对小白而言，爬虫可能是一件非常复杂、技术性很高的事儿。例如说许多人觉得学爬虫一定要掌握 Python，然后系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现依旧爬不了数据；还有人则认为要先了解网页的知识，遂开始 HTML\CSS，结果入了前端的坑，瘁……
但了解正确的方法，短期内能够爬取主流网站的数据，我觉得实现并不难，但建议你开始就要树立明确的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加的有效率。那些你觉得必须的专业知识，完全可以在完成目标的过程中学到的。这里给你提供一个零基础快速入门的学习方法。
01学习 Python 包并进行基本的爬虫步骤
绝大多数爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”的流程来实现，这就是模拟了我们使用浏览器抓取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
02认识非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
03掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
同时可以运用掘金网的ip代理及相关防封来辅助。（百度搜索：掘金网）