python爬⾍需求分析-序：Python爬⾍开发与数据分析简介爬⾍是获取数据⼀种⽅式，能够按照⼀定规则⾃动抓取某个⽹站或者万维⽹信息的程序；现实环境中很⼤⼀部分⽹络访问都是由爬⾍造成的；我们来看⼀个常见应⽤场景：
当我们使⽤百度或者其他搜索引擎搜索某个关键字的时候，搜索结果中会包含对应的内容，⽐如：搜索Python，搜索结果可能包括Python 官⽹，Python相关⽂章等信息，可是这些信息分布在不同的⽹站上，那么问题来了：这些搜索引擎是如何知道这些信息与相对应的地址呢？可能的答案，搜索引擎获取⽹站相关数据及对应的地址；在来思考⼀个问题，python的官⽹应该不可能主动把相应数据给这些搜索引擎公司，那么这些数据是如何获取的呢？最可能的答案，搜索引擎公司按照⼀定的规则将这些⽹站的信息抓取下来，保存到本地，然后对数据进⾏清洗处理，这些数据是搜索⽹站的基础，⽽获取数据过程就是爬⾍所做的事情。
根据爬取⽅式不同我们可以将爬⾍分为两类：
1.增量型爬⾍：不会限制抓取数据属性，⽐如Google, baidu搜索巨头都是增量型爬⾍；他们⽆时⽆刻不在抓取数据，还会根据⼀定算法评价⽹站的好坏，定期抓取最新数据，以保证他们的搜索结果时效性，正确性；
2.批量型爬⾍：限制抓取的属性，抓取特定⽹站的信息；⽐如：我们要做⼈脸识别，如果没有⾜够样⽚，
可以使⽤爬⾍抓取百度图⽚中⼈脸照⽚；获取相应的训练样本；
这⾥我们主要使⽤Python完成批量型爬⾍的设计与实现，并对抓取数据进⾏清洗与分析；
为什么选择Python？
当前⽐较⽕的语⾔之⼀，语法简单，容易上⼿，⽀持⾯向对象，丰富的第三⽅模块；我们来看下常⽤的相关模块：
1.爬⾍相关模块：urllib、requests、Bs4、 lxml等;
2.数据库相关模块：pyMysql、pyMongo等；
3.数据分析相关模块：numpy,pandas,matplotlib等；
基于这些模块，我们能够快速的构建爬⾍，抓取数据，并且对抓取的数据进⾏分析及可视化。
下⾯让我们来分步介绍实现爬⾍过程及每⼀步涉及知识点，⽐如我们拿到⼀个需求，去抓取⼀个⽹站数据：
1.需求分析：结合⽹站提供信息，分析我们能够获取哪些数据信息
2.请求⾏为分析：查看整个交互⾏为，确认请求⽅法，URl及数据；这是我们需要了解Http协议，借助浏览器或者其他抓包⼯具进⾏分析，这是我们关键⼀步；
3.知识点分析：请求⾏为分析完成后，我们要确认抓取策略，数据保存形式，确认数据抓取模块，页⾯信息提取模块，并且确认我们能够使⽤这些模块完成相关开发⼯作；
4.爬⾍设计实现：
1）设计出爬⾍类，
2）根据请求⾏为与页⾯信息提取过程，完成代码结构设计，
3）借助jupyer或者ipython逐个完成页⾯请求与数据提取，然后将其封装为⼀个⽅法，填加到类中；19岁rapper潮水偷轨仙踪林
5.存储模块设计实现：主要实现模块化设计，将数据抓取与存储分开实现，将存储接⼝统⼀进⾏封装，⽆论是存储到csv,json⽂件还是mysql,mongodb等数据库，都是⼀个统⼀接⼝；
6.代码调试：这部分在后⾯实际⽂章中会做详细解释，如何快速定位与解决问题；
7.数据可视化分析：当数据抓完成，我们使⽤相关模块对数据进⾏清洗处理，并对数据做可视化分析，并理解每⼀个图标所代表意义；
以上这些就是开发⼀个爬⾍⼤概步骤，我们也会按照这些步骤去讲解，但是中间会更加详细描述每个知识点，开发及调试细节。
本课程能为您解决那些问题：
1.如何快速使⽤python构建爬⾍；
2.常见概念详解及应⽤：⽐如cookie作⽤，具体应⽤；
3.常见反爬⾍机制及解决⽅案；vbscript能做小游戏吗
4.⾼并发爬⾍设计与实现；
5.数据分析及可视化；
学习本课程需要提前准备开发环境与相关知识点：
1.开发环境：
Python3.6（window/linux/macos）；
chrome浏览器；
pychram IDE开发环境；
2.相关知识点：
掌握Python常⽤数据结构，基本逻辑；
掌握函数与类相关知识点；htmlcss网页设计案例
了解多进程/多线程相关模块使⽤；
python请求并解析json数据了解数据库基本操作，⽐如：mongodb,mysql增删改查操作；
课程案例：
1.抓取某⽹站电影相关信息及海报；
2.登录某知名代码开源⽹站；
3.⾼并发代理IP验证；
4.⽣产者与消费者模型抓取⽃图图⽚
如何使用pycharm
5.抓取某⽹站电影相关数据，并对数据进⾏年代，国家，差评等分析；
6.抓取某⼆⼿房交易市场相关数据，并对数据进⾏相关分析；
selectdistinct表示查询结果中通过理论与实战结合，希望这⼀系列⽂章有助于你快速掌握爬⾍开发必备知识点，流程与技巧。

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