前言
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作者：Python开发与大数据人工智能
今天就来谈谈 如何用快速入门爬虫。
先说结论：入门爬虫很容易，几行代码就可以，可以说是学习 Python 最简单的途径。
以我纯小白、零基础的背景来说，入门爬虫其实很容易，容易在代码编写很简单，简单的爬虫通常几行就能搞定，而不容易在确定爬虫的目标，也就是说为什么要去写爬虫，有没有必要用到爬虫，是不是手动操作几乎无法完成，互联网上有数以百万千万计的网站，到底以哪一个网站作为入门首选，这些问题才是难点。所以在动手写爬虫前，最好花一些时间想一想这清楚这些问题。
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第一步，确立目标。
爬取国内所有上市公司信息
直接开始
确定了目标后，第二步就可以开始写爬虫了，如果你像我一样，之前没有任何编程基础，那我下面说的思路，可能会有用。
刚开始动手写爬虫，我只关注最核心的部分，也就是先成功抓到数据，其他的诸如：下载速度、存储方式、代码条理性等先不管，这样的代码简短易懂、容易上手，能够增强信心。
所以，我在写第一遍的时候，只用了 5 行代码，就成功抓取了全部所需的信息，当时的感觉就是很爽，觉得爬虫不过如此啊，自信心爆棚。
3000+ 上市公司的信息，安安静静地躺在 Excel 中：
不断完善
有了上面的信息后，我开始继续完善代码，因为 5 行代码太单薄，功能也太简单，大致从以下几个方面进行了完善：
增加异常处理
由于爬取上百页的网页，中途很可能由于各种问题导致爬取失败，所以增加了 try except 、if 等语句，来处理可能出现的异常，让代码更健壮。
增加代码灵活性
初版代码由于固定了 URL 参数，所以只能爬取固定的内容，但是人的想法是多变的，一会儿想爬这个一会儿可能又需要那个，所以可以通过修改 URL 请求参数，来增加代码灵活性，从而爬取更灵活的数据。
修改存储方式
初版代码我选择了存储到 Excel 这种最为熟悉简单的方式，人是一种惰性动物，很难离开自己的舒适区。但是为了学习新知识，所以我选择将数据存储到 MySQL 中，以便练习 MySQL 的使用。
加快爬取速度
初版代码使用了最简单的单进程爬取方式，爬取速度比较慢，考虑到网页数量比较大，所以修改为了多进程的爬取方式。
经过以上这几点的完善，代码量从原先的 5 行增加到了下面的几十行：
但是这个过程却觉得很自然，因为每次修改都是针对一个小点，一点点去学，搞懂后添加进来，而如果让我上来就直接写出这几十行的代码，我很可能就放弃了。
所以，你可以看到，入门爬虫是有套路的，最重要的是给自己信心。