在大数据和人工智能时代下，Python爬虫工程师这几年是路越走越宽的，但是初级爬虫工程师基本会被八爪鱼这类软件替代，青咖汇Python提示，高级爬虫工程师的能力重点不在于会写几个get，post请求，使用正则解析下文本这么简单，而是在对数据和业务本身的立即深刻，对于从数据中如何整合挖掘价值有一整套的思路和方法，包括精通数据分析，精通各种数据库。
首先，了解Python爬虫的基本原理是很重要的。爬虫是一个程序，它可以从网站上收集数据。这个过程通常包括发送 HTTP 请求、解析
HTML 或 XML 等内容，然后提取所需的信息。你应该了解如何使用网络协议（如 HTTP）来获取数据，以及如何使用解析库（如
Beautiful Soup）来解析 HTML 和 XML 文档。
其次，熟悉 Python 很重要。Python 是爬虫的常用语言，因为它有许多专门用于爬虫的库（如 requests 和 Beautiful Soup）。同时，Python 还有很多强大的功能，如多线程、正则表达式等，可以帮助你完成爬虫任务。
此外，你应该熟悉其他常用的 Python 库，如 NumPy 和 Pandas。这些库可以帮助你处理和分析数据。例如，Pandas 可以帮助你将爬取的数据存储到 DataFrame 中，然后使用 NumPy 进行数据分析。
爬虫还需要注意网站的反爬虫措施。随着网络安全意识的提高，许多网站都会采取一些措施来防止爬虫收集数据。例如，可能会在网站中放置“反爬虫”标记，告诉爬虫不要爬取这个网站。此外，网站还可能会在服务器上设置“黑名单”，如果爬虫的
IP 在黑名单中，就不允许访问网站。
因此，爬虫工程师需要了解如何应对这些反爬虫措施。一种常用的方法是使用代理服务器，即通过中间服务器来访问网站，从而隐藏真实的 IP 地址。此外，你还可以使用浏览器模拟工具（如 Selenium）来模拟人类行为，从而躲过反爬虫系统。
另外，爬虫工程师还需要具备良好的编码能力和调试技巧。爬虫程序可能会出现各种各样的问题，例如网络连接错误、解析 HTML 错误等。因此，你需要具备调试程序的能力，并能够快速找出问题所在，从而修复错误。
最后，你还需要了解数据存储和处理方面的知识。爬虫程序可能会收集到大量数据，因此需要考虑如何存储这些数据。常见的数据存储方式有使用关系型数据库（如MySQL）、NoSQL 数据库（如 MongoDB）和文本文件等。你需要了解如何使用 Python 连接数据库，并熟悉 SQL 语言。
此外，你还需要考虑如何处理爬取到的数据。例如，你可能需要对数据进行清洗、转换、合并等操作。这些操作可能会涉及到使用 Python 处理字符串、日期、数字等数据类型。
总的来说，作为一名 Python 爬虫工程师，你需要了解爬虫的基本原理、熟悉 Python 语言和常用库、具备良好的编码能力和调试技巧、了解反爬虫措施以及数据存储和处理方面的知识。这些技能都是成为一名出色的 Python 爬虫工程师所必需的。
我觉得未来爬虫工程师应该朝全栈工程师的方向发展，并且积极学习人工智能技术，真正有价值的高技术人才应该是以下几个方面的交集：大数据+人工智能+应用场景。