Python爬虫学习路线（非常详细）

这个故事，从头讲起。

2022 年上班第一天，我们做了一个重要决定，就是打造精品学习路线，为初学者指明前进的方向，以及常见的避坑技巧。

我承认这是一件非常有挑战的事情，它考验的是一个程序员的综合实力。这个程序员最好是一个 T 型人才，既对某个领域有深入的研究，也对其它技能有所涉猎。

因为要深度思考，因为要持续学习，因为要请教大佬，所以咱们学习路线的创作周期被不断拉长。

截至目前，咱们一共发布了两套学习路线，分别是：

今天正在上线的《Python爬虫学习路线》是第三部大作。

这部大作花费了将近两个月的创作时间，期间经历了多次撕逼，以及反复迭代，最终在两个大佬的帮助下才顺利截稿。

Python 爬虫涉及到的知识板块比较繁杂和碎片，虽然团队成员拥有靠谱的爬虫开发经验，但是他也不可能精通所有的相关技能，所以只能一个一个挨着试玩和体验，然后再给出中肯的建议。

另外，还有一些细节为了追求完美，他自己也拿不定主意，我们只能重金聘请更有资历的大佬，让业内专家帮忙拍板。

然而，第一个大佬也是偏科的，电话沟通了半天，仍然有一部分观点模棱两可，说不透彻。后来我又帮他聘请了第二个大佬，通过微信语音交流了一个多小时才算解开所有谜团。

大佬们都就职于互联网头部大厂，一般都比较忙，忙着加班忙着带娃忙着挣钱；一边心存疑虑，一边等待大佬，这个过程还是比较痛苦的，有时候你需要折腾一周才能联系上大佬。

咳咳，这两个大佬真是死贵，比在《网络通信 mini 电子书》中请教的博士还烧钱，感觉就像割肉。但是，我把作品视为孩子，超出预算也得使劲死磕。

嗯，创作学习路线确实非常艰难，这个决定遭到了团队成员的多次抵抗；但是，难才有价值，难才有壁垒，难才能终生沉淀。

难的事情，做一次就奏效；简单的事情，总是被后浪拍死在沙滩上。

关于 Python 爬虫

网络爬虫（Web Spider）又称网络蜘蛛，或者网络机器人，是一种按照特定规则、自动从互联网中抓取信息的程序/脚本。

网络爬虫的工作过程大概有以下几个步骤：

请求网页，分析网页结构；
按照设定好的规则提取有价值的内容；
将提取到的内容存储到数据库中，永久保留。

在所有常用的编程语言中，Python 已经成为开发爬虫程序的主流语言，以至于人们通常会说“Python 爬虫”。

但是爬虫并非 Python 的专属，诸如 Java、PHP、JavaScript、Go、C# 等其它编程语言也可以用来编写爬虫程序，但是相比而言，Python 更加简单易用，并且模块丰富，框架强大。

经过 20 多年的发展，互联网已经进入了下半场，迎来了大数据时代。有人将数据比作 21 世纪的石油，足以见得它的战略价值和安全意义。

所谓大数据，就是海量数据，众多数据，它可能超过 100GB，也可能超过 100TB，传统的技术手段通常无法处理，所以诞生了 Hadoop、Hive、Kafka、Spark、Flink 等一系列专门分析和计算大数据的框架。

互联网的海洋中虽然从不缺乏数据，但是它们散落在了各个遥远的角落，所以你必须借助网络爬虫才能将它们收集起来。

为了帮助初学者掌握最硬核的 Python 爬虫开发技术，转型成为一名高薪的 Python 爬虫工程师，我们特地整理了一套 Python 爬虫学习路线，它通俗易懂，十分详细，小白看了无师自通。

这是一套 100% 原创的学习路线，它坚持实用主义，追求前沿技术，不但为初学者规划好了具体的学习步骤，还指明了常见的陷阱和困难。

这套 Python 爬虫学习路线将为初学者解决以下几个问题：

Python 爬虫开发需要掌握哪些技能，每种技能都需要掌握到什么程度？
先学什么，再学什么，具体的学习顺序是怎样的？
哪些技能可以暂时跳过，哪些技能可以浅尝辄止，哪些技能必须深入学习？

和互联网上其他博主分享的学习路线相比，这套学习路线不仅更加完整和详细，而且还会帮你做出选择和取舍，让你尽快学有所成，找到一份高薪工作。

注意，拥有选择权是一件非常重要的事情！

Python 爬虫涉及到的技能板块非常繁杂，短期内不可能全部都掌握，为了加快学习进度，尽早达到工作要求，初学者需要暂时先舍弃一些次要的技能，或者对这些技能浅尝辄止，等到以后有余力/有需要的话再回来学习。

这套学习路线就肩负了这个使命，它将告诉你各种技能的重要程度，以及在不同场景下的适用情况，让你知道如何选择，避免折腾和踩坑。

这套学习路线囊括了 10 个大的技能板块，总计 8800 多字。