这个例子从安装python开始一直到爬出数据存到文件中。
偶觉得python爬虫入门先从简单入手，一堆学习资料拿到手也不一定会看，最最简单的:
知道python基本语法学过编程的人很快就能掌握, 即使没学过的看例子，再加上一句一句的解释也能明白。
然后搭建环境这是必备步骤，比如安装python, Jupyter Notebook 和网页爬虫相关的包
找例子直接上手看资料不动手会看的没兴趣，自己动手爬出东西才有成就感。
偶觉得这就入门了，至于网页开发语言，它不是爬虫的障碍，遇到不同格式的网页，自己查一下用法就好了。学编程最重要的是学解决问题的能力，而不是一堆类型和语法……你说对么？
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非计算机专业如何快速学会python爬虫？这个非常简单，爬虫就是基于一定规则自动抓取网络数据，当数据量庞大的时候尤其需要，python针对爬虫提供了许多高效实用的第三方包，因此入门来说非常容易，下面偶简单介绍一下python爬虫的学习过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：
第一阶段：python基础入门基于python编写爬虫程序，首先也是必须的要有一定python基础，如果你没有任何基础，也就无从编写程序，基本的变量、函数、类、模块、文件操作、异常处理等都需要熟悉掌握，建议花个一两周时间学习一下，相比较c/c++、java等编程语言，python入门来说非常容易，语法简单、易学易懂，至于资料的话，网上教程非常多，菜鸟教程、慕课网、哔哩哔哩等都有大量文档和视频，非常适合初学者入门：
第二阶段：python爬虫入门基础熟悉后，就是python爬虫入门，这里python针对爬虫提供了许多高效实用的第三方包，因此编写程序来说非常容易，基本的urllib、requests、lxml、bs4、selenium等都可以轻松爬取大部分网站，官方也自带有非常详细的入门教程，非常适合初学者学习，基本思想先请求获取数据，然后再解析提取，动态网页数据的获取可能需要抓包分析，但基本原理一样，都需要请求、解析、提取的过程，可以先从静态网页开始，爬取图片、文本、链接等，多练习、多编写代码，熟悉包的使用，积累开发经验：
第三阶段：python爬虫框架为了避免反复造轮子，提高开发效率，也为了方便后期维护和扩展，这里可以学习一下常用的python爬虫框架，比较著名、也比较受欢迎的就是scrapy，免费开源跨平台，只需简单的更改代码即可快速开启一个爬虫程序，程序扩展和维护来说也非常容易，如果你需要做大型爬虫程序，考虑到分布式、多线程，建议学习一下，相对于urllib、requests等基础包来说，可以省去许多代码的编写和优化：
目前就分享这3个方面吧，python爬虫入门来说，其实非常容易，只要你有一定python基础，熟悉一下urllib、requests、lxml、bs4等基础包，很快就能编写一个爬虫程序，后期可以基于分布式、多线程提高采集速度，也可基于数据做简单分析统计，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
大数据时代，企业对数据的重视程度与日俱增。然而巧妇难为无米之炊，如果没有数据，再好的数据挖掘技术也变不出个花儿来。因此，能快速获取大量有效数据的企业，往往能在市场竞争中占得先机。
而爬虫，作为一种有效的数据获取手段，也得到了越来越多的瞩目。
偶先假设题主是零基础，对编程和爬虫都没有太多认识。
首先，你需要掌握一门编程语言，目前最容易入门、应用最广的就是Python了。
然后你要了解爬虫是什么，了解一点HTML的基础知识，也就是说，给了你网页源码，你要大概知道它是个什么东西，因为从里边提取信息的时候，很多提取的库比如BeautifulSoup、XPath(在lxml里)、Selenium等都是需要使用者对HTML或者XML的结构有一定认识的。
接下来你需要学会使用常见的爬虫库。对于绝大多数简单的静态页面，使用urllib或者基于它的requests库就可以完成抓取了。当需要大规模应用时，可以考虑使用scrapy，它甚至支持分布式爬虫。有一些页面加了复杂的反爬虫策略，比如随机码或者验证信息等，这时可以使用Selenium来实现所见即所得的抓取程序。
获取到网页源码之后，就需要对它们进行解析。如上方所说，常见的解析库有re(正则表达式)、BeautifulSoup、lxml(使用XPath表达式)、pyquery，另外scrapy和selenium也都有自己的解析方法。
数据解析出来后，需要保存下来，一般可以保存到本地或者数据库中。推荐学习的库有csv、pandas、pymysql、pymongo等。
至于后续的分析，等你把这些掌握了，你自然就知道去哪里找分析需要使用的库了。
学习资料推荐崔静才的Python3爬虫书，可以网上搜索。也可以去偶的个人博客，里边会有一些爬虫类的分享。数洞: www.data-insights.cn/www.data-insight.cn.
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