如何以最短路径掌握Python爬虫？
在这个时代，数据到底有多么重要呢？
这个问题要从数据到底有多么无处不在说起，打开手机，微博弹出今天的最新热点，数以百万计的浏览、点赞、评论；淘宝向你推送前几天看过那款秋季外套，同时准备了相似商品供你选择；昨天吃完饭的那家网红火锅店，大众点评提醒你还未评价；手机新闻客户端向你推送了被热议的“英国货车藏尸案”舆情分析；朋友圈里你和同事同时评论了同一条编程广告推送……
大数据时代，数据每时每刻在产生，同时它们也为商业社会中的各种决策提供依据，连锁商店选址需要获取一段时间内各地区人流量数据；广告商投放需要了解相关流量的转化率；电子商务公司需要搜集品类购买数据以及监测价格变动为下一季度新品上架做规划……
商业运作中，数据以其价值彰显其重要性，那如何才能获取到这些数据呢？
庞大的数据量让人工处理失去了可操作性，Python爬虫以其定向获取、高速爬取的优点成为其中不可或缺的工具，掌握Python爬虫从某种程度上来说也就掌握了决策的主动性。
那么，该从哪方面入手学习才能够做到掌握Python爬虫呢？长篇大论的理论知识，学了这头忘了那头，好不容易将理论知识学完了，奈何网页解析困难，反爬措施多变，怎么都没有办法获取到自己想要的数据。
为了帮助大家解决这个问题，Alfred数据室推出《实战玩转数据科学》之数据获取部分《实战玩转Python爬虫》，课程将从实战的角度为大家解答这个问题。
先来看看我们开始学习Python爬虫之前，心中的那些疑惑：
问题一：
这门课程是不是能够真正帮助到我？
问题二：
没有编程基础的我会不会很难进行学习？
问题三：
学习过程中出现问题怎么办？
问题四：
我是不是要花很长时间才能够掌握这项技能？
这些也是Alfred数据室在进行课程咨询的时候，接收到最多的问题，它们反映出来的是一些担心，也有一些作为课程出品方我们应该说明的情况，比如说学习之前要准备什么，学习路径是怎样设计的，整个学习过程需要多长的时间，每个阶段所涵盖的知识点有哪些，以及最重要的：如何以最短路径掌握Python爬虫这项技能？
学习之前要准备什么
？
Python爬虫作为一个系统性的工程，除了Python相关知识外，HTTP基础，HTML基础等知识也是不可或缺的部分，对于新手来说，快速搭建爬虫环境也是一件麻烦事儿，究竟如何快速地做好学习Python爬虫的这些必要知识准备呢？
我们的第一个章节基础知识部分将为大家做好前置知识的储备。
学习路径是如何设计的？
我们课程贯穿“玩转数据”这个概念，利用十个精彩案例带领大家在实践中学习相关知识点，同时及时输出知识点解决实战中遇到的问题，让大家在输出中掌握数据获取、数据解析、数据存储等技能。
Alfred数据室负责人Alfred老师充分运用自己丰富的实战项目经验以及过往在课程设计中遇到的问题，为大家规划了这门包含十个实战项目却绝不冗长的课程，35个课时的精炼设计争取让大家在学习上的每一分钟都不被浪费。
比如说：
数据解析时
，
选用速度快效率高的Xpath和正则表达式作为数据提取的主要方法，省去一些爬虫课程中使用的提取速度慢的Beautiful Soup；
学习路径上
，
以往的经验显示，大家由于没有HTML基础在学习Xpath语法时总是一脸懵，所以Alfred数据室从HTML元素到HTML DOM树，再到Xpath语法，为大家规划了一条更为清晰的学习之路。
课时规划上，
考虑到高效利用注意力的原则，每个课时均设计为20分钟左右的短课程，让大家在每一堂课中均可以最集中的注意力收获到扎实可行的技能，在有效的时间内输入才能保证知识的复现，技能的输出。
课程内容上，
使用丰富的结构图、流程图等来图解技术难点，将复杂难懂的技术流程、专业名词转换为直观易懂的形容及图形，让小白的你更易理解知识点，更易培养获取思维。
不管你是想有数据可用的转行小白，是需要数据支撑决策的职场人，还是寻找数据写作毕业论文的高校学子，《实战玩转Python爬虫》作为一门从实战出发，以目标为导向的Python爬虫课程，其简洁的课程框架、高效的课程路径、丰富的实战项目能让你在数据获取上告别漫无目的的自我摸索，冗长无聊的理论讲解，在遇坑填坑的过程中轻松实现批量化获取数据。
《实战玩转Python爬虫》拒绝无用教学，拒绝无效编程，以案例引领学习深入，用项目解决业务问题，让初学者直接感受真实业务场景，化学为用，举一反三。
学一门技术最好的时机，不是十年前，而是当下；学一门最值的爬虫课程最好的时机是？
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