普通小白学Python要多久才能找到工作呢？工作好找吗？_爬虫小白到入职大概要好久
条件判断（if等）：用来解决爬虫过程中哪些要哪些不要的问题
循环和迭代（for while）：用来循环、重复爬虫动作
文件读写操作：用来读取参数、保存趴下来的内容等 以及如何用成熟的Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。（这部分后面会讲到）
3）TCP/IP协议，HTTP协议 这些知识能够让你了解在网络请求和网络传输上的基本原理，了解就行，能够帮助今后写爬虫的时候理解爬虫的逻辑。
三、爬虫路径学习
爬虫的工作原理简单来理解就是获取数据—解析数据——存储数据三步走的过程
到底要怎么学才会更有效率呢？有部分新手小白或许有点迷茫，这里给大家罗列出一些可以参考的爬虫学习路线以及学习资料，帮助大家更清楚的理清自己的学习方向。下方资料找群管理要即可。 1、获取数据
爬虫第一步操作就是模拟浏览器向服务器发送请求，这一步我们就要学习一些请求库的知识了，Requests、Urllib、Aiohttp、Selenium等都是可用的请求库。
使用Requests进行请求，我们能够直接获取到的只有最初始的网页源码。也正因为这样，不加载图片、不执行JS等等，爬虫请求的速度会非常快。
Urllib库是Python内置的HTTP请求库，不需要额外安装即可使用，如果你只进行基本的爬虫网页抓取，那么Urllib足够用。
我比较推荐新手小白掌握精通Requests，相对Urllib，Requests使用起来简洁很多，并且自带json解析器。 aiohttp的异步操作借助于async/await关键字的写法变得更加简洁，架构更加清晰。
Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具,同时我们可以使用它来模拟真实浏览器对URL进行访问从而对网页进行爬取。往往要配合PhantomJS使用, Selenium+PhantomJS可以抓取那些使用JS加载数据的网页。
2、解析数据
数据的解析方式有很多，Css选择器、Pyqurrey、Beautiful Soup、Xpath、Re正则表达式。
这里重点讲一下Beautiful Soup库和正则
在解析与提取数据的过程中，我们会用到一个强大的工具，即BeautifulSoup库。由于BeautifulSoup不属于Python标准库，因此需要单独进行下载。
Beautiful Soup最主要的功能是从网页抓取数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
运用BeautifulSoup解析数据
具体用法：变量名称 = BeautifulSoup（需要解析的数据，"html.parser’）
备注：
BeautifulSoup（）内的第一个参数，即需要解析的数据，类型必须为字符串，否则运行时系统会报错。"html.parser’为Python内置库中的一个解析器，它的运行速度较快，使用方法也比较简单。但是它并不是唯一的解析器，大家可以使用其它的解析器进行操作。
正则这个不用安装，标准库里带的就有。
正则的优点：①速度快 ②能够提取有些解析器提取不到的数据
正则的缺点：①不够直观，很难从面向对象的角度来考虑数据的提取 ②你得会写正则表达式 。
正则一般用来满足特殊需求、以及提取其他解析器提取不到的数据，正常情况下我会用bs4，bs4无法满足就用正则。
3、存储数据
数据的保存主要有两种方式：
小规模数据可以使用txt文件、json文件、csv文件等方式来保存文件
大规模数据就需要使用数据库了，像mysql，mongodb、redis等
数据保存这一块建议掌握主流的MongoDB 就可以了，可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。
四、爬虫效率的提升
事实上，当你学习到这一步的时候，你已经入门了。如果想要进一步提升爬虫的效率和技术，那爬虫框架和分布式爬虫可以根据自己的需要进一步学习。
爬虫框架
爬虫框架有很多可以选择，比如Scrapy、pySpider等等，只需要精通一到两种框架即可，其他框架都是大同小异的，当你深入精通一款框架的时候，其他的框架了解一下事实上你便能轻松使用。
我个人比较推荐先学习Scrapy框架，当然你可以根据习惯进行选择。
Scrapy：Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。
用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容或者各种图片。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 分布式爬虫
企业级爬虫，爬虫效率一流，需要掌握的东西就是RabbitMQ、Celery用这些基础的队列或者组件来实现分布式；对于Scrapy的Redis、Redis-BloomFilter、Cluster 的理解和掌握是必不可少的。
五、常见的反爬与反爬处理
反爬：对异于真实用户的访问进行识别并进行拦截
一般的大型的网站，一般都会设有反爬，反爬和反反爬永远是同时存在的，能够掌握常规的反爬技巧，绝大部分的网站爬虫不是问题。
常见的反爬虫措施有：
字体反爬
基于用户行为反爬虫
基于动态页面的反爬虫
IP限制
UA限制
Cookie限制
应对的反爬处理手段有：
控制IP访问次数频率，增加时间间隔
Cookie池保存与处理
用户代理池技术
字体反加密
验证码OCR处理
抓包
最后关于爬虫是否合法，在不睬法律红线的前提下，合法的数据抓取是没有问题的，不做亏心事不怕鬼敲门，还有就是控制一下自己的好奇欲，别乱爬就行。
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最后
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因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。
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