页类型的数据； 模拟登录，反向爬网，验证码识别等。困难的详细说明； 多线程，多进程工作的常见应用场景说明

  2.主流框架

  主流框架Scrapy实现了从本地爬虫到框架功能的海量数据捕获。 学习之后，您可以彻底使用Scrapy框架，开发自己的分布式爬虫系统，并且完全适合中级Python工程师的工作。 获得有效捕获大量数据的能力。

  学习重点：Scrapy框架知识解释了Spider / FormRequest / CrawlSpider等； 从独立爬虫到分布式爬虫系统说明；  Scrapy突破了反爬虫的局限性和Scrapy原则；  Scrapy的更高级功能包括：刮擦信号，自定义中间件； 一些海量数据与Elasticsearch结合以创建搜索引擎

  3.履带

  深入的App数据捕获，爬网功能得到了改进，并且对App数据捕获和数据可视化的响应能力不再局限于Web爬网程序。 从那时起，拓展您的履带业务并增强您的核心竞争力。 掌握应用程序数据，实现数据可视化。

  学习重点：学习主流捕获工具Fiddler / Mitmproxy的应用；  4种App数据捕捉实战，结合学习实践，深入掌握App爬行技巧; 基于Docker构建多任务爬虫系统，提高工作效率； 掌握Pyecharts库基础，绘制Basic图形，地图等，实现数据可视化。

  建议从一开始就为爬虫Python条目设置特定的目标。 只有实现目标，学习才会更有效率。