学python最想要提升的是哪些地方1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程 。Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页 ， 便于抽取数据 。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了 。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下 。当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化 。
2.了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中 。开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件 。当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据 。
3.学习scrapy ， 搭建工程化爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了 。scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架 ， 它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化 。学会 scrapy ， 你可以自己去搭建一些爬虫框架 ， 你就基本具备Python爬虫工程师的思维了 。
4.学习数据库知识 ， 应对大规模数据存储与提取
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爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了 。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK 。MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等 。你也可以利用PyMongo ， 更方便地在Python中操作MongoDB 。因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行 。
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊 ， 比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等 。遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等 。往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者 ， 这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了 。
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率 。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫 。分布式这个东西 ， 听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作 ， 需要你掌握Scrapy+ MongoDB + Redis 这三种工具 。Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取 ， MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列 。所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此 。当你能够写分布式的爬虫的时候 ， 那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取 。
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