1、如何快速入門 Python ？

我之前給大家說過，速成一門技能是不可能的，你需要花很多時間才能真正的掌握一門技能，但是快速入門是有可能的，而且也是必要的，你需要掌握最少且最必要的知識點，先進(jìn)門再說。

其實編程，都有最基礎(chǔ)的知識點，而且這些知識點都是共通的，什么意思？就是如果知道了這些知識點，那么你學(xué)習(xí)其他編程語言的時候，會很快就上手。這是因為編程有最少且最必要的知識。

回到 Python 來， Python 的最少且最必要的知識點是什么呢？其實我之前分享過的 Python 基礎(chǔ)清單] 這里面就是 Python 的最少且最必要的知識點：

你一開始應(yīng)該先去學(xué)習(xí)這些內(nèi)容，而不是一開始就學(xué)什么計算機(jī)原理，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，這些重要嗎？重要！但不是你現(xiàn)在該干的事情，你需要先入門，先進(jìn)來，先看看在 Python 的世界里，可以做什么事情，什么是你的興趣，接著再深入研究。

2、Python目前的就業(yè)領(lǐng)域有哪些 ？

據(jù)我最近的觀察，Python 目前的就業(yè)領(lǐng)域主要有這么幾個：

2.1、 web開發(fā)

對于一些網(wǎng)站的開發(fā)，諸如后臺管理系統(tǒng)，或者一些微服務(wù)，寫一些接口，都可以使用 Python 實現(xiàn)。

2.2、 數(shù)據(jù)采集（爬蟲）

這個可能是你們比較關(guān)心的，爬蟲相關(guān)問題后面還會多說一些，網(wǎng)絡(luò)上有大量的數(shù)據(jù)，可是數(shù)據(jù)量太多太雜，如何獲取到想要的數(shù)據(jù)，就需要數(shù)據(jù)采集了，而 Python 是最適合做爬蟲的語言，你懂的。

2.3、 數(shù)據(jù)分析

主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)判，從而做出選擇或者對過去的復(fù)盤， Python 擁有非常成熟的數(shù)據(jù)分析庫，有些人會有疑問，爬蟲不也得數(shù)據(jù)分析么？咋就分開來說？其實爬蟲只是數(shù)據(jù)分析的一種手段，數(shù)據(jù)來源不一定是通過爬蟲獲得，其它的數(shù)據(jù)也可以做分析。

2.4、 人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)

這個相對難度高一些，需要掌握一定的算法，對識別技術(shù)，自動化技術(shù)，深度學(xué)習(xí)，自然語言處理等方面都得有一定的研究，當(dāng)然，工資相對較高。

3、Python爬蟲入門應(yīng)該學(xué)習(xí)什么？

應(yīng)該對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)有一定的了解，能知道 HTTP 請求的一些規(guī)則，知道什么是 Header ，cookies，知道 HTTP 一些狀態(tài)碼都代表啥意思。

會使用抓包工具，對一些請求的規(guī)則進(jìn)行分析，知道通過什么樣的請求方式才能獲取到你要的數(shù)據(jù)。然后學(xué)習(xí)使用 requests 庫進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)請求。

接著學(xué)習(xí)一些 Python 的解析庫，你得到的數(shù)據(jù)各式各樣，有 json 的，有 xml 的， 有 html 的，你要會（正則）解析獲取關(guān)鍵的數(shù)據(jù)。常見的庫有 xpath、pyquery、beautifulSoup、 json、 xml.sax、 re 等。

接著就是數(shù)據(jù)存儲，對一些常用的 sql 語句要會，常用的數(shù)據(jù)庫有 MySQL、MongoDB。

一句話，把我寫的 Python 爬蟲教程看了并自己實現(xiàn)好就是了。

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4、Python爬蟲如何進(jìn)階？

假設(shè)你已經(jīng)對一些普通的網(wǎng)站的爬取游刃有余了，那么接下來就可以學(xué)學(xué)在手機(jī)端上爬取數(shù)據(jù)，如 Fiddler 抓取 APP 的一些數(shù)據(jù)請求， appnium 的使用。

接著學(xué)習(xí)如何對于一些加密的數(shù)據(jù)進(jìn)行破解，例如一些網(wǎng)站上的關(guān)鍵數(shù)據(jù)使用 css 的屬性進(jìn)行加密，使得你在 html 里面拿不到關(guān)鍵數(shù)據(jù)。那么你就需要學(xué)會 css 相關(guān)的內(nèi)容，研究網(wǎng)站對 css 的設(shè)置，例如偏移量，然后再根據(jù)規(guī)則使用 Python 重新合成。

還有一些動態(tài)的網(wǎng)頁使用 JS 進(jìn)行渲染，除了用性能較低的 selenium 之外，你還要會知道如何去破解 JS 的加密，那么你就得知道如何抓包，如何使用瀏覽器的開發(fā)者工具，怎么去設(shè)置斷點，從而找到 JS 的加密函數(shù)，再使用 python 的 js 庫來執(zhí)行得到原始的數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，還有一些更有難度的，比如 apk 的反編譯，如何在 apk 的反編譯中獲取到數(shù)據(jù)等。

再進(jìn)一步，要知道如何進(jìn)行異步爬取數(shù)據(jù)了，使用多線程多進(jìn)程來提高爬取效率以及分布式爬蟲的部署相關(guān)操作。

接著，就要考慮如何 url 去重爬取，如何做到斷點續(xù)爬，比如說你的爬蟲爬著爬著突然就傻逼了，或者斷網(wǎng)了，這個時候不可能說從頭開始爬起吧。之前也有人問如何做斷點續(xù)爬，這里就提供一個思路吧，你可以使用 redis 構(gòu)建一個 urlpool ，在這個 pool 里面對請求的 url 做標(biāo)識，可以使用消息隊列，在爬取成功的時候通知 urlpool 里的 url 標(biāo)識狀態(tài)，在請求 url 之前通過 urlpool 判斷這個 url 是否爬取了。

再來就是爬蟲框架了，比如現(xiàn)在的 scrapy 框架，值得好好研究一波的。

最后說一句，還是多實踐，畢竟實踐出真知，多在實踐過程中總結(jié)問題和經(jīng)驗，也是進(jìn)階過程中所需的道路。

5、Python爬蟲學(xué)到什么程度可以找到工作？

滿足以上 3 、4 點就很大機(jī)會可以找到工作了，當(dāng)然，不同公司所需不同，有些公司對于初級爬蟲工程師的要求也沒那么高，只要你懂一些爬蟲庫的操作，能爬到數(shù)據(jù)，之前有一定的爬蟲項目實戰(zhàn)經(jīng)驗就可以了。所以別太擔(dān)心，盤它就完事了。

6、什么樣的數(shù)據(jù)不要去爬取？

6.1、隱私的數(shù)據(jù)，比如某某網(wǎng)站的一些個人隱私用戶信息數(shù)據(jù)。

6.2、需要付費的數(shù)據(jù)，比如知識星球，得到這些付費平臺的數(shù)據(jù)。

6.3、非公開的數(shù)據(jù)，別人系統(tǒng)里面自己的數(shù)據(jù)，并沒有公開在互聯(lián)網(wǎng)上。

6.4、網(wǎng)站明確聲明不能爬取的數(shù)據(jù)。

7、如何自學(xué)高效？

當(dāng)我們覺得自己是個傻逼的時候，當(dāng)我們感到非常饑渴難耐的時候，我們一定會主動去尋找那些能夠讓我們不那么傻逼的東西，我們一定會主動去找吃的，這樣我們才不會餓死。

所以，我們想要習(xí)得某樣?xùn)|西的時候，一定要去尋找到源動力，就是那種能夠讓我們主動去習(xí)得的力量。比如你想要學(xué)會 Python ，那么你為什么想學(xué)會？學(xué)會能干什么？

找到你的源動力。

當(dāng)然，源動力能夠激發(fā)我們學(xué)習(xí)的 G 點，但是偶爾也有激發(fā)不到的時候，在自學(xué)的過程中會碰到一些需要我們花費很多時間才能去弄懂的東西，這時候除了需要我們的源動力足夠強(qiáng)之外，還需要一些耐心，你不可能說，我一天之內(nèi)就要成為 Python 高手吧？源動力越強(qiáng)，自學(xué)的效率就越高，但再怎么高效，也不可能速成。

8、何通過 python 賺錢？

8.1、接單，爬蟲的單子相對其他的一些 web 開發(fā)會爽一些，沒有那么繁瑣，爬完數(shù)據(jù)就能換錢。具體費用看工作量而定，印象中我接的爬蟲單子也就兩三單，主要沒什么時間去搞，所以沒賺什么錢。

8.2、做網(wǎng)站，根據(jù)你自己的興趣或者優(yōu)勢去做一個網(wǎng)站，但這個不會及時滿足，也就是說你得花比較長的時間去經(jīng)營，等你的網(wǎng)站有一定的流量之后，可以嵌入廣告聯(lián)盟的廣告，從而賺取廣告費。

8.3、開發(fā)有用的工具，如果你能找到別人的一些痛點，開發(fā)出滿足用戶的工具，從而讓用戶購買使用。這種方式?jīng)]有邊際成本，只要你開發(fā)出來了，多一個用戶就是多一份錢，躺著賺。