Redis爬虫，redisscrapy

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爬虫好学么?

1、相对于人工智能、数据分析、深度学习来讲，Python爬虫还是比较简单的。

2、综上所述，Python爬虫入门相对来说较容易，但是也需要一定的学习和实践，需要掌握诸多技术，量不在少。当然，有一定的编程基础和计算机网络知识的人相对来说容易入门。

3、python全栈和爬虫，爬虫比较容易学。Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

网络爬虫通过设置HTTP请求头信息的字段来模拟普通浏览器访问网站。因此，网络管理员通常会检查报头信息中的UserAgent字段，分析access_log统计访问，并根据IP、请求时间、频率和访问路径来确认黑名单。

python实现网络爬虫的方法：使用request库中的get方法，请求url的网页内容；【find()】和【find_all()】方法可以遍历这个html文件，提取指定信息。

那么，我们可以看出网络爬虫就是一个不停爬取网页抓取信息的程序。爬虫的基本流程：发起请求：通过HTTP库向目标站点发起请求，即发送一个Request，请求可以包含额外的headers等信息，然后等待服务器响应。

本程序由Python写成，所以基本的python知识是必须的。另外，如果你有一定的计算机网络基础，在前期准备时会有少走很多弯路。

分布式爬虫：将一个项目拷贝到多台电脑上，同时爬取数据。必须保证所有电脑上的代码是相同的配置。在其中一台电脑上启动redis和MySQL的数据库服务。同时将所有的爬虫项目运行起来。

URLManager是爬虫系统的核心。负责URL的重要性排序，分发，调度，任务分配。单个的爬虫完成一批URL的爬取任务之后，会找URLManager要一批新的URL。

我们需要做的就是在多台主机上同时运行爬虫任务协同爬取，而协同爬取的前提就是共享爬取队列。这样各台主机就不需要各自维护爬取队列，而是从共享爬取队列存取Request。

第一步，分布式并不是爬虫的本质，也并不是必须的，对于互相独立、不存在通信的任务就可手动对任务分割，随后在多个机器上各自执行，减少每台机器的工作量，费时就会成倍减少。

常见的分布式网络爬虫架构有以下几种：基于Master-Slave架构：其中Master节点负责任务调度和管理，Slave节点负责具体的数据采集任务。Master节点将任务分发给各个Slave节点，并收集和整合采集结果。

urllib-网络库(stdlib) 。requests-网络库。grab-网络库(基于py curl) 。py curl-网络库(绑定libcurl) 。urllib 3-Python HTTP库，安全连接池、支持文件post 、可用性高。httplib 2-网络库。

Python中有很多优秀的爬虫框架，常用的有以下几种： Scrapy：Scrapy是一个功能强大的开源爬虫框架，它提供了完整的爬虫流程控制和数据处理功能，支持异步和分布式爬取，适用于大规模的数据采集任务。

需要安装的环境，主要是Python环境和数据库环境。

Python下的爬虫库，一般分为3类。抓取类 urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。

python 爬虫常用模块：Python标准库——urllib模块功能：打开URL和http协议之类注：python x中urllib库和urilib2库合并成了urllib库。

在开始编写爬虫程序之前，需要安装Python和一些必要的库。Python是一种流行的编程语言，可以在官网上下载安装包。常用的爬虫库包括requests、beautifulsoup4和scrapy。爬取网页使用Python编写爬虫程序的第一步是访问网页。

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