Python 软件开发基础

Linux操作系统、Python基础语法、Python字符串解析、Python正则表达式、Python文件操作、Python模块、Python异常、Python时间和日历、PythonGUI 编程、阶段项目实战

Python 高级编程

Python 面向对象、数据库、Python 网络编程、Python 多进程、多线程、Python 函数式编程、错误、调试和测试、阶段项目实战

Python全栈式Web工程师

Web前端软件工程师、Web后端端软件工程师、阶段项目实战

Python爬虫工程师

Python爬虫工程师、大数据分析工程师、机器学习、人工智能工程师、设计模式与算法、软件工程、阶段项目实战

python爬虫技术的选择:爬虫又是另外一个领域，涉及的知识点比较多，不仅要熟悉web开发，有时候还涉及机器学习等知识，不过在python里一切变的简单，有许多第三方库来帮助我们实现。使用python编写爬虫首先要选择合适的抓取模块，最简单的功能就是能发送和处理请求， 下面就介绍几个常用的抓取的方式。一、python 自带的urlib2和urlib或者第三方模块requests:这种方案适合简单的页面爬虫，比如爬取博客园推荐文章。urllib2和urllib是python自带模块可用来发送处理请求，虽然比较灵活但API易用性较差，所以一般都要进行二次封装，我曾经也进行过封装，发现自己封装出来的模块无限趋近于非常成熟的requests库，所以还是直接使用requests吧，当然requests只发送和接受请求，对于页面分析还要配合lxml或beautifulsoup等第三方库进行。高级点的爬虫不仅仅是发送和处理请求，还需要处理异常，请求速度控制等问题，这就需要我们写额外的代码去控制，当然我们可以自己写只是时间问题，但完全没有必要，接下来我会介绍第二种方案。二、scrapy框架:scrapy是爬虫领取的佼佼者，目前我做的项目无论复杂与否，都采用scrapy进行，对于请求调度，异常处理都已经封装好了，而且有第三方的scrapy-redis还可以支持分布式，我们把关注点放在更重要的页面分析和规则编写上，代码可以参考我github上的例子。三、python selenium:这种方式我称为终极必杀器，一般是实在没办法的时候才用，以前我在利用某家搜索引擎抓取文章时，该搜索引擎采用的比较高难度的反爬虫机制而且不断变化让人找不到规律，最典型的特点就是cookie会随机隐藏到某个页面js和图片中，解决方案就是模拟浏览器的行为加载所有js等静态资源文件，如果自己写个浏览器取解析太扯蛋了，如果chrome浏览器能开放接口，通过chrome的加载方式获取页面的内容就好了，这就是selenium了，selenium加上随机等待时间可以模拟出和人非常类似的操作行为，缺点就是速度较慢，但是一般爬虫对抓取速度要求不高，重要的是稳定性，这种方式对于抓取反爬虫机制做的好的大型网站比较适用。总结，对于大部分爬虫需求直接用scrapy解决，如果解决不了再采用第一种或第三种方案，就这么简单。