㈠ 爬虫面对如此多重复的标签，应该怎么爬才能爬到自己
二、爬虫工程师需要掌握哪些技能？ 我见过这样的说法：“爬虫是低级、重复性很多的工作，没有发展前途”。这是误解。首先，对于程序员来说基本上不存在重复性的工作，任何重复劳动都可以通过程序自动解决。例如博主之前要抓十几个相似度很高但是html结构不太一样的网站，我就写了一个简单的代码生成器，从爬虫代码到单元测试代码都可以自动生成，只要对应html结构稍微修改一下就行了。所以我认为，重复性的劳动在编程方面来说基本上是不存在的，如果你认为自己做的工作是重复性的，说明你比较勤快，不愿意去偷懒。而我还认为，勤快的程序员不是好程序员。下面我根据自己这段时间的工作经历，讲一讲爬虫需要哪些相关的技能。 1.基本的编码基础（至少一门编程语言） 这个对于任何编程工作来说都是必须的。基础的数据结构你得会吧。数据名字和值得对应（字典），对一些url进行处理（列表）等等。事实上，掌握的越牢固越好，爬虫并不是一个简单的工作，也并不比其他工作对编程语言的要求更高。熟悉你用的编程语言，熟悉相关的框架和库永远是无害。 我主要用python，用java写爬虫的也有，理论上讲任何语言都可以写爬虫的，不过最好选择一门相关的库多，开发迅速的语言。用C语言写肯定是自找苦吃了。 2.任务队列 当爬虫任务很大的时候，写一个程序跑下来是不合适的： 如果中间遇到错误停掉，重头再来？这不科学我怎么知道程序在哪里失败了？任务和任务之间不应该相互影响如果我有两台机器怎么分工？所以我们需要一种任务队列，它的作用是：讲计划抓取的网页都放到任务队列里面去。然后worker从队列中拿出来一个一个执行，如果一个失败，记录一下，然后执行下一个。这样，worker就可以一个接一个地执行下去。也增加了扩展性，几亿个任务放在队列里也没问题，有需要可以增加worker，就像多一双亏筷子吃饭一样。 常用的任务队列有kafka，beanstalkd，celery等。 3.数据库 这个不用讲了，数据保存肯定要会数据库的。不过有时候一些小数据也可以保存成json或者csv等。我有时想抓一些图片就直接按照文件夹保存文件。 推荐使用NoSQL的数据库，比如mongodb，因为爬虫抓到的数据一般是都字段-值得对应，有些字段有的网站有有的网站没有，mongo在这方面比较灵活，况且爬虫爬到的数据关系非常非常弱，很少会用到表与表的关系。 4.HTTP知识 HTTP知识是必备技能。因为要爬的是网页，所以必须要了解网页啊。 首先html文档的解析方法要懂，比如子节点父节点，属性这些。我们看到的网页是五彩斑斓的，只不过是被浏览器处理了而已，原始的网页是由很多标签组成的。处理最好使用html的解析器，如果自己用正则匹配的话坑会很多。我个人非常喜欢xpath，跨语言，表达比价好，但是也有缺点，正则、逻辑判断有点别扭。 HTTP协议要理解。HTTP协议本身是无状态的，那么“登录”是怎么实现的？这就要求去了解一下session和cookies了。GET方法和POST方法的区别（事实上除了字面意思不一样没有任何区别）。 浏览器要熟练。爬虫的过程其实是模拟人类去浏览器数据的过程。所以浏览器是怎么访问一个网站的，你要学会去观察，怎么观察呢？Developer Tools！Chrome的Developer Tools提供了访问网站的一切信息。从traffic可以看到所有发出去的请求。 as curl功能可以给你生成和浏览器请求完全一致的curl请求！我写一个爬虫的一般流程是这样的，先用浏览器访问，然后 as curl看看有哪些header，cookies，然后用代码模拟出来这个请求，最后处理请求的结果保存下来。 5.运维 这个话题要说的有很多，实际工作中运维和开发的时间差不多甚至更多一些。维护已经在工作的爬虫是一个繁重的工作。随着工作时间增加，一般我们都会学着让写出来的爬虫更好维护一些。比如爬虫的日志系统，数据量的统计等。将爬虫工程师和运维分开也不太合理，因为如果一个爬虫不工作了，那原因可能是要抓的网页更新了结构，也有可能出现在系统上，也有可能是当初开发爬虫的时候没发现反扒策略，上线之后出问题了，也可能是对方网站发现了你是爬虫把你封杀了，所以一般来说开发爬虫要兼顾运维。 所以爬虫的运维我可以提供下面几个思路： 首先，从数据增量监控。定向爬虫（指的是只针对一个网站的爬虫）比较容易，一段时间之后对一些网站的数据增量会有一个大体的了解。经常看看这些数据的增加趋势是否是正常就可以了（Grafana）。非定向爬虫的数据增量不是很稳定，一般看机器的网络状况，网站的更新情况等（这方面我的经验不多）。 然后看爬虫执行的成功情况。在上面提到了用任务队列控制爬虫工作，这样解耦可以带来很多好处，其中一个就是可以就是可以对一次爬虫执行进行日志。可以在每次爬虫任务执行的时候，将执行的时间、状态、目标url、异常等放入一个日志系统（比如kibana），然后通过一个可视化的手段可以清晰地看到爬虫的失败率。 爬虫抛出的Exception。几乎所有的项目都会用到错误日志收集（Sentry），这里需要注意的一点是，忽略正常的异常（比如Connection错误，锁冲突等），否则的话你会被这些错误淹没。
㈡ Python爬虫是什么
爬虫一般指网络资源的抓取，通过编程语言撰写爬虫工具，抓取自己想要的数据以及内容。而在众多编程语言之中，Python有丰富的网络抓取模块，因此成为撰写爬虫的首选语言，并引起了学习热潮。
Python作为一门编程语言而纯粹的自由软件，以简洁清晰的语法和强制使用空白符号进行语句缩进的特点受到程序员的喜爱。用不同编程语言完成一个任务，C语言一共要写1000行代码，Java要写100行代码，而Python只需要20行，用Python来完成编程任务代码量更少，代码简洁简短而且可读性强。
Python非常适合开发网络爬虫，因为对比其他静态编程语言，Python抓取网页文档的接口更简洁;对比其他脚本语言，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
Python爬虫的工作流程是什么?
Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，通过调度器传送给解释器，解析URL内容，将有价值数据和新的URL列表通过调度器传递给应用程序，输出价值信息的过程。
Python是一门非常适合开发网络爬虫的语言，提供了urllib、re、json、pyquery等模块，同时还有很多成型框架，比如说Scrapy框架、PySpider爬虫系统等，代码十分简洁方便，是新手学习网络爬虫的首选语言。
㈢ python爬虫工程师是什么职业
1 为什么选择爬虫？要想论述这个问题，需要从网络爬虫是什么？学习爬虫的原因是什么？怎样学习爬虫来理清自己学习的目的，这样才能更好地去研究爬虫技术并坚持下来。1.1 什么是爬虫：爬虫通常指的是网络爬虫，就是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构。它还有一些不常使用的名字。如：网络蜘蛛（Web spider）、蚂蚁（ant）、自动检索工具（automatic indexer）、网络疾走（WEB scutter）、网络机器人等。1.2 学习爬虫的原因：1.2.1学习爬虫是一件很有趣的事。我曾利用爬虫抓过许多感兴趣东西，兴趣是最好的老师，感兴趣的东西学的快、记的牢，学后有成就感。@学习爬虫，可以私人订制一个搜索引擎，并且可以对搜索引擎的数据采集工作原理进行更深层次地理解。有的朋友希望能够深层次地了解搜索引擎的爬虫工作原理，或者希望自己能够开发出一款私人搜索引擎，那么此时，学习爬虫是非常有必要的。简单来说，我们学会了爬虫编写之后，就可以利用爬虫自动地采集互联网中的信息，采集回来后进行相应的存储或处理，在需要检索某些信息的时候，只需在采集回来的信息中进行检索，即实现了私人的搜索引擎。当然，信息怎么爬取、怎么存储、怎么进行分词、怎么进行相关性计算等，都是需要我们进行设计的，爬虫技术主要解决信息爬取的问题。@学习爬虫可以获取更多的数据源。这些数据源可以按我们的目的进行采集，去掉很多无关数据。在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，而手动从互联网中去寻找这些数据，则耗费的精力过大。此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从而进行更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。@对于很多SEO从业者来说，学习爬虫，可以更深层次地理解搜索引擎爬虫的工作原理，从而可以更好地进行搜索引擎优化。既然是搜索引擎优化，那么就必须要对搜索引擎的工作原理非常清楚，同时也需要掌握搜索引擎爬虫的工作原理，这样在进行搜索引擎优化时，才能知己知彼，百战不殆。@学习爬虫更有钱景。爬虫工程师是当前紧缺人才，并且薪资待遇普遍较高，所以，深层次地掌握这门技术，对于就业来说，是非常有利的。有些朋友学习爬虫可能为了就业或者跳槽。从这个角度来说，爬虫工程师方向也是不错的选择之一，因为目前爬虫工程师的需求越来越大，而能够胜任这方面岗位的人员较少，所以属于一个比较紧缺的职业方向，并且随着大数据时代的来临，爬虫技术的应用将越来越广泛，在未来会拥有很好的发展空间。除了以上为大家总结的4种常见的学习爬虫的原因外，可能你还有一些其他学习爬虫的原因，总之，不管是什么原因，理清自己学习的目的，就可以更好地去研究一门知识技术，并坚持下来。1.3 怎样学习爬虫：1.3.1 选择一门编程语言。入门爬虫的前提肯定是需要学习一门编程语言，推荐使用Python 。2018年5月Python已排名第一，列为最受欢迎的语言。很多人将 Python 和爬虫绑在一起，相比 Java , Php , Node 等静态编程语言来说，Python 内部的爬虫库更加丰富，提供了更多访问网页的 API。写一个爬虫不需要几十行，只需要 十几行就能搞定。尤其是现在反爬虫日渐严峻的情况下，如何伪装自己的爬虫尤为重要，例如 UA , Cookie , Ip 等等，Python 库对其的封装非常和谐，为此可以减少大部分代码量。1.3.2 学习爬虫需要掌握的知识点。http相关知识,浏览器拦截、抓包；python的scrapy 、requests、BeautifulSoap等第三方库的安装、使用，编码知识、bytes 和str类型转换，抓取javascript 动态生成的内容，模拟post、get，header等，cookie处理、登录，代理访问，多线程访问、asyncio 异步，正则表达式、xpath,分布式爬虫开发等。1.3.3 学习爬虫的基本方法。 理清楚爬虫所需的知识体系，然后各个击破；推荐先买一本有一定知名度的书便于系统的学习爬虫的知识体系。刚开始学的时候，建议从基础库开始，有一定理解之后，才用框架爬取，因为框架也是用基础搭建的，只不过集成了很多成熟的模块，提高了抓取的效率，完善了功能。多实战练习和总结实战练习，多总结对方网站的搭建技术、网站的反爬机制，该类型网站的解析方法，破解对方网站的反爬技巧等。2 为什么选择Python?网络知道在这方面介绍的很多了，相比其它编程语言，我就简答一下理由：2.1 python是脚本语言。因为脚本语言与编译语言的开发测试过程不同，可以极大的提高编程效率。作为程序员至少应该掌握一本通用脚本语言，而python是当前最流行的通用脚本语言。与python相似的有ruby、tcl、perl等少数几种，而python被称为脚本语言之王。2.2 python拥有广泛的社区。可以说，只要你想到的问题，只要你需要使用的第三方库，基本上都是python的接口。2.3 python开发效率高。同样的任务，大约是java的10倍，c++的10-20倍。2.4 python在科研上有大量的应用。大数据计算、模拟计算、科学计算都有很多的包。python几乎在每个linux操作系统上都安装有，大部分unix系统也都缺省安装，使用方便。2.5 python有丰富和强大的独立库。它几乎不依赖第三方软件就可以完成大部分的系统运维和常见的任务开发；python帮助里还有许多例子代码，几乎拿过来略改一下就可以正式使用。
㈣ python爬虫怎么赚钱 知乎
第一种。找爬虫外包工作
网络爬虫最通常的挣钱方式通过外包网站，做中小规模的爬虫项目，向甲方提供数据抓取，数据结构化，数据清洗等服务。新入行的程序员大多数都会先尝试这个方向，直接靠技术手段挣钱，也是技术人员最擅长的方式，但是由于竞争人员太多，价格可能不是很贵，白菜价。
第二种。抓取数据做网站
可以通过Python爬虫抓取数据，来做网站挣钱，每个月有小几千块钱，虽然挣得不多，但是做成之后不需要怎么维护，也算是有被动收入了。
第三种。在职大学生
如果你是在职大学生，数学或者计算机相关专业的人员，编程能力还可以的话，可以稍微看一下编程知识，比如爬虫库、HTML解析、内容存储等，复杂还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程等，这部分人员工程经验比较少，想要通过爬虫赚钱的话，可以找一些少量数据抓取的项目，一点点积累经验，后期可以尝试接一些监控类的项目或者大规模抓取的项目。
第四种。在职人员
如果你本身就从事Python网络爬虫工作，挣钱是非常简单的。在职人员比较熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估，可以尝试去找一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益是非常可观的。
第五种。运营自媒体
如果你技术好，经验丰富，可以自己尝试运营公众号、自媒体、博客等，现在学习Python写爬虫的人越来越多，很多都是非科班出身，需求量大增，你可以利用自己的技术多写一些教程和学习经验总结，运营效果不错的话，也可以获得可观的收入。