正在寻找最好的网络抓取课程但不知道从哪里开始？
我们精心挑选了网上最好的课程。从 Python 库到 JavaScript 框架，这些综合课程涵盖了各种工具和技术，可帮助您掌握网页抓取。
无论您是初学者还是经验丰富的程序员，您都会找到适合您需求的一款。
学习网页抓取的 7 门顶级在线课程
每个人的学习方式都不同；这就是我安排采用不同方法的课程的原因。
因此，如果您想了解有关 Python 库的更多信息、如何使用 Node.js 进行抓取或测试您的抓取技能，请继续阅读以找到适合您的课程。
1. Python 网页抓取实用入门（Real Python）
对于那些喜欢书面教程的人来说，Real Python 的这门课程非常适合。从构建网络抓取工具和安装 Python 库，到实际练习以检查您的知识，它非常实用，是提高编码技能的快速入门。
主要特色:
- 可下载的源代码。
- 设计友好，易于阅读。
- 逐步使用 Beautiful Soup 解析 HTML。
最强点：简单清晰的教程，每行代码前后都有清晰的解释。
最大的弱点：所提供的示例对于初学者来说是一个很好的起点，但需要更新。
目标受众：初学者 — 无需抓取经验。
期间：阅读需要10-15分钟。
2.使用 Python 访问 Web 数据（Coursera）
如果您有使用 Python 进行网页抓取的经验，并且希望提高难度，那么这门付费 Coursera 课程可能就是您所需要的挑战。建议您了解 XML、HTML 和 JSON，这样您才不会感到迷茫。
主要特色:
- Coursera 认证。
- 整个课程有 5 项作业。
- 它涵盖了几个 Python 模块：ET、BeautifulSoup、JSON、XML。
最强点：具有挑战性的作业，用于提高您的 Python 编码技能。虽然很难，但它会让您运用迄今为止学到的一切。
最大的弱点：作业可能很难，有些人认为作业超出了课程所教的内容。
目标受众：具有 Python 知识的中级抓取工具和程序员。
期间：6 个模块的课程，总共持续 18 小时。
3. 使用 Python 进行网页抓取 Selenium、Scrapy + ChatGPT 奖 2024（Udemy）
通过 Udemy 上的这门综合付费课程学习如何使用 Python 抓取数据。您将学习三种最流行的 Python 工具：从 BeautifulSoup 开始，然后是 Selenium，最后是 Scrapy，并在学习过程中完成一些项目。
此外，您还将学习如何使用 ChatGPT 进行网页抓取。
主要特色:
- 整个课程中有 4 个抓取项目。
- 主要集中于Scrapy。
- XPath 部分包含函数、语法和运算符。
最强点：互动性强，具有很好的解释和几个现实世界的例子，使其更容易理解。
最大的弱点：音频不一致，因为您需要为每个视频重新调整音量。大多数解释都是基本的。
目标受众：初学者（如果您以前从未抓取过数据）、具有 Python 基础知识的程序员。
期间：该课程有10.5小时的视频和17篇书面文章。
4. freeCodeCamp 的 Scrapy 课程（YouTube）
如果您想开始使用 Scrapy（一种高效的抓取框架），freeCodeCamp 的这门免费在线课程会非常有帮助。最好的部分是它不仅专注于基础知识，而且您还可以学习如何使用 Scrapyd 将抓取工具部署到云中并安排它定期运行
主要特色:
- 有关如何创建 Scrapy 蜘蛛的基础知识。
- Github 上提供的代码。
- 它还附带书面指南教程。
- 关于如何集成代理的高级解释。
最强点：简单易懂的教程，非常适合想要了解 Scrapy 结构的初学者。
最大的弱点：缺少关于 CSS 和 XPath 选择器的解释。
目标受众：初学者（如果您以前从未进行过抓取操作）和想要深入研究 Scrapy 的抓取者。
期间：该课程是 YouTube 上的一个 4.5 小时的单个视频。
2. 使用 Node.js 和 JavaScript 进行网页抓取（Udemy）
如果您更倾向于 JavaScript，那么这门付费的 Udemy 课程将帮助您学习如何使用领先的 JavaScript 环境 Node.js 来抓取网站。课程对 Request、Cheerio、Puppeteer 和 Nightmare.js 等不同库进行了深入解释，清晰简洁。总的来说，讲师让学习过程变得有趣。
主要特色:
- Craigslist 和 Facebook 等网站上的实际示例。
- CSS 选择器和一些抓取工具的介绍。
- 避免被封锁的实用技巧。
- GraphQL 介绍作为奖励。
最强点：直奔主题，提供有关如何在抓取时节省时间的提示和建议。
最大的弱点：有些例子已经过时了，因此对于某些人来说，复制讲师所做的事情可能具有挑战性。
目标受众：初学者 — 无需抓取经验。
期间：该课程有11.5小时的视频和7篇书面文章。
6. 使用 Python 抓取并分析数据分析师职位要求（Coursera Project Network）
本课程以项目为基础，非常适合练习 Python 网络抓取技能。由于课程时间短，仅包含四个步骤，因此您可以测试自己对与职位空缺搜索相关的变量、函数和网络抓取技术的了解。
主要特色:
- 无需下载或安装额外的程序。
- 您可以将工作样本添加到您的简历中。
- 实际的网络抓取经验。
最强点：有助于学习如何解决作为数据分析师可能面临的实际挑战。
最大的弱点：需要有数据清理和网络抓取方面的技术背景和经验才能完成。
目标受众：中级抓取工具——具备网络抓取知识。
期间：8小时。
7. 使用 Python 进行网页抓取：工具、技术和合法性（Real Python 提供）（YouTube）
虽然它本身不是一门课程，而是一个播客，但它是 Python 培训的一个很好的补充。它涵盖了一些课程中不常见的方面，例如网络抓取合法性和最佳实践的变化。由于它更像是一场演讲，你可以在开车时或躺在床上听，并从专家那里获得第一手的抓取经验和技巧。
主要特色:
- 开始网页抓取的工具。
- 有关数据清理和格式化的提示。
- 有关动态站点和硒的建议。
最强点：它以有趣和引人入胜的演讲形式涵盖了广泛的主题，并提供了有关如何检查浏览器上的元素、适合练习的好网站等实用技巧。
最大的弱点：因为只是对话，所以没有图片来跟进专家的解释。
目标受众：初学者——一些有关网络抓取的知识。
期间：50分钟。
结论：牢记你的最终目标
大多数初学者都认为抓取是一项不可能完成的挑战，我刚开始的时候也是这样认为的。想知道我做了什么吗？我刚刚开始！
探索我列出的课程，因为我确保包含各种内容。从视频到书面教程，从 Python 库到 Javascript，长篇和短篇都有。
动力和坚持是关键，但只有心中有明确的目标，才能完成训练。参加课程、阅读文章、听取专家意见、练习、消除疑虑，但不要停下来。
