python3爬虫速成

❶ 刚开始学习 python 到可以写出一个爬虫大约需要多长时间

学习 Python 的三种境界

前言
王国维在《人间词话》中将读书分为了三种境界：“古今之成大事业、大学问者，必经过三种之境界：‘昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路’。此第一境也。‘衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。’此第二境也。‘众里寻他千网络，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处’。此第三境也。我从入门Python到现在也没有多少时间，所以写如此大的一个题目必定会引发各种批判，当然我没有想造一个大新闻，只是想根据自己的学习历程做一个简单的总结，同时将这三个阶段对应的一些好的书籍简单介绍介绍。

正文
Python的用途十分广泛，不同的程序员将其用于不用的领域，不同的程序员将自己的代码打包成库，供其他程序员使用，从而少造轮子，各种库的使用，加之Python本身的灵活性、易读性，易写性，使用的人越来越多，tiobe统计编程语言的使用率如下：Python在一年之间使用排行榜中上升了3名，而且各大公司在招聘员工的时候如果能掌握Python，肯定是一个加分项，因为Python在文本处理，小程序的写作方面具有太强的优势，前段时间一个朋友让帮忙改下他们公司logo的颜色，第一个想到的就是用Python，女票让我帮她预处理大数据，第一个想到的仍然是Python等等，当然并没有说其他语言不好，也不是为了讨论哪种语言更好，只是Python确实是一门会让人幸福的语言，下面粗浅的说说我对Python学习过程中的境界划分以及推荐书籍。

• 第一个阶段：初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用

这里首先推荐在腾讯官方课程平台上进行直播学习，有号就能无偿一直学，每天晚上都是高清直播(企鹅球球：1129中间是834最后加上这个903连在一起就可以了），除此之外基于python2.7在网上的书籍适合于重头开始一直读完，作为一个开发人员，除了基本的语法，这本书里面提到了一些其他的常用的库，看了廖老师写的很多东西，感觉他的思路，以及写博客写书的高度，概括性，原理性都十分好，这本书读完之后，相信就可以动手写很多东西了，可以尽情的玩转Python解释器了。

另外还有一本书《Python参考手册》，这本书也十分的有用，关于Python的方方面面基本都囊括在内，可以作为一本Python字典来查询使用方法，十分好用。

掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。

很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话，到这一个阶段就足够了，这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的，恐怕还需要努力的升级：首先，国内的大多数人都是学习了其他语言（C，C++,Java等）之后来学习Python的，所以Python和这些语言的不同，也就是pythonic的东西需要一些时间去学习了解和掌握；另外，对于自己领域的领域的库构架的掌握也需要很长的时间去掌握；最后，如果想独立完成一个Python的项目，项目的布局，发布，开源等都是需要考虑的问题。

• 第二个阶段：中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性

推荐的第一本书是《编写高质量代码–改善python程序的91个建议》，这本书大概的提了下Python工程的文件布局，更多的总结了如何写出pythonic的代码，另外，也介绍了一些常用的库。

要想深入的了解Python，有的时候看看Python的源码也是很重要的，自己通过读懂源码，来彻底的了解Python的核心机制，这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，这本书并没有看完，只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节，也觉得受益匪浅。

自己领域的书籍和资料也肯定很多，比如web开发的构架都有很多，只有了解熟悉了所有构架，在选择的时候才能衡量利弊，然后深入掌握某些构架。

这个阶段过后，可以写出pythonic代码，可以通过PEP8的检查，可以为开源社区做贡献了，可以将一个Python文件写的十分好，但是如果要用Python开发一个大型项目，还是有很多东西需要掌握的，比如项目的文档，项目的发布，下载，项目性能和案例等等。

• 第三个阶段：高级，从整个工程项目着眼，考虑document，distribution，性能优化等

目前只看了一本书《the hacker guide to python》，看的是英文版的，这本书对项目的布局，文档，性能，发布等做了很多详细的介绍，我觉得写的还是很不错，只不过本人还需要再读几遍。

对于大多数人来说，很难有机会从头开始一个有意义的大型工程项目，所以自己可以用Python实现一些简单的功能，简单的项目，这个灵感可以去知乎或者quora搜索，很多前辈都分享了自己的经验。

从大局入手，规划好项目的布局，设定好相应的文档说明，提供工程下载安装的方法，带几个demo，每个类，每个函数，每行代码都反复推敲，写出pythonic的程序，相信这时候Python于我们便是信手拈来了！

总结

本文只是我认为的学习Python的三种境界，以我粗浅之眼光，肯定有太多太多的不足，而且自己也就是一个介于初级和高级Python程序员的水平，写这个文章，也算是给自己设立的一个目标吧。

❷ 如何学习python爬虫

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。 Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而

言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的

使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

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。比如有的人则认为先要掌握网页的知识，遂 开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑 ，瘁……

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。 这里给你一

条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

python学习网，免费的python学习网站，欢迎在线学习！

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——抽取并储存内容” 这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器

获取网页信息的过程。

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。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多， 一

般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了 。

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如 访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等 。

往往网站在高效开发和反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到你了。

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，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy

框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 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。

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OK。

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。

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，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让多个爬虫同时工作 ，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具 。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务

队列。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，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。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际

的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好 。

❸ Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
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。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
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。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分Python爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python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。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，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，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
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了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
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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，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 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。
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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OK。
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。
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掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反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到你了。
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分布式Python爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，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让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的

❹ 如何一个月入门Python爬虫，轻松爬取大规模数据

链接：https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

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毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

......

❺ 如何入门 Python 爬虫

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Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

......

❻ 零基础小白如何在最短的时间快速入门python爬虫

Python爬虫为什么受欢迎？Python爬虫应该怎么学？

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

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。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

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。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2.了解非结构化数据的存储

3.学习scrapy，搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

一

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——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

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。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，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，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

二

了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

三

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，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 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。

四

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OK。

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。

五

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反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到你了.

六

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，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让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，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。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

希望我的回答对你有帮助，希望采纳。

❼ python3爬虫入门教程

廖雪峰老师的网上文字加少量视频 python3的入门级教程
和莫烦老师的视频教程

❽ 如何入门 Python 爬虫

“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。

如果你想要入门Python爬虫，你需要做很多准备。首先是熟悉python编程；其次是了解HTML；

还要了解网络爬虫的基本原理；最后是学习使用python爬虫库。

如果你不懂python，那么需要先学习python这门非常easy的语言。编程语言基础语法无非是数据类型、数据结构、运算符、逻辑结构、函数、文件IO、错误处理这些，学起来会显枯燥但并不难。

刚开始入门爬虫，你甚至不需要去学习python的类、多线程、模块之类的略难内容。找一个面向初学者的教材或者网络教程，花个十几天功夫，就能对python基础有个三四分的认识了。

网络爬虫的含义：

网络爬虫，其实也可以叫做网络数据采集更容易理解。就是通过编程向网络服务器请求数据（HTML表单），然后解析HTML，提取出自己想要的数据。

这会涉及到数据库、网络服务器、HTTP协议、HTML、数据科学、网络安全、图像处理等非常多的内容。但对于初学者而言，并不需要掌握这么多。

❾ Python3爬虫教程基础篇之一：什么是爬虫

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，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。
从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。

❿ python 爬虫自学要多久

自学的话，根据每个人的情况来说，学习周期是不同的，如果没有任何基础，零基础小白进行Python学习的话，需要先进行简单的Python基础知识学习，就需要三个月左右的时间，然后再进行爬虫知识的学习，少则半年左右；如果参加Python培训的话，从入门到精通，学习周期五个月就可以了，学习内容更加系统化，符合企业用人需求，选择的应用领域更广泛。