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一、爬取的基本流程

绝大多数爬虫全是按“发送请求——获取网页——分析页面——提取并存储内容”的步骤来实现的，这就是模仿用浏览器抓取页面数据的过程。换句话说，我们向服务器发送请求后，会得到返回的页面，根据解析页面之后，能够提取我们想要的那些数据，并储存到指定的数据库里。

对于这个能够学习掌握HTTP协议和网页基础知识，如POSTGET、HTML、CSS、JS，熟悉认识就行，没必要深入的学。

二、认识Python包

Python中爬虫涉及的包好多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等，你可以从requests+Xpath开始，requests负责连接网站，返回网页，Xpath用于解析网页，有利于提取数据。

当你用过BeautifulSoup，会知道Xpath要方便很多，一层一层检查元素代码的工作，统统省略了。了解以后，我们能够知道爬虫的基本套路是大同小异的，一般的静态网页绝对不是事儿。

三、数据的储存

爬取的信息能够用文档的方式存储到本地，也能存储到数据库里。初期数据量小的时候，直接用Python的语法或pandas的方法将数据存为text、csv的文件。不过你应该会看到爬取的数据不是干净的，或许有缺失、异常等，还要对数据进行清洗，可以学习pandas包，了解一下知识点就行：

数据分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据

重复值处理：重复值的判断与删除

四、进阶分布式

了解了上面的技术，一般量级的数据和代码应该是没难度的了，可是碰到比较复杂的情况，可能依然会心有余而力不足，这种时候，强悍的scrapy框架就十分管用了。

scrapy是一个功能十分强悍的爬虫框架，它不但能快捷地构建request，还有强大的selector可以便捷地解析response，殊不知它最令人开心的还是它超高的性能，让你能将爬虫工程化、模块化。

五、应对反爬虫机制

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网页封IP、多种多样的验证码、userAgent访问限制、各种动态载入等等。

碰上这种反爬虫的手段，当然还需要一些高级的要领来解决，常用的比如访问频率调节、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化，这通常就是异步加载。我们用开发者工具取分析网页加载信息，通常能够得到意外的收获。

今天和大家分享了入门级菜鸟学习Python爬虫要熟悉了解的一些注意事项，其实Python爬虫并不像想象中的难，不需要深入的学，通过具体的例子来自学一些碎片化有效的知识也是可以的。

六、代理IP在爬虫中的重要性

爬虫在爬取数据会遇到反爬虫，就是IP就会限制，爬虫就无法爬取到信息了，这时候该怎么办呢？代理IP就诞生了，代理IP解决IP被限制的困境，用户使用黑洞http可以随意换IP线路，这就是代理IP在爬虫工作中的重要性。

读到这里，这篇“Python爬虫与代理IP的关系是什么”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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