零基础如何学爬虫技术？

想进入爬虫的世界，但又觉得从零开始有点无从下手？别担心，这篇文章就是为你量身打造的。我不会给你一堆冰冷的术语，而是想和你聊聊，怎么样才能顺畅地踏出第一步，并且越走越稳。

爬虫是什么？ 咱们先别把它想得太神秘

你可以把爬虫想象成一个非常勤劳、非常有条理的“数字搬运工”。它的工作就是按照你设定的规则，自动地从互联网上抓取信息。这些信息可以是新闻文章、商品价格、用户的评论，甚至是图片和视频。

有人可能会觉得，这不就是复制粘贴吗？ 嗯，从结果上看有点像，但爬虫的厉害之处在于它的“自动化”和“规模化”。你不需要一个人坐在电脑前，一下午看几十页网页，复制粘贴。有了爬虫，你只需要写几行代码，它就能马不停蹄地帮你把海量数据搬回来，而且准确无误。

零基础？ 那我们从最最最基础的说起

第一步：搭建你的“工具箱” —— 电脑和网络

这听起来有点废话，但确实是第一步。你需要一台能上网的电脑。操作系统不重要，Windows、macOS、Linux 都可以。关键是，你需要一个稳定可靠的网络连接。

第二步：学会一种“语言” —— Python

为什么是Python？ 别的不说，就说它“好学”和“好用”吧。

好学： Python 的语法非常接近人类的语言，没有那么多奇怪的符号和复杂的规则，就像在和电脑对话一样，很容易上手。
好用： Python 在网络编程、数据处理方面有非常成熟和强大的库（你可以理解成别人已经帮你造好的零件，你直接拿来用就行）。而爬虫开发，恰恰需要这些东西。

怎么学Python？

1. 安装Python： 去Python的官网（python.org）下载最新版本，根据你的操作系统安装即可。安装的时候，记得勾选“Add Python to PATH”，这样以后在命令行里就能直接运行Python了。
2. 选择一个“工作台” —— IDE（集成开发环境）： 就像画家需要调色板和画笔，你需要一个地方来写代码、运行代码。推荐几个：
VS Code: 免费，功能强大，插件丰富，跨平台，是目前最流行的选择之一。
PyCharm (Community Edition): 专门为Python设计的，非常智能，能给你很多提示，也有免费的社区版。
Sublime Text: 轻量级，速度快，也可以配置成一个不错的Python开发环境。
Jupyter Notebook/Lab: 如果你想边写代码边看结果，交互性强，这个非常适合。尤其适合初学者理解代码执行过程。
3. 开始学习Python基础：
变量和数据类型： 怎么存储数字、文字、列表？
运算符： 加减乘除、比较大小等等。
控制流： `if/else`（如果…否则…）、`for`循环（重复执行）、`while`循环（当…时候执行）。这些是你控制程序走向的关键。
函数： 把一堆代码打包起来，方便重复调用。
模块和库： 怎么导入别人写好的功能。
面向对象编程（OOP）初步： 这个可以后面慢慢深入，先了解有这么回事就行。

学习资源哪里找？

菜鸟教程、廖雪峰的Python教程： 这些都是中文的，讲解细致，例子丰富，非常适合入门。
Python官方文档： 虽然是英文的，但它是最权威的资料。
B站上的Python教学视频： 很多UP主会从零开始讲Python，讲解生动有趣。

第三步：走进网页的世界 —— HTML 和 CSS 基础

虽然我们用Python来“抓取”，但要知道爬虫抓取的是什么。爬虫抓取的是网页的“源代码”。网页的结构和内容，都是用 HTML 来描述的，网页的样式（颜色、字体、布局）是用 CSS 来控制的。

你不需要成为一个网页设计师，但了解一些基础的HTML标签非常重要：

`

` 到 `

`：标题
`

`：段落
``：链接（爬虫最喜欢抓的就是链接了！）
``：图片
`

`：块级容器，用来组织内容
``：行内容器，用来包裹文本
``：表格
`

` / `
` / `
1. `：列表
   
   为什么需要懂 HTML/CSS？
   
   因为爬虫需要知道，它抓取到的那些“乱七八糟”的代码里，哪里是标题，哪里是正文，哪里是链接。这就需要你用 选择器 (Selectors) 来告诉它。
   
   选择器是什么？
   
   你可以把它理解成网页里的“地址”。通过地址，爬虫就能精准地找到你想要的那块内容。常见的选择器有：
   
   标签选择器： 比如 `p` （选择所有段落）
   类选择器： 比如 `.myclass` （选择所有class="myclass"的元素）
   ID选择器： 比如 `myid` （选择所有id="myid"的元素，ID应该是唯一的）
   属性选择器： 比如 `a[href]` （选择所有有href属性的链接）
   
   怎么学习 HTML/CSS 基础？
   
   1. 使用浏览器的开发者工具： 随便打开一个网页，右键点击你想看的部分，选择“检查”或“Inspect Element”。你会看到网页的HTML结构，以及对应的CSS样式。这是一个学习和理解网页结构最直观的方式。
   2. W3Schools、MDN Web Docs： 这些网站有非常系统和完整的HTML/CSS教程，还有在线练习。
   
   第四步：让Python“看见”网页 —— 引入爬虫库
   
   现在我们有了Python，也大致了解了网页的结构，是时候让Python动起来了。
   
   1. 发送请求 —— `requests` 库
   
   当你想从一个网站获取信息时，你的浏览器会向服务器发送一个“请求”。`requests` 库就是用来在Python里模拟这个过程的。
   
   安装： `pip install requests`
   基本用法：
   ```python
   import requests
   
   发送一个GET请求到目标网页
   url = 'http://www.example.com'
   response = requests.get(url)
   
   检查请求是否成功 (状态码200表示成功)
   if response.status_code == 200:
   获取网页的HTML内容
   html_content = response.text
   print(html_content)
   else:
   print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
   ```
   `response.text` 里面就是我们刚刚提到的网页的HTML源代码。
   
   2. 解析网页内容 —— `Beautiful Soup` (bs4) 库
   
   拿到HTML源代码后，就像拿到了一堆零散的积木。`Beautiful Soup`（通常简称为 `bs4`）就是那个能帮你把积木搭建起来，并且从中找出你想要的积木的工具。
   
   安装： `pip install beautifulsoup4`
   基本用法：
   ```python
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   假设 html_content 是我们用 requests 获取到的HTML内容
   soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
   
   查找所有标题（h1标签）
   titles = soup.find_all('h1')
   for title in titles:
   print(title.get_text()) .get_text() 用来提取标签内的文本内容
   
   查找第一个链接（a标签）
   first_link = soup.find('a')
   if first_link:
   print(f"第一个链接地址是: {first_link.get('href')}") .get('href') 用来获取a标签的href属性值
   ```
   `Beautiful Soup` 支持CSS选择器，所以你也可以这样用：
   ```python
   查找所有class="articletitle"的元素
   article_titles = soup.select('.articletitle')
   for title in article_titles:
   print(title.get_text())
   ```
   
   第五步：实战演练 —— 从模仿开始
   
   光说不练假把式。现在你有工具，也知道怎么用了，是时候找个简单的目标练练手了。
   
   选择第一个目标：
   
   新闻网站的列表页： 比如某个新闻门户网站，首页列出了很多新闻的标题和链接。
   电商网站的商品列表： 比如某个商品分类页面，显示很多商品的名称、价格、图片链接。
   博客网站的文章列表： 很多个人博客会有文章列表页。
   
   实战步骤：
   
   1. 确定目标： 选择一个相对简单、内容结构清晰的网站。
   2. 分析网页结构： 打开目标网页，用浏览器开发者工具（F12）查看你想抓取的数据（比如新闻标题）对应的HTML标签、class 或 id。
   3. 写Python代码：
   使用 `requests.get()` 获取网页HTML。
   使用 `BeautifulSoup` 解析HTML。
   使用 `find_all()` 或 `select()` 结合你的选择器，找到所有你想要的数据。
   提取数据的文本内容或属性值。
   4. 输出或保存数据：
   最简单的方式是 `print()` 出来。
   你可以把数据保存到CSV文件 (`pandas` 库很擅长这个)。
   或者保存到JSON文件。
   
   举个例子：抓取某个博客的标题
   
   假设我们要抓取一个叫做 `exampleblog.com` 的博客文章列表，文章标题都在 `

   ` 标签里，并且这些 `

   ` 标签都有一个 `posttitle` 的class。
   
   ```python
   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   url = 'http://www.exampleblog.com/posts' 假设这是文章列表页
   
   try:
   response = requests.get(url)
   response.raise_for_status() 如果请求失败，会抛出异常
   
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
   
   找到所有 class="posttitle" 的 h2 标签
   也可以用 select('h2.posttitle')
   titles = soup.find_all('h2', class_='posttitle')
   
   if titles:
   print("抓取到的文章标题：")
   for title in titles:
   print(f" {title.get_text().strip()}") .strip() 去除首尾的空白字符
   else:
   print("未找到文章标题。")
   
   except requests.exceptions.RequestException as e:
   print(f"请求发生错误：{e}")
   except Exception as e:
   print(f"解析发生错误：{e}")
   ```
   
   第六步：进阶和避坑
   
   当你熟悉了基本的抓取，你会遇到一些挑战：
   
   1. 动态加载内容 (JavaScript)： 很多网站的内容是通过JavaScript动态加载的，`requests` 只能抓到初始的HTML，抓不到JS渲染后的内容。这时候就需要更高级的工具：
   `Selenium`： 这是一个浏览器自动化工具，它可以真的打开一个浏览器窗口，模拟用户的点击、滚动等操作，然后再去抓取内容。非常强大，但速度相对较慢。
   分析 AJAX 请求： 通过浏览器开发者工具，你可以看到网页在加载时向服务器发送了哪些额外的请求（通常是XHR请求）。有时，你直接模拟这些请求，就能获取到数据，比Selenium更高效。
   
   2. 反爬虫机制： 网站为了防止被过度抓取，会设置各种反爬虫策略：
   UserAgent 伪装： 网站会检查请求的来源，如果你不提供UserAgent（模拟浏览器身份），可能会被拒绝。在 `requests.get()` 里可以添加headers参数：
   ```python
   headers = {
   'UserAgent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
   }
   response = requests.get(url, headers=headers)
   ```
   IP 限制： 短时间内大量请求同一个IP，可能会被暂时封禁。这时需要使用代理IP池。
   验证码： 遇到验证码，通常需要手动处理，或者使用打码平台。
   JavaScript 挑战： 有些网站会用JS来生成一些关键数据，或者进行一些加密，需要专门的JS逆向分析。
   
   3. 遵守 robots.txt 协议： 网站根目录下的 `robots.txt` 文件规定了哪些页面允许爬虫抓取，哪些不允许。请务必遵守，这是爬虫的“道德底线”。
   
   4. 数据存储： 抓取到的数据量大了，需要有效地存储。
   CSV： 简单易读，适合表格化数据。
   JSON： 适合结构化数据。
   数据库 (SQLite, MySQL, PostgreSQL)： 适合大规模、结构化数据管理。
   
   给零基础的几点建议：
   
   循序渐进： 不要一开始就想着抓取最难的网站。从静态页面开始，掌握基础，再慢慢挑战复杂的。
   多看、多练、多思考： 看别人的代码，理解别人是怎么做的；自己动手写代码，遇到问题解决问题；思考为什么这个网站是这样设计的，为什么我的代码抓不到数据。
   善用搜索引擎和社区： 遇到问题，先尝试自己搜索解决。Stack Overflow、GitHub、CSDN 等社区有很多热心的开发者，你可以提问，也可以看看别人是怎么解决类似问题的。
   耐心和毅力： 爬虫开发不是一蹴而就的，会遇到各种各样的问题，需要你有足够的耐心去调试和学习。
   
   总结一下你的爬虫学习路径：
   
   1. Python 基础 (变量、数据类型、控制流、函数、模块)
   2. HTML/CSS 基础 (了解网页结构和选择器)
   3. `requests` 库 (发送HTTP请求)
   4. `BeautifulSoup` 库 (解析HTML，提取数据)
   5. 实战练习 (找简单网站，抓取数据，保存数据)
   6. 进阶学习 (处理JS动态加载、反爬虫机制、数据库存储)
   
   记住，学习爬虫的过程本身也是一个探索互联网、理解数据运作方式的过程。享受这个过程，你会发现其中的乐趣和价值。祝你学习顺利！

网友意见

【2018年3月更新！】

本帖中的全新升级内容限时免费，可在三节课公开课中报名学习：

https:// class.sanjieke.cn/class /3030394.html

看到楼上都没有提到Web Scraper，顺路介绍一下吧

达成效果：5分钟上手，1个小时包会的零基础爬虫技术；
无需编程，无需翻墙，不敲代码，只要一个Chrome（谷歌浏览器），适用于95%的网站抓取，轻松学会后受益终身；

最近在3.3计划的校友群里安利了十几人零基础爬虫技术，分享下录制的教学视频内容：

一、抓取工具简介

把数据抓取技术和软件分成了三个象限：

1）适应情况，能否抓取大部分网页内容；高票Excel的抓取功能简直是黑科技，但对于DIV形式网页，或者通过“滚屏下拉”动态加载更多数据的网页来说就比较棘手了；

2）生存能力，不被反爬虫技术甄别；矛与盾是永恒的话题，最近采集IT桔子时，被反爬虫机制识别后直接封IP到临时黑名单，连浏览器也无法打开主站了；

3）学习成本，大部分小伙伴一个月用不到一次数据抓取技术，投入较多时间成本不划算；

那么，Web Scraper的适用范围有哪些？

翻译一些该工具官网 (Web Scraper) 上的自卖自夸介绍供参考:

1）通过不同的选择器类型，可以链接到分页页面并抓取“文本型，表格型，图片，链接”等多种数据类型

2）不像其他的数据抓取工具只从html元素中抓取（有一种傲娇的感觉），Web Scraper可以支持动态加载数据类型，包含：

• 等待页面中的动态数据加载完全
• 自动点击分页按钮（第1页，第2页...）抓取更多数据
• 自动点击“加载更多按钮”来抓取更多数据
• 自动滚动下拉页面加载更多数据

3）“老师能不能再具体一点？” 来看三个样例吧：

知乎粉丝列表：

       https://www.zhihu.com/people/chen-da-xin-84/followers?page=1     

麦淘：

       http://m.maitao.com/classify/null?ids=1     

IT桔子：

       https://www.itjuzi.com/search?key=%E4%BA%B2%E5%AD%90     

二、工具准备（预计10分钟）

下面我们正式进入主题，首先需要两个工具：

1. 谷歌chrome浏览器
   链接：谷歌浏览器下载-百度软件中心
2. Web Scraper插件

• 可以翻墙的同学通过官方渠道 http://chrome.google.com/webstore/detail/web-scraper/jnhgnonknehpejjnehehllkliplmbmhn
• 无法翻墙同学通过链接 http://chrome-extension-downloader.com/?extension=jnhgnonknehpejjnehehllkliplmbmhn#
  打开链接（可能要刷新几次），点击 Download extension可以下载一个crx文件

或网盘链接 https://www.jianguoyun.com/p/DT2XOgwQ1pfkBhjp0Ec (访问密码：uMfDv3)

下载后需要手动安装插件：【怎么安装Chrome插件】安装Chrome第三方插件_百度经验

三、上手体验（预计5分钟）

评论区有小伙伴反应无法点击F12召唤Web Scraper，可能是笔记本或Mac电脑的原因

• Windows, Linux: Ctrl+Shift+I (love的I) or F12
• Mac: Cmd+Opt+I
• 如果为左右分屏模式，需要点击右上角的三个小点，切换为上下分屏模式

神秘代码：

       {"_id":"test","startUrl":"https://www.zhihu.com/people/chen-da-xin-84/followers?page=2","selectors":[{"parentSelectors":["_root"],"type":"SelectorText","multiple":true,"id":"Username","selector":"div.UserItem-title a.UserLink-link","regex":"","delay":"500"}]}     

开抓：

1. 点击Scrape
2. 设置抓取规则（默认即可），点击Start Scraping ；
   啊哈，在弹窗显示知乎粉丝页面后，抓取结果就直接出来了，如图：

3. 快乐地导出数据吧，点击export data as CSV，即导出为CSV格式

四、制作自己的第一只虫（预计10分钟）

1. 在chrome中打开需要抓取的目标网址，按F12在Web Scraper中重新创建一个站点 Create sitemap； 输入站点名（自定义）和网址（输入目标网址）后，点击Create sitemap的确认按钮；
2. 在新建选择器中，点击 Add new selector 新建选择器；
3. Delay 写500ms，预留一定的页面加载时间；
4. 选择器的配置：

• Type选择Text文本形
• 勾选Multiple按钮，表示本页中需要抓取多个元素
• 点击 Selector 的 select按钮，直接点击网页上的元素即可！！！
  绿色代表可采集的数据，点击后变成红色为锁定状态（具体可参见教程第16分钟）

点击第二个采集数据，程序自动判定所有同类型元素并红色锁定后，点击“Done selecting”

5.点击 Save Selector 并按照第三步中的抓取步骤进行后续采集操作(scrape → start scraping)

教学视频：

数据抓取入门_野生技术协会_科技_bilibili_哔哩哔哩 http://www.bilibili.com/video/av9664397/

五、进阶技巧1-页面采集多元素

聪明的同学已经尝试在一个页面里采集多个数据了，但往往发现是乱序，如图：

这就涉及到一个元素集(Element)的概念，首先我们把第一步骤提到的选择器删掉，新建一个type为Element的选择器，并选中多个列表项数据，并勾选复选按钮，如图：

保存后，点击新建的选择器，进入该选择器的下一级路径，采集用户名和个人描述

点击Select后，爬虫插件自动高亮了上一级-元素集的第一个元素，只需要点选中其中的元素即可（注意这次不需要选multiple了）

添加好采集器后，点击Selector graph查看树形结构（点击图片可查看清晰大图）

开抓，并获得理想的结果！

五、进阶技巧2-自动翻页/点击加载更多

和上一步介绍的元素集概念相似，对于下拉动态加载更多数据，以及需要点击才能加载更多的情况，介绍两个新type-滚动下拉元素集(Element scroll down) 和 点击元素集(element click)，来看第一部分提到的其他两个案例吧：

1）麦淘（滚动下拉）：

2）IT桔子（需要点击”加载更多“）：

六、高阶技巧-采集子链接内页面

1）对于子链接的采集，通过type为点击元素集（Element Click）和链接（Link）类型，

所有用LInk类型的情况都可以用Element Click的方式抓取；

但Link类型可以抓取网址链接；两者的使用范围区分可见下图：

案例1网址：巨潮资讯网 教程：如何批量下载 A 股招股说明书？

案例2还是之前的麦淘网址：http://m.maitao.com/classify/null?ids=1

2）然后在Link或Element Click的下一级路径中（子链接）中建立选择器；

看实例：

案例1为了抓取每个子链接中右上角的下载地址，建立以下树形结构选择器：

第一个LInk类型的Detail为抓取子页面链接（此处可替换为Element Click）；

第二个Link类型的没有下一级路径，只为抓取右上角的下载链接；

进阶视频:

数据抓取II-进阶_野生技术协会_科技_bilibili_哔哩哔哩 http://www.bilibili.com/video/av9708200/

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