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学习资料，它通俗易懂，十分详细，小白看了无师自通。

这套 Python学习资料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。

如果你是准备学习Python或者正在学习，下面这些你应该能用得上：

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② 100多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析
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我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。