不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python做爬虫，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：Python 爬虫工具，python 爬虫为什么要获取响应的cookie，python各类爬虫经典案例，爬到你手软！，求python3爬虫书籍推荐，*是经典多人学的，入门到精通的，十分感谢，超牛逼！Python爬虫学习的完整路线推荐??。

1.Python 爬虫工具

前几个月参加比赛我还自己写了一个，不过python现在也有现成的模块可以有，Google一下就可以了，写一个也不难

2.python 爬虫为什么要获取响应的cookie

Cookie是指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）。比如说有些网站需要登录后才能访问某个页面，在登录之前你想抓取某个页面内容是不允许的。那么可以利用Urllib库保存登录的Cookie，然后再抓取其他页面，这样就达到了你的目的。爬虫过程中只用python来保存cookie信息模拟登录是不行的，爬虫限制有很多，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作等等。

3.python各类爬虫经典案例，爬到你手软！

小编整理了一些爬虫的案例，代码都整理出来了~先来看看有哪些项目呢：python爬虫小工具（文件下载助手）爬虫实战（笔趣看小说下载）爬虫实战（VIP视频下载）爬虫实战（百度文库文章下载）爬虫实战（《帅啊》网帅哥图片下载）爬虫实战（构建代理IP池）爬虫实战（《火影忍者》漫画下载）爬虫实战（财务报表下载小助手）爬虫实战（抖音App视频下载）爬虫实战（GEETEST验证码破解）爬虫实战（12306抢票小助手）爬虫实战（百万英雄答题辅助系统）爬虫实战（网易云音乐批量下载）爬虫实战（B站视频和弹幕批量下载）爬虫实战（京东商品晒单图下载）爬虫实战（正方教务管理系统爬虫）怎么样？是不是迫不及待的想自己动手试试了呢？在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习！免费分享视频资料爬虫小工具文件下载小助手一个可以用于下载图片、视频、文件的小工具，有下载进度显示功能。稍加修改即可添加到自己的爬虫中。代码展示：爬虫实战《笔趣看》盗版小说网站，爬取小说工具第三方依赖库安装：pip3 install 使用方法：python biqukan.py代码展示：爱奇艺等主流视频网站的VIP视频破解助手(暂只支持PC和手机在线观看VIP视频！)运行源码需要搭建Python3环境，并安装相应第三方依赖库：pip3 install -r .txt使用方法：python movie_.py运行环境：Windows, , , Python3代码展示：百度文库word文章爬取代码不完善，没有进行打包，不具通用性，纯属娱乐，以后有时间会完善。代码展示：爬取《帅啊》网，帅哥图片运行平台： 版本： Python3.xIDE： Sublime text3为了也能够学习到新知识，本次爬虫教程使用requests第三方库，这个库可不是Python3内置的urllib.request库，而是一个强大的基于urllib3的第三方库。代码展示：构建代理IP池代码展示：使用Scrapy爬取《火影忍者》漫画代码可以爬取整个《火影忍者》漫画所有章节的内容，保存到本地。更改地址，可以爬取其他漫画。保存地址可以在代码中修改。代码展示：《王者荣耀》推荐出装查询小助手网页爬取已经会了，想过爬取手机APP里的内容吗？代码展示：财务报表下载小助手爬取的数据存入数据库会吗？《跟股神巴菲特学习炒股之财务报表入库(MySQL)》也许能给你一些思路。代码展示：抖音App视频下载抖音App的视频下载，就是普通的App爬取。代码展示：GEETEST验证码破解爬虫*的敌人之一是什么？没错，验证码！Geetest作为提供验证码服务的行家，市场占有率还是蛮高的。遇到Geetest提供的滑动验证码怎么破？授人予鱼不如授人予渔，接下来就为大家呈现本教程的精彩内容。代码展示：用Python抢火车票简单代码可以自己慢慢丰富，蛮简单，有爬虫基础很好操作。代码展示：baiwan:百万英雄辅助答题看了网上很多的教程都是通过OCR识别的，这种方法的优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加，但是缺点也明显，速度有限，并且如果通过调用第三方OCR，有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据，速度快，但是接口是变化的，需要及时更新。代码展示：功能介绍：服务器端，使用Python（baiwan.py）通过抓包获得的接口获取答题数据，解析之后通过百度知道搜索接口匹配答案，将最终匹配的结果写入文件（file.txt)。Node.js（app.js）每隔1s读取一次file.txt文件，并将读取结果通过 bilibili.py -d 猫 -k 猫 -p 10三个参数：-d保存视频的文件夹名-kB站搜索的关键字-p下载搜索结果前多少页京东商品晒单图下载使用说明：python jd.py -k 芒果三个参数：-d保存图片的路径，默认为fd.py文件所在文件夹-k搜索关键词-n 下载商品的晒单图个数，即n个商店的晒单图代码展示：对正方教务管理系统个人课表，学生成绩，绩点等简单爬取依赖环境python 3.6python库http请求：requests，urllib数据提取：re，lxml，bs4存储相关：os，sys验证码处理：PIL下载安装在终端输入如下命令：git clone git@github.com:Jack-Cherish/python-spider.git使用方法安装依赖包pip install -r .txt运行在当前目录下输入：cd zhengfang_system_ spider.py运行爬虫，按提示输入学校教务网，学号，密码，输入验证码稍等几秒钟，当前ZhengFang_System_Spider文件夹下就会生成zhengfang.txt个人课表，成绩绩点均已保存到该文本文件中代码展示：

4.求python3爬虫书籍推荐，*是经典多人学的，入门到精通的，十分感谢

1、《从零开始学Python网络爬虫》一本教初学者学习如何爬取网络数据信息的入门读物，从Python出发，包含数据获取，数据处理和数据挖掘等方面的内容。讲解时穿插爬虫实战案例，可以大大提高实际动手能力。2、《Python3网络爬虫开发实战》这本书主要内容包括，环境配置过程和爬虫基础知识；Python解析库以及文本和各类数据库的在储方法；如何使用Selenium Splash进行动态网站爬取；以及一些爬虫技巧，比如使用代理爬取和维护动态代理池的方法等。3、《Python网络爬虫实战》这本书适合Python网络爬虫初学者、Python数据分析与挖掘技术初学者，内容涵盖Python3.6语言的基本语法、Python常用IDE的使用、Python第三方模块的导入使用、Python爬虫常用模块、Scrapy爬虫、Beautiful Soup爬虫、Mechanize模拟浏览器和Selenium模拟浏览器、Pyspider爬虫框架、爬虫与反爬虫等。

5.超牛逼！Python爬虫学习的完整路线推荐

数据是决策的原材料，高质量的数据价值不菲，如何挖掘原材料成为互联网时代的先驱，掌握信息的源头，就能比别人更快一步。大数据时代，互联网成为大量信息的载体，机械的复制粘贴不再实用，不仅耗时费力还极易出错，这时爬虫的出现解放了大家的双手，以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。爬虫变得越来越流行，不仅因为它能够快速爬取海量的数据，更因为有python这样简单易用的语言使得爬虫能够快速上手。对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情，但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。基于python爬虫，我们整理了一个完整的学习框架：筛选和甄别学习哪些知识，在哪里去获取资源是许多初学者共同面临的问题。接下来，我们将学习框架进行拆解，分别对每个部分进行详细介绍和推荐一些相关资源，告诉你学什么、怎么学、在哪里学。爬虫简介爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。这个定义看起来很生硬，我们换一种更好理解的解释：我们作为用户获取网络数据的方式是浏览器提交请求->下载网页代码->解析/渲染成页面；而爬虫的方式是模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或文件中。爬虫与我们的区别是，爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据，并且爬虫抓取速度快，量级大。随着数据的规模化，爬虫获取数据的高效性能越来越突出，能够做的事情越来越多：市场分析：电商分析、商圈分析、一二级市场分析等市场监控：电商、新闻、房源监控等商机发现：招投标情报发现、客户资料发掘、企业客户发现等进行爬虫学习，首先要懂得是网页，那些我们肉眼可见的光鲜亮丽的网页是由HTML、css、等网页源码所支撑起来的。这些源码被浏览器所识别转换成我们看到的网页，这些源码里面必定存在着很多规律,我们的爬虫就能按照这样的规律来爬取需要的信息。无规矩不成方圆，Robots协议就是爬虫中的规矩，它告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取。通常是一个叫作robots.txt的文本文件，放在网站的根目录下。轻量级爬虫“获取数据——解析数据——存储数据”是爬虫的三部曲，大部分爬虫都是按这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。1、获取数据爬虫*步操作就是模拟浏览器向服务器发送请求，基于python，你不需要了解从数据的实现，HTTP、TCP、IP的网络传输结构，一直到服务器响应和应达的原理，因为python提供了功能齐全的类库来帮我们完成这些请求。Python自带的标准库urllib2使用的较多，它是python内置的HTTP请求库，如果你只进行基本的爬虫网页抓取，那么urllib2足够用。Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for ”，相对urllib2，requests使用起来确实简洁很多，并且自带json解析器。如果你需要爬取异步加载的动态网站，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。对于爬虫来说，在能够爬取到数据地前提下当然是越快越好，显然传统地同步代码不能满足我们对速度地需求。（ps：据国外数据统计：正常情况下我们请求同一个页面 100次的话，最少也得花费 30秒，但使用异步请求同一个页面 100次的话，只需要要 3秒左右。）aiohttp是你值得拥有的一个库，aiohttp的异步操作借助于async/await关键字的写法变得更加简洁，架构更加清晰。使用异步请求库进行数据抓取时，会大大提高效率。你可以根据自己的需求选择合适的请求库，但建议先从python自带的urllib开始，当然，你可以在学习时尝试所有的方式，以便更了解这些库的使用。推荐请求库资源:urllib2文档： ： 、JSON、XML等格式。解析库的使用等价于在HTML中查找需要的信息时时使用正则，能够更加快捷地定位到具体的元素获取相应的信息。Css选择器是一种快速定位元素的方法。Pyqurrey使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作，它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档，支持CSS选择器，使用非常方便。Beautiful Soup是借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具，能自动转换编码。支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器。Xpath最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索。它提供了超过 100 个内建的函数。这些函数用于字符串值、数值、日期和时间比较、节点和 QName 处理、序列处理、逻辑值等等，并且XQuery和XPointer都构建于XPath基础上。Re正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。个人认为前端基础比较扎实的，用pyquery是最方便的，也不错，re速度比较快，但是写正则比较麻烦。当然了，既然用python，肯定还是自己用着方便*。推荐解析器资源：pyquery 作为关系型数据库的代表，拥有较为成熟的体系，成熟度很高，可以很好地去存储一些数据，但在在海量数据处理的时候效率会显著变慢，已然满足不了某些大数据的处理要求。MongoDB已经流行了很长一段时间，相对于MySQL ，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。Redis是一个不折不扣的内存数据库，Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。数据全部存在内存，访问速度快，可以存储大量的数据，一般应用于分布式爬虫的数据存储当中。推荐数据库资源：mysql文档 redis文档 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，你就基本具备爬虫工程师的思维了。*Pyspider作为人气飙升的国内大神开发的框架，满足了绝大多数Python爬虫的需求 —— 定向抓取，结构化化解析。它能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储等。其功能强大到更像一个产品而不是一个框架。这是三个最有代表性的爬虫框架，它们都有远超别人的有点，比如Nutch天生的搜索引擎解决方案、Pyspider产品级的WebUI、Scrapy最灵活的定制化爬取。建议先从最接近爬虫本质的框架scary学起，再去接触人性化的Pyspider，为搜索引擎而生的Nutch。推荐爬虫框架资源：Nutch文档 scary文档 pyspider文档 爬取基本数据已经没有问题，还能使用框架来面对一写较为复杂的数据，此时，就算遇到反爬，你也掌握了一些反反爬技巧。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将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery这些工具。Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取， Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。scarpy-redis就是用来在scrapy中实现分布式的组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序。由于在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，通过使用消息队列MQ，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。RabbitMQ本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。Scrapy-rabbitmq-link是可以让你从RabbitMQ 消息队列中取到URL并且分发给Scrapy spiders的组件。Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统。支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他数据库系统作为其消息代理中间件， 在处理异步任务、任务调度、处理定时任务、分布式调度等场景表现良好。所以分布式爬虫只是听起来有些可怕，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。推荐分布式资源：scrapy-redis文档

就拿大数据说话，优势一目了然，从事IT行业，打开IT行业的新大门，找到适合自己的培训机构，进行专业和系统的学习。