互联网的数据爆炸式的增长，而利用Python爬虫我们可以获取大量有价值的数据：
1.爬取数据，进行市场调研和商业分析
爬取知乎优质答案，筛选各话题下最优质的内容；抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析；爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据
比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。
3.爬取优质的资源：图片、文本、视频
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。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径：
1.了解爬虫的基本原理及过程
2.Requests+Xpath实现通用爬虫套路
3.了解非结构化数据的存储
4.应对特殊网站的反爬虫措施
5.Scrapy与MongoDB，进阶分布式
下面给大家展示一些爬虫项目：
有些项目可能比较老了，不能用了，大家可以参考一下，重要的是一个思路，借鉴前人的一些经验，希望能帮到大家
（2）豆瓣读书爬虫
可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书，按评分排名依次存储，存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>1000的高分书籍；可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet，采用UserAgent伪装为浏览器进行爬取，并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为，避免爬虫被封。
（3）知乎爬虫
此项目的功能是爬取知乎用户信息以及人际拓扑关系，爬虫框架使用scrapy，数据存储使用mongo
（4）Bilibili用户爬虫
（5）新浪微博爬虫
（6）小说下载分布式爬虫
使用scrapy,Redis,MongoDB,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储MongoDB集群,分布式使用Redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现，主要针对一个小说站点。
（7）中国知网爬虫
设置检索条件后，执行src/CnkiSpider.py抓取数据，抓取数据存储在/data目录下，每个数据文件的第一行为字段名称。
（8）链接网爬虫
（9）京东爬虫
基于scrapy的京东网站爬虫，保存格式为csv。
（11）乌云爬虫
乌云公开漏洞、知识库爬虫和搜索。全部公开漏洞的列表和每个漏洞的文本内容存在MongoDB中，大概约2G内容；如果整站爬全部文本和图片作为离线查询，大概需要10G空间、2小时（10M电信带宽）；爬取全部知识库，总共约500M空间。漏洞搜索使用了Flask作为webserver，bootstrap作为前端。
念无心：python步入高薪，踏上人生巅峰之路zhuanlan.zhihu.com
（12）hao123网站爬虫
以hao123为入口页面，滚动爬取外链，收集网址，并记录网址上的内链和外链数目，记录title等信息，windows732位上测试，目前每24个小时，可收集数据为10万左右。
（13）机票爬虫（去哪儿和携程网）
Findtrip是一个基于Scrapy的机票爬虫，目前整合了国内两大机票网站（去哪儿+携程）。
（14）163spider
基于requests、MySQLdb、torndb的网易客户端内容爬虫。
（15）doubanspiders
豆瓣电影、书籍、小组、相册、东西等爬虫集writenbyPython
包括日志、说说、个人信息等，一天可抓取400万条数据。
（17）baidu-music-spider
百度mp3全站爬虫，使用redis支持断点续传。
（18）淘宝和天猫的爬虫
根据搜索关键词,物品id来抓取页面的信息，数据存储在mongodb。
（19）stockholm
一个股票数据（沪深）爬虫和选股策略测试框架。根据选定的日期范围抓取所有沪深两市股票的行情数据。支持使用表达式定义选股策略。支持多线程处理。保存数据到JSON文件、CSV文件。
（20）BaiduyunSpider
百度云盘爬虫。
（21）社交数据爬虫
支持微博,知乎,豆瓣。
（22）proxypool
Python爬虫代理IP池(proxypool)。
（23）网易云音乐
（24）CnblogsSpider
cnblogs列表页爬虫。
（25）spider_smooc
爬取慕课网视频。
（26）knowsecSpider
知道创宇爬虫题目。
（27）SinaSpider
动态IP解决新浪的反爬虫机制，快速抓取内容。
（28）csdn-spider
如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。
从技术层面来说就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频）爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用；
用户获取网络数据的方式：
方式1：浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面
方式2：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中
爬虫要做的就是方式2。
1、发起请求
Request包含：请求头、请求体等
Request模块缺陷：不能执行JS和CSS代码
2、获取相应内容
如果服务器能正常响应，则会得到一个Response
Response包含：html，json，图片，视频等
3、解析内容
解析html数据：正则表达式（RE模块），第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等
解析json数据：json模块
解析二进制数据:以wb的方式写入文件
4、保存数据
数据库（MySQL，Mongdb、Redis）
文件
Request：用户将自己的信息通过浏览器（socketclient）发送给服务器（socketserver）
Response：服务器接收请求，分析用户发来的请求信息，然后返回数据（返回的数据中可能包含其他链接，如：图片，js，css等）
ps：浏览器在接收Response后，会解析其内容来显示给用户，而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后，是要提取其中的有用数据。
1、请求方式：
常见的请求方式：GET/POST
2、请求的URL
url全球统一资源定位符，用来定义互联网上一个唯一的资源例如：一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定
url编码
图片会被编码（看示例代码）
网页的加载过程是：
加载一个网页，通常都是先加载document文档，
在解析document文档的时候，遇到链接，则针对超链接发起下载图片的请求
3、请求头
User-agent：请求头中如果没有user-agent客户端配置，服务端可能将你当做一个非法用户host；
注意：一般做爬虫都会加上请求头
请求头需要注意的参数：
（1）Referrer：访问源至哪里来（一些大型网站，会通过Referrer做防盗链策略；所有爬虫也要注意模拟）
（2）User-Agent:访问的浏览器（要加上否则会被当成爬虫程序）
（3）cookie：请求头注意携带
4、请求体
1、响应状态码
200：代表成功
301：代表跳转
404：文件不存在
403：无权限访问
502：服务器错误
2、responeheader
响应头需要注意的参数：
（1）Set-Cookie:BDSVRTM=0;path=/：可能有多个，是来告诉浏览器，把cookie保存下来
（2）Content-Location：服务端响应头中包含Location返回浏览器之后，浏览器就会重新访问另一个页面
3、preview就是网页源代码
JSON数据
如网页html，图片
二进制数据等
1、总结爬虫流程：
爬取--->解析--->存储
2、爬虫所需工具：
请求库：requests,selenium（可以驱动浏览器解析渲染CSS和JS，但有性能劣势（有用没用的网页都会加载）；）解析库：正则，beautifulsoup，pyquery存储库：文件，MySQL，Mongodb，Redis
好啦我们今天就说到这里哈，有需要更多资料的小伙伴可以私信小编“学习”来获取哈