爬虫职业规划

1.職業生命週期
Python開發者（90%）（庫的使用，網絡請求，網頁文本解析，數據存儲）>>> 入門 >>> 初級（團隊合作）>>> 中級 >>>
（無明確）高級 >>> 逆向，前端開發，信息安全，數據分析，深度學習 >>> 转岗

必經之坑（綜合）：
JavaScript，APP，深度學習（加殼，驗證碼，加密）【滑動驗證碼，扭曲字體，人工軌跡】
工作（北京）
初級：10K 中級：16K 高級：27K 逆向，深度學習：≤35K2.定位和日常
大廳+卡座（動態增刪卡座，方便交流）
MacBook Pro：好公司（開發較方便）

類型：
數據驅動 {地位較高}（頭條，股票分析，體育競賽）
非數據驅動 （金融，監控變動）

需求甲方爸爸>>>整理需求>>>展現數據>>>參加大量無關的會議>>>寫代碼>>>熬夜加班

3.職業規劃
誘惑：後端工程師，人工智能分析師，物聯網工程師，前段工程師，數據分析師
要先扎根垂直領域（起碼到高級爬蟲工程師再轉）

特點：綜合技術，門檻低，資料多，有挑戰，有新鮮感4.短時間入門
《Python爬蟲開發 從入門到實戰（微課版）>>>
《Python3 網絡爬蟲開發實戰>>>（大部分時間，用到中級）
《Python3 反爬蟲原理與繞過實戰>>>

4.如何堅持？
拆分長期目標，加入社群，保持學習，減少重複回顧

5.快速成長和技巧
輸入>>>輸出：讀源碼，翻文檔，造輪子（工具庫），寫文章
記得做筆記！！！

6.法律問題
Robots協議
（X 個人隱私，非公開VIP數據，企業詳細信息，商業用途，機密，版權，爬蟲頻率{一定要小於總請求的1/3!}，破解類，逆向）
《網絡安全法>>> 《刑法>>> 《反不正當競爭法>>> 《侵權責任法>>> 7.第二職業
跨界合作，不適合創業/自營，IT轉崗
（知識付費，聯手電商）Q&A
1.密碼學與爬蟲有強聯繫（參數/編碼/對稱加密）
2.深度學習與爬蟲有強聯繫（扭曲彩色文字,圖像識別>99%,填補缺口）
3.不懂源碼，問作者，查文獻，調試+注釋，列邏輯，改參數，造輪子
4.無實戰/項目經驗：內推，上傳作品