现在懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，但是对于零基础小白来说，爬虫是一件复杂、技术门槛高的事情。那么，零基础高效学习Python爬虫路径有什么？

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--抽取并存储内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获得网页信息的过程。

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。

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2、掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

在爬虫过程中也会经历一些绝望，比如被封IP，各种奇怪的验证码，字体加密，useragent访问限制，各种动态加载等。

遇到这些发爬虫的手段，当然还需要一些高ji的技巧来应对，比如访问频率控制、使用代理IP池、字体反加密、抓包、验证码的OCR处理等。

往往网站在高效开发和发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倒你了。

3、学习scrapy，搭建工程化的爬虫

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框架就有用了。

Scrapy是一个功能强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建requests，还有强大的selector能够方便地解析response，然而它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。

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4、学习数据库基础，应对大规模数据存储

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 就可以。

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。