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前言
爬虫技术门槛不高，想要从头自学爬虫，这必须可以！
“工欲善其事，必先利其器”，Python功能强大，语法简洁易上手，是网络爬虫的有力工具，建议用Python语言入手。
韦世东，资深爬虫工程师，《Python 3 反爬虫原理与绕过实战》 的作者，他就是从互联网运营岗位的小白自学Python，转行成为资深爬虫工程师。
爬虫路要怎么走？他说提前规划十分有必要。结合自身从小白开始学爬虫的经历，他给初学者提出了 5 个建议。希望对你们有所帮助。
这份爬虫的武林秘籍您收好！
1. 从入门到大师，中间还有多少坑
入门爬虫并不难，但是爬虫作为一门综合技术，需要爬虫工程师具备很强的综合能力。
不仅要对数据抽取、网络请求有所了解，前端、后端、APP、甚至是 PC 端的应用程序都要了解。在这个过程中，你需要迈过 3 个难点。
JavaScript 就是其中之一。它会给实际操作带来一定困难，比如，代码混淆、参数加密，还有一些响应事件，你必须用鼠标点击才能完成的操作，这要求你一定要了解 JavaScript。
APP 是另一个难点。除了代码混淆、参数加密之外，APP 还会在外面加个壳然后加固，就算你逆向，也很难看到它的代码。
深度学习是第三个难点。深度学习是目前各大行业都在融入的技术领域。用深度学习进行验证码识别、字体反爬等。
我发现很多朋友其实对于验证码识别、JavaScript 混淆、WebSocket 和字体反爬虫有一种莫名的恐惧感，觉得这些是很难解决的问题。
实际上，只要我们了解其工作原理，就能够找到突破口。爬虫与反爬虫都是综合知识的应用，单纯了解某个反爬虫的实现方法或绕过技巧是不够的，我们应该深入了解其实现原理，这样才能够在爬虫工程师的职业道路上走得更远。
2. 三分钟热度，我该如何坚持下去
坚持是一件很难的事。从初级爬虫工程师成长为高级爬虫工程师，中间必然要经过很多困难。切记三分钟热度，要学会给自己设置阶段性的小目标。
第一阶段：储备好基础知识，先找到一份爬虫相关的工作，着手锻炼。这个阶段，你可以在社群里试着帮助其他小伙伴解决问题，收获肯定和成就感，给自己一个前进的动力。
第二阶段：随着业务量的不断增加，你需要储备更多的知识，开始接触到爬虫的更深层次。
第三阶段：任何爬虫工程师都会接触到反爬虫，你在爬取别人家数据的同时，也要防止自己的数据被爬取。
第四阶段：要追求数据的精细化和精准化。
在学习的过程中，你肯定会遇到操作上的各种问题。这时候要勤翻文档、多读源码，也可以把自己解决问题的过程写成技术文章，转变角度去看问题，问题似乎迎刃而解。
让知识从吸收再到转化，从不懂到了解再到掌握。另外，通过自己的技术输出，还能让爬虫产生价值，转化为收入。
你可以将自己的技术历程写成一本书，或者一个博客，或者制作成一节直播课，这些不仅可以帮助其他入门的开发者，也是推动你继续学习的动力。
3. 为何我感觉越来越困难
无论是在学习的过程中还是工作中，我总会遇到千奇百怪的需求和反爬虫。
作为一名爬虫工程师，你注定会遇到奇葩的需求和反爬虫。这就像后端研发要面对产品经理和并发挑战一样，更像学武之人要经常与不同的对手切磋武艺一样。
遇到这些，只会使你变得更强！
虽然不停地学习，也略有进步，但总感觉遇到的挑战越来越困难。
如果你遇到了上面这些问题，说明你正处于技术瓶颈期。瓶颈期来的越早，说明你进步越快。
如何突破瓶颈期呢？
坚持和学习是让你能够撑到突破瓶颈的最好办法，虽然你会感觉很难熬。解决技术问题的最好方式不是看书就是做实验，如果你遇到的问题能够通过学习解决，那赶紧买本书或者买一份教程；如果你遇到的问题不能通过学习解决，那就多做一些实验。
必杀技：有时候几天想不出来的问题，出去逛一逛，回来就会有新的思路了。
工作很忙，每天大部分时间都是写路径查找语法（Xpath、CSS 选择器），学习和研究的时间很少，似乎很难再有进步。
对于路径查找语法，想必你早已了然于胸。你可以尝试跟公司领导进行交流，看看是否能减少些路径查找语法的工作量（这类型工作通常交给新入职的工程师或者实习生，一方面能够让其快速熟悉业务，另一方面能够减少技术主力的重复工作量），将更多的时间放在技术难点的研究上。
4. 爬虫工程师的职业路径
如果你是一个爬虫工程师，那你大概率是一个 Python 开发者。从入门 Python 到成为一个爬虫工程师，大致路线是这样：Python 开发者——爬虫入门——初级爬虫工程师…
爬虫职位，一线城市居多。在数据驱动型的公司里，爬虫工程师会比较受重视。从初级爬虫工程师到高级爬虫工程师，因为承担责任的不同，薪水在 10k 到 30k 之间浮动。
爬虫工程师每天都要面对不断变化的网页，充满了新鲜感与挑战。有时候你觉得这份工作还不错，但是有时候又觉得工作不是特别好，所以要不要转行，一直是你纠结的问题。
与其纠结，不如选择扎根目前的领域，垂直下来，切忌摇摆不定。毕竟中途转行，一切又要从头开始，薪水对折，还要重新学习其他领域的新知识。这中间的得失，要慎重考虑。
5. 爬虫究竟合不合法
2010 年，软件工程师 Pete Warden 因构建了一个网络爬虫从 Facebook 上收集数据，而收到 Facebook 的一封勒令停止通知函。他立刻停止了自己的行动。有人问他为什么要依从 Facebook 的要求，他说：“大数据虽然很便宜，但律师费可不便宜。”
所以君子之间，要遵守 robots 协议。
大数据时代，很多公司通过使用网络爬虫来采集公开信息。虽然目前还没有一条完全针对爬虫的法律条款，但爬虫工程师们心里还是要有一条线，千万不要踩过界。不然稍有不慎就可能从入门到入狱。
日常爬虫工作中，一些注意事项要了然于胸。涉及到个人隐私、企业详细信息的不能爬。一些具有商业用途的数据、版权类数据或者是机密信息，也不能爬。
在做爬虫工作时，应注意控制爬虫的访问频率，当爬虫程序所产生的流量超过网站流量的 1/3，如果出现任何问题，你是要负责的。
还要注意数据的最终流向，是否被用作违法用途。如果你违法破解了别人的产品，还将具体方法公开，这也是不被允许的。
另外，不是所有的数据都能被分享的，在熟练业务的同时也要注意这些法律问题，免得给自己或者公司带来麻烦。
如果你是一名爬虫工程师，那以上的问题你在工作中都可能会遇到。快速上手爬虫虽然不是难事，但贵在坚持，多读源码，多看文档。希望每一个正在入门和学习爬虫的你，都能静下心来，认真学习，实现突破。
王国维在《人间词话》中说：
古今之成大事业、大学问者，必经过三种之境界： “昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。” 此第一境也。 “ 衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。” 此第二境也。“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。”此第三境也。
也就是说，经过第一阶段的登高望远，总结和学习前人经验，和第二阶段为实现目标专注、坚持不懈地学习，方能实现第三阶段的豁然开朗，有所建树。与君共勉！
-END-
一、Python入门
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。所有资料文末免费领取！！！
包含：
计算机基础
python基础
Python入门视频600集：
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
二、Python爬虫
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
三、数据分析
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。
四、数据库与ETL数仓
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
五、机器学习
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习资料：
六、Python高级进阶
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
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