往往网站在高效开辟和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫供给了空间，控制这些应对反爬虫的技能，绝大年夜部分的网站已经难不到你了。
6、分布式爬虫，实现大年夜范围并发采集
爬取根本数据已经不是问题了，你的瓶颈会合中到爬取海量数据的效力。这个时刻，信赖你会很天然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个器械，听起来很恐怖，但其实就是应用多线程的道理让多个爬虫同时工作，须要你控制 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种对象。
Scrapy 前面我们说过了，用于做根本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是义务队列。
所以有些器械看起来很吓人，但其实分化开来，也不过如斯。当你可以或许写分布式的爬虫的时刻，那么你可以去测验测验打造一些根本的爬虫架构了，实现一些加倍主动化的数据获取。
如不雅你用过 BeautifulSoup，会发明 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。如许下来根本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯消息等根本上都可以上手了。
因为爬虫这种技巧，既不须要你体系地精晓一门说话，也不须要多么精深的数据库技巧，高效的姿势就是大年夜实际的项目中去进修这些零碎的常识点，你能包管每次学到的都是最须要的那部分。
当然独一麻烦的是，在具体的问题中，若何找到具体须要的那部分进修资本、若何筛选和甄别，是很多初学者面对的一个大年夜问题。
不过不消担心，我们预备了一门异常体系的爬虫课程，除了为你供给一条清楚的进修路径，我们甄选了最实用的进修资本以及宏大年夜的主流爬虫案例库。短时光的进修，你就可以或许很好地控制爬虫这个技能，获取你想获得的数据。
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本文标题：不踩坑的Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数据
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