01 信息获取方式的转变
看到越来越多的人在学习爬虫，特别是很多非技术出身的朋友也在上手，事实证明，数据时代正在改变我们的学习和思维方式。
一方面是扑面而来的的各种数据，让我们有了“资源”去探索一个领域内部的运作规律，这些可以通过流程化方法来得出结论的技能，甚至可能比经验更可靠。
另一方面，数据量的增大，人们需要去分辨甄别的内容越来越多，本来就不擅长计算的人脑这个时候失去了天然优势，我们就需要借助工具来收集信息，再利用计算机帮助分析决策。
所以知识与技能在某种程度上，可以改变我们获取信息、认知世界的方式，而这些可以迁移的方法和技能，可能是个人发展的另一种隐性的力量。
02两个例子
这里我想举个例子，关于技能改变思维：
这位朋友是我见过的，零基础入门爬虫最快的人，没有之一。
他用了一天的时间上手，就钻研一个案例，通过参考别人的实现过程，以及搜索各种针对性的Python 知识，然后独立地爬取了上万行数据。
通过这样的操作，在两个月内，大多数网站的反爬已经难不倒他了，并且可以通过分布式技术，实现多线程爬取。
通过爬虫的学习，他熟练地掌握了Python，能够去编写一些处理重复工作的脚本，实现自动化地工作。
虽然这位朋友不是做技术的，但跨界学习让他习惯在一个领域综合应用各种技术。
在各个行业，越是厉害的大佬，你越是难以清晰地界定他是做什么的，这就是对跨界能力的深刻解读。
03学习与技能获取的偏差
根据多数人的反馈和吐槽来看，主要有以下几个方面的问题：
1.信息不对称
提起Python爬虫，很多人都认为要先把Python学到熟练，再开始尝试利用编程技能实现爬虫。于是很多人看完两边语法，并没有太大感觉，既不能独立编程，也爬不了数据。
也有人认为HTML、CSS、Javascript前端三剑客+HTTP套餐必须先过一遍，才能在爬虫的学习过程中游刃有余。这一套下来，少则几个月，多则直接放弃。
所以这些惨案的发生，都归结于一个原因，前置学习时间太长，而这些都是信息不对称造成的。
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2.编程的鸿沟
一个毫无编程经历的人，要想习得编程的技能，必然是要经过一番痛苦和思维的转变。毕竟，人的思考方式，与计算机的计算机制，还是有很大程度的不同。
人的思维有逻辑且具有强大的自适应性，而计算机需要依靠一套完整的规则，以及基于这些规则的命令。我们需要做的是，将自己的想法用这些规则表示出来，让计算机实现。
所以零基础学习Python，也会遇到这些问题，很多语法不能理解，理解了不能应用，这些都很常见。
还有就是，编程要学到什么程度，什么时候开始实践，也是初学者无法把控的地方。以至于很多人数据类型、函数、语句学了很多，还没有真正写过可用的程序。
3.问题的解决
爬虫是一种交叉的技术，包含了网络、编程、前端等多个维度的知识点，很多时候出现问题，没有经验根本解决不了，甚至很多人无法清楚地描述具体问题。
而对于编程和爬虫，不同的编译环境、网页千差万别，很多时候很难找到精准的问题解决方案，这个尤为令人苦恼。
所以在遇到各种错误且没有进展的时候，你会发现一切都是山重水复，但解决问题后必然是柳暗花明、信心爆棚。
04关于爬虫，学习建议
那爬虫是不是不适合零基础学习，入门周期必漫长痛苦？其实不是。
找到正确的路径，有针对性地掌握基础知识，有明确的输出目标，再加上合理的实践训练，入门也可以像学习Office一样，水到渠成。
这些可以足够让你去上手爬取主流的网页，但并不是说一开始就需要去完全掌握，学习是循序渐进的过程，但有一些踩坑的经验分享。
不必回炉重造
无论是Python编程还是HTML、HTTP，你都不必前期完整学习一遍。以普通人的毅力和学习效率，没入门就放弃可能才是常态。
所以在学习爬虫过程中，有针对性地掌握相关的基础知识，更有针对性，这样的学习效率更高。知识能够即时地应用，有效输出内容，记忆也更加深刻。