Python爬虫主要是模拟浏览器发送信息给对方服务器，然后获取服务器端的发过来的响应，这样就能在响应中提取有用的信息。本人专精爬虫，不懂的可以私信我。

互联网创业离不开数据，如果能自己做个数据爬虫，那岂不是一件很美好的事情吗？

其实自己做数据挖掘不是梦，学点Python的基本功能，5步就能让你成为一个爬虫高手！

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………

以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

  Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。

  现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。

   数据分析流程

  一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：

  数据获取：公开数据、Python爬虫

  外部数据的获取方式主要有以下两种。

  第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

  另一种获取外部数据的方式就是爬虫。

  比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

  数据存取：SQL语言

  在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。

  SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

  提取特定情况下的数据

  数据库的增、删、查、改

  数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系

  数据预处理：Python（pandas）

  很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

  对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：

  选择：数据访问

  缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

  重复值处理：重复值的判断与删除

  异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据

  相关操作：描述性统计、Apply、直方图等

  合并：符合各种逻辑关系的合并操作

  分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

  Reshaping：快速生成数据透视表

  概率论及统计学知识

  需要掌握的知识点如下：

  基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等

  其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显着性等

  其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

  概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

  其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

  有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。

  Python 数据分析

  掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：

  回归分析：线性回归、逻辑回归

  基本的分类算法：决策树、随机森林……

  基本的聚类算法：k-means……

  特征工程基础：如何用特征选择优化模型

  调参方法：如何调节参数优化模型

  Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

  在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

  当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。

  然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。