Python高级工程师（模拟请求、爬虫方向）需要掌握哪些技能？

要成为一名合格的Python高级爬虫工程师，你得把下面这几块硬骨头啃下来：

1. 核心网络库与请求模拟

• Requests: 这是基础，但高级用法得熟，比如会话保持、超时重试、适配器、流式响应。
• HTTPX: 支持HTTP/2和异步，处理高并发请求必备。
• 浏览器自动化: Selenium 或 Playwright。用来对付JS渲染复杂的网站，Playwright现在更流行，API更现代，速度也快。
• 请求伪装与指纹: 会用 curl_cffi 这类库过一些简单的反爬，知道怎么管理User-Agent、Cookies，设置合理的请求头。

2. 异步与高并发

• asyncio + aiohttp: 必须掌握。这是实现高效并发爬虫的核心，能显著提升IO密集型任务的效率。

3. 数据解析与提取

• lxml / parsel: XPath和CSS选择器用得溜，解析速度快。
• BeautifulSoup: 适合快速写脚本或处理不规范的HTML。
• 正则表达式: 处理非结构化文本的最后手段，得会。

4. 反爬对抗与策略

• 这是高级工程师的价值所在。要懂常见的反爬手段（IP封锁、验证码、行为检测、WebSocket等），并知道应对策略：
  • 代理IP池: 会搭建和管理，区分透明、匿名、高匿代理。
  • 验证码处理: 知道何时用打码平台，何时尝试本地OCR（如ddddocr）。
  • 浏览器指纹: 了解常见指纹参数，并能用Playwright/Selenium模拟或修改。
  • 请求节奏控制: 添加随机延迟，模拟人类操作，避免触发风控。

5. 数据存储与序列化

• 根据规模选：JSON、CSV、SQLite（轻量）、PostgreSQL/MySQL、MongoDB（非结构化），以及 Parquet（大数据分析）。SQLAlchemy 或 异步ORM（如tortoise-orm）最好会用。

6. 框架与工程化

• Scrapy: 重型、可扩展爬虫的首选。要懂中间件、管道、扩展的定制开发。
• Celery 或 APScheduler: 用于分布式任务调度和定时爬取。

7. 辅助工具与调试

• 抓包工具: Charles、Fiddler 或浏览器开发者工具，用于分析网络请求、参数生成逻辑。
• 逆向分析: 能看懂JavaScript代码，找到关键参数（如加密参数、Token）的生成算法，有时需要 PyExecJS 或 Node.js 环境来复现。

8. 法律与道德意识

• 遵守 robots.txt，尊重网站版权和个人隐私，控制访问频率，这是底线。

总结： 核心是搞定反爬和实现稳定高效的数据抓取管道。