爬虫类:爬虫类视频转行python爬虫，能找到工作吗？

编辑：sqxzgg 时间：2021-12-04 来源：人人爱宠物网

首先爬虫类，在当前的大数据应用环境下，如果单纯做Python爬虫开发，那么在岗位竞争力上还是有所欠缺的。要想找到一个比较满意的工作岗位，还需要进一步完善自身的知识结构。

Python语言目前在整个IT行业有广泛的应用爬虫类，包括Web开发（传统解决方案之一）、大数据开发、人工智能开发（机器学习等）、嵌入式开发和各种后端服务开发，但是得益于大数据和人工智能的发展，近几年来Python语言有了明显的上升趋势，未来的发展空间还是非常值得期待的。

随着Python语言的发展，目前不少程序员开始转向Python开发，在学习Python开发的过程中，一个比较常见的案例就是采用Python开发爬虫爬虫类。用Python开发爬虫是比较方便的，尤其在当前的大数据时代，通过爬虫来获取Web数据是一个比较常见的数据采集方式，所以在大数据应用的早期，通过Python开发爬虫是不少Python程序员的重要工作内容之一。

但是随着大数据采集技术的逐渐成熟爬虫类，一些爬虫类工具也越发完善，通过Python开发爬虫的需求也有了一定程度的下滑，这在一定程度上降低了Python爬虫开发的岗位需求量。早期从事Python爬虫的工作岗位多集中在互联网公司和行业资讯公司，随着相关岗位的人员配备逐渐齐全，这部分岗位的招聘需求量必然会下降。

随着物联网的发展，目前对于大数据的采集工作会向物联网和行业领域转移，这也是产业互联网发展阶段的一个重要特点，所以单纯从事Python爬虫开发在未来的就业形势并不明朗，建议进一步掌握通过Python进行数据分析等技能爬虫类。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

Python什么爬虫库好用？

Python下的爬虫库，一般分为3类。

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抓取类

urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。建议学习了解一下，因为有些罕见的问题需要通过底层的方式解决。

requests，基于urllib，但是更方便易用。强烈推荐掌握。

解析类

re：正则表达式官方库，不仅仅是学习爬虫要使用，在其他字符串处理或者自然语言处理的过程中，这是绕不过去的一个库，强烈推荐掌握。

BeautifulSoup：方便易用，好上手，推荐掌握。通过选择器的方式选取页面元素，并获取对应的内容。

lxml：使用

lxml.etree

将字符串转换之后，我们可以使用XPath表达式来解析网页，终极推荐。XPath对于网页解析的支持非常强大，而且很容易上手。它本来是设计出来进行XML元素选择的，但是它同样支持HTML。

pyquery：另一个强大的解析库，感兴趣的可以学习下。

综合类

selenium：所见即所得式爬虫，综合了抓取和解析两种功能，一站式解决。很多动态网页不太容易通过requests、scrapy直接抓取，比如有些url后边带了加密的随机数，这些算法不太好破解，这种情况下，只能通过直接访问网址、模拟登陆等方式请求到页面源码，直接从网页元素中解析内容，这种情况下，Selenium就是最好的选择。不过Selenium最初设计出来，是用于测试的。强烈推荐。

scrapy：另一个爬虫神器，适合爬取大量页面，甚至对分布式爬虫提供了良好的支持。强烈推荐。

以上这些是我个人经常使用的库，但是还有很多其他的工具值得学习。比如Splash也支持动态网页的抓取；Appium可以帮助我们抓取App的内容；Charles可以帮助我们抓包，不管是移动端还是PC网页端，都有良好的支持；pyspider也是一个综合性的框架；MySQL(pymysql)、MongoDB(pymongo)，抓到了数据就要存储，数据库也是绕不过去的。

掌握了以上这些，基本上大部分的爬虫任务都难不倒你啦！

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