长期枯燥的生活，敲代码的时间三天两头往吸烟室跑，被项目经理抓去训话。
“入门”是学习Python最重要的阶段，虽然这个过程也许会非常缓慢。当你心里有一个目标时，那么你学习起来就不会像别人学习的学习进度一样慢慢学习，你会为了这个目标而奋斗。其实有人说这样的学习方式会导致我们的基础不够扎实，但是说心里话，我特别推崇这样的学习方式。
在整个Python学习的体系里，朝目标学习累积的经验可以帮助你学习基础知识。所以，你不需要花费更多的时间学习怎样“入门”，“入门”点根本不存在！当你学习直接做一个整体项目的过程中，你学习它所需要的基础知识将变得非常快。当然，很多人就要争论说学习Python爬虫之前必须要先懂python，然而事实是，你完全能够在学习Python爬虫的时候弄懂python。
网络爬虫怎么工作、如何用python实现？
你需要学习
1）首先你要明白爬虫怎样工作
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
写得已经很通俗了。
所有的爬虫的back bone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？
查重处理最快的方法。不管你的带宽有多大，你的机器下载网页的速度都有个限制，那么你可以用多台机器加快这个速度。当然，我们使用Python多进程，假设每台机子都已经进了最大的效率。
3）集群化抓取
我爬取豆瓣，总共用了80多台机器昼夜不停地运行了一个月。那么可以知道只用一台电脑我们要等80个月都算少的。
那么，假设你现在有80台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
考虑如何用python实现：
每个slave上安装scrapy，那么所有的电脑就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
python代码：
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多东西看似简单，但是真正要实现一个商业规模可用的python爬虫还是有挑战的。上面的所陈述的python代码，用来爬取一个整体的网站是没有太大的问题的。
你想象不到，这里每一个点都可以供无数程序员数十年的研究。
然而不要怕，路就在脚下，直接上手即可。
长期枯燥的生活，敲代码的时间三天两头往吸烟室跑，被项目经理抓去训话。
“入门”是学习Python最重要的阶段，虽然这个过程也许会非常缓慢。当你心里有一个目标时，那么你学习起来就不会像别人学习的学习进度一样慢慢学习，你会为了这个目标而奋斗。其实有人说这样的学习方式会导致我们的基础不够扎实，但是说心里话，我特别推崇这样的学习方式。
在整个Python学习的体系里，朝目标学习累积的经验可以帮助你学习基础知识。所以，你不需要花费更多的时间学习怎样“入门”，“入门”点根本不存在！当你学习直接做一个整体项目的过程中，你学习它所需要的基础知识将变得非常快。当然，很多人就要争论说学习Python爬虫之前必须要先懂python，然而事实是，你完全能够在学习Python爬虫的时候弄懂python。
网络爬虫怎么工作、如何用python实现？
你需要学习
1）首先你要明白爬虫怎样工作
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
写得已经很通俗了。
所有的爬虫的back bone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？
查重处理最快的方法。不管你的带宽有多大，你的机器下载网页的速度都有个限制，那么你可以用多台机器加快这个速度。当然，我们使用Python多进程，假设每台机子都已经进了最大的效率。
3）集群化抓取
我爬取豆瓣，总共用了80多台机器昼夜不停地运行了一个月。那么可以知道只用一台电脑我们要等80个月都算少的。
那么，假设你现在有80台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
考虑如何用python实现：
每个slave上安装scrapy，那么所有的电脑就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
python代码：
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多东西看似简单，但是真正要实现一个商业规模可用的python爬虫还是有挑战的。上面的所陈述的python代码，用来爬取一个整体的网站是没有太大的问题的。
你想象不到，这里每一个点都可以供无数程序员数十年的研究。
然而不要怕，路就在脚下，直接上手即可。
随时随地看视频
