1.熟悉Python大部分的API
这是为了能够更好的处理程序所必须花费的代价。
对我来说我很熟悉Java，那么python就类比着了解。
2.批处理序列化
在爬取一本漫画时，非常的耗时。
需要将任务分成任务队列。
常用的任务队列有kafka，beanstalkd，celery等。
3.灵活&熟练1门最火的开源的数据库技术
有时候一些小数据也可以保存成json或者csv等。我有时想抓一些图片就直接按照文件夹保存文件。
推荐使用NoSQL的数据库，比如mongodb，因为爬虫抓到的数据一般是都字段-值得对应，有些字段有的网站有有的网站没有，mongo在这方面比较灵活，况且爬虫爬到的数据关系非常非常弱，很少会用到表与表的关系。
4.熟悉编译前端的技术
xpath,Regex。自不必说。
5.搜集关于HTTP相关的内容
最典型的就是请求头fake-header。最好将资源汇总到博客或github。
6.了解应对措施&知己知彼
爬虫与反爬
这同样是很深的一个话题，就像攻击武器与防御武器一样，双方总是在不断升级。常见的反爬措施（我遇到过的）有下面几种：
1.访问频率
很好理解，如果访问太频繁网站可能针对你的ip封锁一段时间，这和防DDoS的原理一样。对于爬虫来说，碰到这样的限制一下任务的频率就可以了，可以尽量让爬虫想人类一样访问网页（比如随机sleep一段时间，如果每隔3s访问一次网站很显然不是正常人的行为）。
2.登录限制
也比较常见。不过公开信息的网站一般不会有这个限制，这样让用户也麻烦了。其实反爬措施都或多或少的影响真实用户，反爬越严格，误杀用户的可能性也越高。对爬虫来说，登录同样可以通过模拟登录的方式解决，加个cookie就行了（话又说回来，网络的原理很重要）。
3.通过Header封杀
一般浏览器访问网站会有header，比如Safari或者Chrome等等，还有操作系统信息。如果使用程序访问并不会有这样的header。破解也很简单，访问的时候加上header就行。
4.JavaScript脚本动态获取网站数据
有一些网站（尤其是单页面网站）的内容并不是通过服务器直接返回的，而是服务器只返回一个客户端JavaScript程序，然后JavaScript获取内容。更高级的是，JavaScript在本地计算一个token，然后拿这个token来进行AJAX获取内容。而本地的JavaScript又是经过代码混淆和加密的，这样我们做爬虫的通过看源代码几乎不可能模拟出来这个请求（主要是token不可能破解），但是我们可以从另一个角度：headless的浏览器，也就是我们直接运行这个客户端程序，这可以100%地模拟真实用户！
5.验证码
这几乎是终极武器了，验证码是专门用来区分人和计算机的手段。对于反爬方来说，这种方式对真实用户和搜索引擎（其实可以通过记录搜索引擎爬虫的ip来区别对待，可以解决）的危害比较大，相信读者都有输入验证码的痛苦经历。但这种方法也并不是无敌的！通过现在很火的机器学习可以轻松的识别大部分的验证码！Google的reCAPTCHA是一种非常高级的验证码，但是听过通过模拟浏览器也是可以破解的。
6.ip限制
网站可能将识别的ip永久封杀，这种方式需要的人力比较大，而且误伤用户的代价也很高。但是破解办法却非常简单。目前代理池几乎是搞爬虫的标配了，甚至还有很多高匿代理等好用的东西。所以这基本上只能杀杀小爬虫。
7.网站内容反爬
有一些网站将网站内容用只有人类可以接收的形式来呈现（其实反爬就是区别对待人类和机器嘛）。比如将内容用图片的形式显示。但是近几年来人类和机器的差别越来越小，图片可以用OCR准确率非常高地去识别。
7.职业道德
成规模的爬虫一般都会使用集群，一般的小网站服务器规模可能不如爬虫集群的规模大。所以很多时候我们最好对要爬的网站限制一下频率。否则这些爬虫就相当于DoS攻击集群了！一般的网站都会有robots.txt可以参考。
作者：xlzd
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来源：知乎
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那些给你安利什么gevent/xpath什么的人，一定没有写过爬千万级或者亿级以上数据量的爬虫。按照你的需求，你有1500万条数据需要抓取，这1500万条数据分布在100万页网页中。那么，从以下几个方面给题主一点建议。首先，存储的问题，爬虫的数据，尤其到了一个比较大的两极，sqlite3这种文件型的数据库最好不要用了，建议使用MongoDB做存储，简单实用，方便拓展爬虫的数据。其次，如果可以，将这100万页页码分解成100万个任务，放到一个MessageQueue中。接着，在写程序的时候，不要考虑任何多线程多进程gevent或者任何会让你的程序“提速”的东西，你的爬虫只要完成一个简单的功能：接受一个输入，这里就是某一页的页码，得到的输出是这一页的15条数据，最好直接存储到数据库中。最后一步，将上两步具体实现，建议使用RabbitMQ或者ActiveMQ，然后在上一步的接受输入变成从Queue中取一条任务。如果源网站不会因为访问频率过高而封你的IP，那么你可以在一台机器上多部几个爬虫实例，否则的话，你可以将你的代码部署到多台机器上。阿里云按时间付费的机器很便宜，你可以开多点机器以加快速度。这样的好处是，你可以随时新增或减少一个爬虫实例，而不会影响之前已经部署的任何爬虫，也可以随时将抓取失败的页码数再次放入Queue中，而不影响正在抓取任务的爬虫。最后，如果你按照这样的思路完成，你只需要写爬虫和搭建MessageQueue，它们之间的交互已经有了现成的库xtls可以帮你：pypi： https://pypi.python.org/pypi/xtls/文档：xtls: awesome tools by xlzdgithub：xlzd/xtls · GitHub
ssl认证：模拟浏览器
代理池：request：可以填