为什么网上Python爬虫教程这么多，但是做爬虫的这么少呢？爬虫发展又该是如何呢？

分两部分来说。

1、爬虫教程多：

确实，因为只考虑爬取逻辑的话，爬虫逻辑很简单，无非就是构造请求、发送请求、解析响应、获得数据四步，可能四行代码就搞定了。因为简单，而且获得的数据又很好展示，所以网上会有很多简单的爬虫教程。起个吸引眼球的名字，比如小姐姐、磁力链等等，下面留言的会有一大把，越简单的东西，门槛越低，自然教程越多了。

2、做爬虫的少：

其实业务上，爬虫的需求不少，但是专职做爬虫的却不多。

一方面，基础的爬虫简单，普通的开发都能通过很短时间的学习胜任简单的爬虫任务，我身边不少朋友，前后端数据分析AI工程师，时不时都会写点爬虫，因为如果不是完全靠数据驱动的公司，对于数据的需求并没那么大，并不需要专人专岗来写爬虫；

另一方面，大规模数据爬虫的技术难度成倍增加，对于复杂爬虫而言，如何进行大规模数据的爬取和存储，或者如何绕过复杂的认证，这都不是容易搞定的，需要熟悉分布式的架构和使用、网络底层协议、各类网站前后端架构及数据加密方式、甚至要有网络安全攻防的功底，网上的基础教程哪会教你这些。

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很多人看不起爬虫这个活，甚至在我当初找工作面试的时候，也有面试官问我：“如果很多时候，你的工作只是应对对方网站页面结构的变化，不断修改解析代码，你还会觉得这个事情有意思吗？”

可现在，当我工作了近一年，回想起这段时间的工作，却一点也不觉得乏味：加密数据不好拿，别人可能就通过模拟浏览器来拿数据，我就非得人肉debug，从混淆代码里找到加密js，改写成python来执行；网页数据不好抓，我用手机抓包，走websocket协议来拉数据；一台服务器带宽占满，我设计分布式爬虫，自己设计集群方案，开多台服务器并行爬数据；平时运维看日志麻烦，我自己写一个交互式的网页来监控手下爬虫运行情况。

每一次攻破对方的反爬系统，每一次优化代码，每一次看自己设计的方案获得了更好的效果，都能给我带来非凡愉悦，爬虫只是网络数据的搬运工，但是同样是搬运工，有人用手，有的人推起车，有的人却能开起飞机；只要有心，通过最简单的爬虫工作一样能够丰富自己的技术栈。

此外，爬虫工作很大一部分时间是在维护代码，查看数据是否成功爬下。这样的工作：首先，给你提供了很多时间用来学习，其次，你又能直接面对第一手数据，为你学习数据分析数据挖掘提供很大的便利，最后，你直接面对各种业务部门的数据需求，这对于你学习了解数据产品也有很大的益处。

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