如何入行爬虫工程师

在现状和想要达到的目标之间，总是有一条大河。大部分人花费了巨大的精力在水流里挣扎，还没能接近目标，就已经被湍急的水流冲走了。然而，总有少部分人能乘着小船，直达对岸。

10年前，从普通学校毕业的我进入了一家小公司，传统运维的工作重复性太高，特别枯燥。

于是我下定决心决定摆脱这种困境，想通过编程来改变现状。于是开始学习 Python，当时也非常苦逼，每天早上5点起来看视频看书做练习。

3个月之后，我跳槽了，薪酬是之前的两倍。

后来，我得到了进入搜狐这样公司的机会，一路成长为社交产品的服务端负责人，也进入了一线互联网公司的技术圈子，有了更高的视野。

学一门新的技术，从而获得新的机遇。与其说是一种能力，不如说是一种方法。

在这里，把我的实践过的经验和心得分享给大家。

转行路上的3个坑

坑1：无尽的刷初级教程

爬虫是入门简单，深入难。

现在在知乎、微信公号上的大部分爬虫教程都是初级教程，大家写着玩的，真正公司里用的东西不会发出来。

无尽的刷这种初级教程，刚开始会有成就感，后来就是无限的重复，会让你的水平一直停留于入门级，无法提高。

坑2：代码一失效就哭天喊地

你在书里、视频里、教程里看到的爬虫代码是很容易失效的。

要爬取的网站每周都会更新迭代。而且许多大公司都有自己的反爬虫团队，一旦发现用的多的爬虫策略，就会禁止你的访问。

如果你缺乏自己去攻防反爬的能力，就只能在代码失效时措手无策、哭天喊地，却找不到办法自己去解决。

坑3：不了解 Python 多进程并发程序

如果没写过爬虫的话，很可能是没写过 Python 多进程并发程序的。我接触的程序员，其中好多人岁数都已经很大了，都没有写过一个并发的程序，而是一直在写业务逻辑。

而为了提升爬虫效率，关键点就在于要了解：并发、并行、什么时候用多线程？什么时候用多进程？什么时候用协程？尤其像 Python 是动态语言，它有 GIL 的情况下，怎么去做处理？什么时候是 IO 密集型的，什么时候是 CPU 密集型的，想提升效率怎么去处理？

如果不是科班出身的话，理解起来会有很多的误区。在处理如何更快速更高效的爬取网站的时候，就会遇到问题。

如何转行爬虫工程师

1. 积累项目实战经验

我曾经面试过一个同学A，是某个培训班出来的。在我问他简历上项目的技术细节时，他支支吾吾的答不出来，我一看这是没做过项目啊，没做过你就别浪费我时间了。

最后他跟我说实话，是培训班伪造的简历，问我「能不能不要工资在这实习？」

我说「这事还是别了，你这项目经验太弱，还有好多东西要补。」

然后我让他至少先自己花一星期补补基础，结果他嫌一星期太长了，他想马上就找到工作。（摊手）

其实我觉得他的问题就是出在心态上了。如果能坚持把项目啃下来，解决了开发过程中的各个关键点，能直接上手去做公司的事情的话，找到工作就是水到渠成的事情了。

2. 写的质量好的项目可以放 Github

如果你认为你的代码写的不错，你可以放在 GitHub 上，写上你所有的解决问题的流程。

但如果你写得很烂，我认为面试官看了可能不是一个加分项，你还不如不写，因为面试官会看，会发现你的代码暴露了很多问题。

3. 技术总结可以放到博客或 Gitbook

你在真正做项目的时候，是会遇到一些问题的，在解决之后可以把这个过程总结出来，写成一篇笔记。这是对你的知识体系的一个完善，哪怕是再小的点，记录下来也是有意义的。如果不方便发出来，也应该自己总结写下来，不然过几天就忘了。

积累的多了，这些学习笔记就形成了一个你的知识体系，这时候可以在 Gitbook 上作为一本电子书开源出来。如果别人看到你了，别人可能也就会联系你来做这份工作了。

爬虫工程师岗位要求掌握哪些？

初级爬虫工程师

* 爬虫方面：熟悉爬虫框架，熟悉 xpath、正则表达式，有爬取经验，了解常见策略，能优化爬取效率

* Python基础：尤其是数据结构的考察，知道怎么折腾数据、并发编程

* 前端编程：熟悉 HTML，CSS，JS