用ChatGPT高效学习:7天入门Python网络爬虫

用ChatGPT高效学习：7天入门Python网络爬虫

以前不懂编程，但经常要从互联网上批量下载一些文件图片视频、收集整理数据等，手工操作耗时耗力。用ChatGPT入门了Python编程后，就寻思着可以再利用ChatGPT入门网络爬虫。

先让ChatGPT给我列出一个学习计划：

我有一些Python编程基础。现在我希望用7天来入门Python网络爬虫，重点是掌握网页上的PDF文件爬取下载、youtube网站视频爬取下载、播客网站的音频爬取下载。给我列出一个详细的学习计划，要具体到每天，安排好每天的学习目标、学习内容、测试题目、要看的图书和网络资源。学习计划里面不需要包括Python编程的内容。

然后让ChatGPT推荐了一些网络爬虫的相关书籍和网络资源，去图书馆借了几本书。根据这些书的目录大纲，大致了解了网络爬虫需要掌握哪些知识点，然后对ChatGPT的学习计划进行了修改。

第一天：基础知识和HTML解析器 ，理解网络爬虫的基本知识和概念，学习使用Python中的BeautifulSoup库来解析HTML，学会使用chrome浏览器自带的网页分析工具和fiddler抓包工具。chrome浏览器自带的网页分析工具很有用，这是编写所有网络爬虫的起点，这个技能要多了解。

翻阅的图书有《Python网络爬虫从入门到实践》、《实战Python网络爬虫》。这两本书内容很详尽，涉及到了网络爬虫的方方面面，是很好的入门参考书。

第二天：数据提取和存储，学习使用XPath和正则表达式来从HTML中提取信息，学习如何将提取的信息存储到本地文件或数据库中

这些方法大致了解就可以了，因为可以让ChatGPT来编写提取信息的具体方法。

第三天：PDF文件的爬取和下载，使用Python中的requests库和urllib库来爬取和下载PDF文件，学习使用第三方库PyPDF2来处理PDF文件

用ChatGPT编写了一个某个网站的PDF下载程序，成功！

书中没有讲的是，很多网站有反爬虫设置，所以一开始的程序看起来没有任何错误，但是总是运行不成功。

最后根据ChatGPT的建议，修改了请求头和设置了延迟请求，才运行成功。

因此，纸上得来终觉浅，一定得去实际演练，才能真正掌握这些技能。

第四天：YouTube视频的爬取和下载，学习使用Python中的requests库和urllib库来解析YouTube视频链接和信息、下载YouTube视频，学习使用第三方库moviepy来处理视频文件，资料： pytube3的Github主页

安装了pytube3，让ChatGPT写了youtube视频下载代码，但是运行不成功，可能是代理问题，设置了代理，依然不成功。很多在线视频网站的视频下载，还是非常麻烦的，对于小白来说太难，先放在一边。

第五天：播客网站的音频爬取和下载，学习使用Python中的requests库和urllib库来爬取和下载播客网站的音频文件，学习使用第三方库pydub来处理音频文件

音频如果源代码里面可以直接找到URL地址，还是很容易实现的。但是，对于动态加载的播客网站，也比较麻烦。

第六天：反爬虫和并发爬取，理解反爬虫机制和常用的反爬虫手段：IP封禁、User-Agent检测和验证码，使用代理和随机User-Agent来应对反爬虫

这个挺难的，尤其是Ajax动态数据抓取（需要分析请求参数、模拟Ajax请求），因为不同的网站有不同的反爬虫机制，需要长时间的经验积累。对于小白来说，很容易因为各种反爬虫机制导致ChatGPT编写出来的程序跑不通。

第七天：高级应用和实践，学习如何使用Selenium模拟浏览器行为、模拟登录网站、爬取动态网页，学习如何使用Scrapy框架进行高级爬虫应用。此外，了解下下手机APP数据爬取：appium和mitmproxy。

虽然过程磕磕碰碰的，但借助ChatGPT还是达到了入门网络爬虫的目的。我觉得有了ChatGPT这个超级导师，最关键的是克服了恐惧心理，以前觉得根本不可能学会的东西现在也有勇气去尝试了。凡是感兴趣的事情，都可以大胆去学习尝试。此外，对于非专业编程人员来说，也不需要深入了解很细节的东西，翻翻书对整个网络爬虫的框架和流程有个大致了解即可。这样我们就可以比较准确的描述自己的需求、实现步骤等，然后交给ChatGPT去实现。