北京十大Python爬虫培训机构名单榜首一览推荐，小编推荐北京达内教育，北京达内教育集团成立于2002年9月。2014年4月3日成功在美国纳斯达克上市，成为赴美上市的职业教育公司，也是引领行业的职业教育公司。现在我们已经开设JAVA、Java大数据、C++、WEB前端、Android、10S、嵌入式、PHP、Linux云计算、软件测试、VR开发工程师、.NET、全链路UI、UED、主办会计、网络营销、新电商运营、产品经理、网络运维、Python人工智能、影视特效辑等课程体系。
　　随着科技的不断发展，软件的更新速度也越来越快。我们经常会遇到一种情况:当我们想要安装某个软件时，系统提示我们本机已经有更高版本的安装包。这时，有些人可能会选择直接安装，而有些人则会选择不安装。那么，本机有更高版本的安装包到底应该如何处理呢?本文将从多个角度分析这个问题。

　　想要学好爬虫没那么简单，首先知识点方面就涉及到了：计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、APP开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容。
　　就像一张大网把现在一些主流的技术栈都连接到了一起，因为涵盖的方向多，所以学起来也比较零散，很多初学者搞不懂要学习什么知识，学习过程中遇到反爬也不知道该用什么方法来解决，今天黑马程序员给大家做一些归纳和总结。
　　一、初学爬虫
　　一些普通的网站基本都没有什么反爬措施，比如某个博客站点，我们爬全站的话就顺着列表页爬到文章，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。
　　那么，开始爬虫的时候，我们要学什么呢？
　　1.Python基础语法学习（基础知识）：首先，你需要熟悉Python的基本语法，包括变量、数据类型、条件语句、循环、函数等。
　　2.对HTML页面的内容抓取（数据抓取）：如HTTP协议、URL、请求方法（GET、POST等）和响应状态码（如200，404等）。
　　3.对HTML页面的数据提取（数据提取）：爬虫通常需要从HTML中提取信息，因此你需要了解HTML标签、属性和CSS选择器。
　　4.Scrapy框架以及scrapy-redis分布式策略（第三方框架）：requests：一个用于发送HTTP请求的库，它可以帮助你获取网页的HTML内容。BeautifulSoup：一个用于解析HTML和XML的库，它可以帮助你在HTML文档中定位和提取信息。
　　lxml：一个解析HTML和XML的高性能库，可以作为BeautifulSoup的替代品。Scrapy：一个强大的爬虫框架，用于构建和管理复杂的爬虫项目。
　　5.爬虫(Spider)、反爬虫(Anti-Spider)、反反爬虫(Anti-Anti-Spider)之间的斗争....熟悉常见的反爬虫策略，如User-Agent伪装、IP代理、使用Selenium处理JavaScript等。
　　6.学习数据存储：学习如何将爬取的数据存储到文件（如CSV、JSON）或数据库（如MySQL、MongoDB）中。
　　那代码应该怎么写呢？用Python的request等库就可以了，写一个基本的逻辑，顺着把一篇文章的源码获取下来，解析的话用XPath、BeautifulSoup、PyQuery或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。
　　代码也不难，用几个方法调用，逻辑也非常简单，几个循环家存储。较后就能看到一篇篇的文章保存到我们的电脑了。其实，懒得写代码也无所谓，因为利用基本的可视化爬虫工具，比如八爪鱼这种采集器，通过可视化点选的方式把数据爬下来。
　　存储方面稍微扩展一下的话，可以对接上MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka等等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或者操作会更方便。
　　不管效率怎么样，这样的路径下来，一个完全没有反爬的网站用较基本的方式就搞定了。但是到这里，我们就会爬虫了吗？不，还差的很远！
　　二、Ajax、动态渲染
　　随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据的加载方式也不再是单纯的服务端渲染了。我们可以看到很多网站的数据可能都是通过接口的形式传输的，或者即使不是接口那也是一些JSON的数据，然后经过JavaScript渲染得出来的。
　　这时候，我们再用request来爬那就不顶用了，因为requests爬下来的源码是服务端渲染得到的，浏览器看到页面的和requests获取的结果也是不一样的。
　　真正的数据是经过JavaScript执行的出来的，数据来源可能是Ajax，也可能是页面的某些Data，也可能是一些ifame页面等等。不过大多数情况下可能是Ajax接口获取的。
　　所以很多情况下需要分析Ajax，知道这些接口的调用方式之后再用程序来模拟。但是有些接口带着加密参数，比如token、sign等等，又不好模拟，那怎么办呢？
　　一种方法就是去分析网站的JavaScript逻辑，看里面的代码，就出来这些参数是怎么构造的，找出思路来了之后再用爬虫模拟或者重写就行了。
　　如果你解出来了，那么直接模拟的方式效率会高出来非常多，这里面就需要一些JavaScript基础了，当然有些网站的加密逻辑做的太牛了，你可能花一周也解不出来，较后放弃了。
　　那这样解不出来怎么办呢？
　　这时候有一种简单粗暴的方法就是直接用模拟浏览器的方式来爬取，比如Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash等，这样爬取到的源代码就是真正的网页代码，数据自然就好提取了，同时也就绕过分析Ajax和一些JavaScript逻辑的过程。
　　这种方式就做到了可见即可爬，难度也不大，同时模拟了浏览器，也不太会有一些法律方面的问题。
　　但其实后面的这种方法也会遇到各种反爬的情况，现在很多网站都会去识别webdriver，看到你是用的Selenium等工具，直接干掉或不返回数据，所以你碰到这种网站还得来专门解一下这个问题。
　　三、多进程、多线程、协程
　　上面的情况如果用单线程爬虫模拟是相对简单的，但是有个问题就是速度慢啊。
　　爬虫是IO密集型的任务，所以可能大多数情况下都在等待网络的响应，如果网络响应速度慢，那就得一直等着。但是这个空余的时间可以让CPU去做更多事情。那怎么办呢？多开店线程吧。
　　所以这时候我们就可以在某些场景下加上多进程、多线程，虽然说多线程有GIL锁，但是对于爬虫来说其实影响没有那么大，所以用上多进程、多线程都可以成倍的提高爬取速度，对应的库就有threading、multiprocessing了。
　　异步协程就更牛了，用aiohttp、gevent、tornado等等的基本上你想搞多少并发就搞多少并发，但是还是悠着点，别把人家网站搞挂了。
　　总之，用上这几个，爬虫速度就提上来了。但速度提上来了不一定是好事，反爬接着肯定就要来了，封你IP、封你账号、弹验证码、返回假数据，所以有时候龟速爬似乎也是个解决办法？
　　四、分布式
　　多线程、多进程、协程都能加速，但终究还是单机的爬虫。要真正做到规模化，还得来靠分布式爬虫来搞。分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等等。
　　我们可以使用一些基础的队列或组件来实现分布式，比如RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis等等，但经过很多人的尝试，自己去实现一个分布式爬虫，性能和扩展性总会出现一些问题，当然特别牛逼的除外哈。
　　不少企业内部其实也有自己开发的一套分布式爬虫，和业务更紧密，这种当然是较好了。现在主流的Python分布式爬虫还是基于Scrapy的，对接Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter或者用Scrapy-Cluster等等。
　　他们都是基于Redis来共享爬取队列的，总会多多少少遇到一些内存的问题。所以一些人也考虑对接到了其他的消息队列上面，比如RabbitMQ、Kafka等等，解决一些问题，效率也不差。
　　总之，要提高爬取效率，分布式还是必须要掌握的。
　　五、验证码
　　爬虫难免遇到反爬，验证码就是其中之一。要会反爬，那首先就要会解验证码。
　　现在你可以看到很多网站都会有各种各样的验证码了，比如较简单的图形验证码，要是验证码的文字规整的话，OCR过一遍或者基本的模型库都能识别，不想搞这个的话可以直接去对接个打码平台来搞，准确率还是有的。
　　然而你可能现在都见不到什么图形验证码了，都是一些行为验证码，如某验、某盾等等，国外也有很多，比如reCaptcha等等。一些稍微简单一点的，比如滑动的，你可以找点办法识别缺口，比如图像处理比对、深度学习识别都是可以的。轨迹呢自己写个模拟正常人行为的，加点抖动之类的。有了轨迹之后咋模拟呢，如果你牛逼，那么可以直接去分析验证码的JavaScript逻辑，把轨迹数据录入，那就能得到里面的一些加密参数，直接拿着这些参数放到表单或接口里面就能直接用了。当然也可以用模拟浏览器的方式来拖动，也能通过一定的方式拿到加密参数，或者直接用模拟浏览器的方式把登录一起做了，拿着Cookies来爬也行。
　　当然拖动只是一种验证码，还有文字点选、逻辑推理等，要是真不想搞，可以找打码平台来解出来再模拟，但毕竟花钱的，一些高手就会选择自己训练深度学习相关的模型，收集数据、标注、训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样有了核心技术，也不用再去花钱找打码平台了，再研究下验证码的逻辑模拟一下，加密参数就能解出来了。不过有的验证码难得很，有的我也没搞定。
　　当然有些验证码可能是请求过于频繁而弹出来的，这种如果换个IP什么的也能解。
　　六、封IP
　　封IP也是个令人头疼的事，行之有效的方法就是换代理了。
　　代理很多种，市面上0元的，收费的太多太多了。
　　首先可以把市面上0元的代理用起来，自己搭建一个代理池，收集现在全网所有的0元代理，然后加一个测试器一直不断测试，测试的网址可以改成你要爬的网址。这样测试通过的一般都能直接拿来爬你的目标网站。我自己也搭建过一个代理池，现在对接了一些0元代理，定时爬、定时测，还写了个API来取，放在GitHub了：，打好了Docker镜像，提供了Kubernetes脚本，大家可以直接拿来用。
　　付费代理也是一样，很多商家提供了代理提取接口，请求一下就能获取几十几百个代理，我们可以同样把它们接入到代理池里面。但这个代理也分各种套餐，什么开放代理、独享代理等等的质量和被封的几率也是不一样的。
　　有的商家还利用隧道技术搭了代理，这样代理的地址和端口我们是不知道的，代理池是由他们来维护的，比如某布云，这样用起来更省心一些，但是可控性就差一些。
　　还有更稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等等，接入成本会高一些，但是一定程度上也能解决一些封IP的问题。
　　不过这些背后也不简单，为啥一个好好的高匿代理就是莫名其妙爬不了，背后的一些事就不多讲了。
　　封账号
　　有些信息需要模拟登录才能爬嘛，如果爬的过快，人家网站直接把你的账号封禁了，就啥都没得说了。比如爬公众号的，人家把你WX号封了，那就全完了。
　　一种解决方法当然就是放慢频率，控制下节奏。还有种方法就是看看别的终端，比如手机页、App页、wap页，看看有没有能绕过登录的法子。
　　另外比较好的方法，那就是分流。如果你号足够多，建一个池子，比如Cookies池、Token池、Sign池反正不管什么池吧，多个账号跑出来的Cookies、Token都放到这个池子里面，用的时候随机从里面拿一个。
　　如果你想增加爬取效率不变，那么100个账号相比20个账号，对于每个账号对应的Cookies、Token的取用频率就变成原来的了1/5，那么被封的概率也就随之降低了。
　　六、反爬
　　上面说的是几种比较主流的反爬，还有非常多的奇葩的反爬。比如返回假数据、返回图片化数据、返回乱序数据、返回...各种数据。
　　七、JavaScript逆向
　　说到重头了。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端上下功夫，那就是在前端对一些逻辑或代码进行加密或混淆。当然这不仅仅是为了保护前端的代码不被轻易盗取，更重要的是反爬。
　　比如很多Ajax接口都会带着一些参数，比如sign、token等等，这些前文也讲过了。这种数据我们可以用前文所说的Selenium等方式来爬，但总归来说效率太低了，毕竟它模拟的是网页渲染的整个过程，而真实的数据可能仅仅就藏在一个小接口里。
　　如果我们能够把一些接口的参数真正找出其中的逻辑，用代码来模拟执行，那效率就会有成倍的提升，而且还能在一定程度上规避上述的反爬现象。
　　但问题是什么？难啊。
　　Webpack是一方面，前端代码都被压缩和转码成一些bundle文件，一些变量的含义已经丢失，不好还原。然后一些网站再加上一些obfuscator的机制，把前端代码变成你完全看不懂的东西。
　　比如字符串拆散打乱、变量十六进制化、控制流扁平化、无限debug、控制台禁用等等，前端的代码和逻辑已经面目全非。有的用WebAssembly等技术把前端核心逻辑直接编译，那就只能慢慢抠了。
　　虽然说有些有一定的技巧，但是总归来说还是会花费很多时间。但一旦解出来了，那就万事大吉了。怎么说？就像奥赛题一样，解出来升天，解不出来GG。
　　很多公司招聘爬虫工程师都会问有没有JavaScript逆向基础，破解过哪些网站，比如某宝、某多、某条等等，解出来某个他们需要的可能就直接录用你。每家网站的逻辑都不一样，难度也不一样。
　　总结
　　另外还有...关于APP、智能化、运维相关的内容我们就不展开说了。至此，爬虫涵盖的一些知识点也就差不多了，梳理一下计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习都涵盖到了。