刚开始接触爬虫的时候，简直惊为天人，十几行代码，就可以将无数网页的信息全部获取下来，自动选取网页元素，自动整理成结构化的文件。

利用这些数据，可以做很多领域的分析、市场调研，获得很多有价值的信息。这种技能不为我所用实在可惜，于是果断开始学习。

- -并非开始都是最容易的

刚开始对爬虫不是很了解，又没有任何的计算机、编程基础，确实有点懵逼。从哪里开始，哪些是最开始应该学的，哪些应该等到有一定基础之后再学，也没个清晰的概念。

因为是 Python 爬虫嘛，Python 就是必备的咯，那先从 Python 开始吧。于是看了一些教程和书籍，了解基本的数据结构，然后是列表、字典、元组，各种函数和控制语句（条件语句、循环语句）。

学了一段时间，才发现自己还没接触到真正的爬虫呢，而且纯理论学习很快就忘了，回去复习又太浪费时间，简直不要太绝望。把 Python 的基础知识过了一遍之后，我竟然还没装一个可以敲代码的IDE，想想就哭笑不得。

- -开始直接上手

转机出现在看过一篇爬虫的技术文章后，清晰的思路和通俗易懂的语言让我觉得，这才是我想学的爬虫。于是决定先配一个环境，试试看爬虫到底是怎么玩的。（当然你可以理解为这是浮躁，但确实每个小白都想去做直观、有反馈的事情）

因为怕出错，装了比较保险的 Anaconda，用自带的 Jupyter Notebook 作为IDE来写代码。看到很多人说因为配置环境出各种BUG，简直庆幸。很多时候打败你的，并不是事情本身，说的就是爬虫配置环境这事儿。

遇到的另一个问题是，Python 的爬虫可以用很多包或者框架来实现，应该选哪一种呢？我的原则就是是简单好用，写的代码少，对于一个小白来说，性能、效率什么的，统统被我 pass 了。于是开始接触 urllib、美丽汤（BeautifulSoup），因为听别人说很简单。

我上手的第一个案例是爬取豆瓣的电影，无数人都推荐把豆瓣作为新手上路的实例，因为页面简单且反爬虫不严。照着一些爬取豆瓣电影的入门级例子开始看，从这些例子里面，了解了一点点爬虫的基本原理：下载页面、解析页面、定位并抽取数据。

当然并没有去系统看 urllib 和 BeautifulSoup 了，我需要把眼前实例中的问题解决，比如下载、解析页面，基本都是固定的语句，直接用就行，我就先不去学习原理了。

用 urllib 下载和解析页面的固定句式

当然 BeautifulSoup 中的基本方法是不能忽略的，但也无非是 find、get_text() 之类，信息量很小。就这样，通过别人的思路和自己查找美丽汤的用法，完成了豆瓣电影的基本信息爬取。

用 BeautifulSoup 爬取豆瓣电影详情

- -爬虫渐入佳境

有了一些套路和形式，就会有目标，可以接着往下学了。还是豆瓣，自己去摸索爬取更多的信息，爬取多部电影，多个页面。这个时候就发现基础不足了，比如爬取多个元素、翻页、处理多种情况等涉及的语句控制，又比如提取内容时涉及到的字符串、列表、字典的处理，还远远不够。

再回去补充 Python 的基础知识，就很有针对性，而且能马上能用于解决问题，也就理解得更深刻。这样直到把豆瓣的TOP250图书和电影爬下来，基本算是了解了一个爬虫的基本过程了。

BeautifulSoup 还算不错，但需要花一些时间去了解一些网页的基本知识，否则一些元素的定位和选取还是会头疼。

后来认识到 xpath 之后相见恨晚，这才是入门必备利器啊，直接Chrome复制就可以了，指哪打哪。即便是要自己写 xpath，以w3school上几页的 xpath 教程，一个小时也可以搞定了。requests 貌似也比 urllib 更好用，但摸索总归是试错的过程，试错成本就是时间。

requests+xpath 爬取豆瓣TOP250图书信息

- -跟反爬虫杠上了

通过 requests+xpath，我可以去爬取很多网站网站了，后来自己练习了小猪的租房信息和当当的图书数据。爬拉勾的时候就发现问题了，首先是自己的请求根本不会返回信息，原来要将自己的爬虫伪装成浏览器，终于知道别人代码中那一坨 headers 信息是干啥的了