在这个数据驱动的时代，仿佛只要掌握了大数据，就对时代潮流和风向预测有了更令人信服的发言权。

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然而企业之间共享大数据几乎是不可能的，如何获取更多更有效的数据成了很多企业内急需解决的问题。能在短时间内利用爬虫搜集更多高质量数据的爬虫工程师越来越受到企业的重视。

据不完全统计，仅在常用的四家招聘网站上，对爬虫工程师的实时总需求量就达 4000+ ，平均薪资更是高达 2.1W/月。爬虫工程师对刚开始找工作的同学和想从传统行业转行互联网的人来说都是一个不错的职业选择。

说起爬虫，门槛并不高，只要有基础的 Python 编程能力，再学习一些实用技巧，也许就能爬取一个网页。

但多年来，在网页的反爬设计和反反爬虫方案的博弈中（反反反反…可以说一天），爬虫技术不断更新迭代，知识点繁杂难成体系，尤其是对经验不太丰富的同学，很容易陷到一个坑里爬不出来，你是不是也遇到过这样的问题：

• 尤其中文环境下，有些内容会呈现乱码
• 抓到了一个网页并完整保存，但包含大量并不需要的内容
• 多线程的并发处理问题场景，协同工作时，任务分配、调度不知道怎样设置才最合适

出现这些问题的原因一是网页背后的技术知识不清楚，不能从本质上理解问题；二是没有全局观，正如上文所言爬虫的知识复杂且分散，不成体系的技巧学会再多也很难再有质的进步。

了解到问题出现的原因，那么我们就开始治本。扎实的掌握爬虫原理以及网络爬虫背后的知识脉络，同时多多上手实践，让自己的爬虫能力有一个质的飞跃。

当前题目：听说你好不容易写了个爬虫，结果没抓几个就被封了？
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