java爬蟲工程師

Ⅰ java的就業前景好還是python的就業前景好

IT行業無性別歧視，不管是java還是Python，女生都可以學習，看自己更適合哪方面，下面小蝸來給大家分析一下兩種語言的不同：

第一：入門難度
Python小於Java，Python的語法簡潔清晰，語法接近英語，開發環境簡單，適合新手入門學習。Java語法需要一定的邏輯思維能力，Java基礎語法需要學習的東西也比較多，如：關鍵字、標識符、注釋、常量與變數、運算符、語句、函數、數組等等，入門比Python要難些。
第二：流行程度
自2002年起，歷年世界編程語言排行榜——TIOBE排行榜，Java常年位居世界第一。Python則在2016年排在第五位；在歐美國家，較為流行Python，而國內Java的地位不可動搖。在近兩年左右Python比較火，但是我們需要透過現象看本質，之所有Python比較火都是很多培訓機構藉助於人工智慧的熱潮，從而進行炒作，以此招生盈利。
第三：國內用途。
目前國內Java主要用於開發：大型企業級應用、電子政務，政府部門信息化系統、嵌入式設備及、消費類設備、大型網站、Android系統，APP，游戲等。而Python主要用在後端開發、Web開發、網路爬蟲、數據挖掘、人工智慧、 機器學習、數據分析、桌面應用、自動化測試、自動化運維方向。
第四：工作機會。
在國內一二線城市開發人員市場缺口巨大，連續兩年，Java開發工程師人才缺口均已達40萬，企業高薪難聘Java開發工程師。而據職友集統計，全國Python的招聘崗位還不到7萬，遠遠少於Java開發的崗位需求人數。相信很多人在網上看見說目前Java崗位飽和了，但是市場永遠都在發展，而且21世紀是互聯網高速發展的時代，只要你可以把技術知識點都掌握，具備一定的開發經驗，想要找到合適的崗位工作，基本上問題不大。
第五：未來發展。
國家對人工智慧的重視，不言而喻。由於Python非常適合作為人工智慧語言，所以當人工智慧技術成熟而得到普及後，相信Python編程語言的使用范圍將會大幅度擴大。但Java目前發展了這么多年，在企業級開發的地位依舊是不容挑戰的，未來Java潛力依舊值得挖掘。

Ⅱ python學到什麼程度可以參加工作

一、確立目標、了解需求

做什麼事情都要先確定好目標，才不至於迷失方向。我們就是Python爬蟲工程師為職位目標。
在一些國內大型的招聘網上找到相關的職位要求：

仔細看看，我們可以得出以下幾點：

1、 python 不是唯一可以做爬蟲的，很多語言都可以，尤其是 java,同時掌握它們和擁有相關開發經驗是很重要的加分項

2、 大部分的公司都要求爬蟲技術有一定的深度和廣度，深度就是類似反反爬、加密破解、驗證登錄等等技術；廣度就是分布式、雲計算等等，這都是加分項

3、 爬蟲，不是抓取到數據就完事了，如果有數據抽取、清洗、消重等方面經驗，也是加分項

4、 一般公司都會有自己的爬蟲系統，而新進員工除了跟著學習以外最常做的工作就是維護爬蟲系統，這點要有了解

5、 最後一個加分項就是前端知識，尤其是常用的 js、ajax、html/xhtml、css 等相關技術為最佳，其中 js 代碼的熟悉是很重要的

6、 補充一條，隨著手持設備的市場佔比越來越高，app 的數據採集、抓包工具的熟練使用會越來越重要

以上內容，不要求全部掌握，但是掌握的越多，那麼你的重要性就越高

二、關於Python面試的四點，你做到就萬事大吉了！

第一點：Python

因為面試的是Python爬蟲崗位，面試官大多數會考察面試者的基礎的Python知識，包括但不限於：

• Python2.x與Python3.x的區別

• Python的裝飾器

• Python的非同步

• Python的一些常用內置庫，比如多線程之類的

• Python的線程

第二點：數據結構與演算法

數據結構與演算法是對面試者尤其是校招生面試的一個很重要的點，當然小公司不會太在意這些，從目前的招聘情況來看對面試者的數據結構與演算法的重視程度與企業的好壞成正比，那些從不問你數據結構的你就要當心他們是否把你當碼農用的，當然以上情況不絕對，最終解釋權歸面試官所有。

第三點：Python爬蟲

最重要也是最關鍵的一點當然是你的Python爬蟲相關的知識與經驗儲備，這通常也是面試官考察的重點，包括但不限於：

• 你遇到過的反爬蟲的策略有哪些？

• 你常用的反反爬蟲的方案有哪些？

• 你用過多線程和非同步嗎？除此之外你還用過什麼方法來提高爬蟲效率？

• 有沒有做過增量式抓取？

• 對Python爬蟲框架是否有了解？

第四點：爬蟲相關的項目經驗

爬蟲重在實踐，除了理論知識之外，面試官也會十分注重爬蟲相關的項目：

你做過哪些爬蟲項目？如果有Github最好

你認為你做的最好的爬蟲項目是哪個？其中解決了什麼難題？有什麼特別之處？

Ⅲ JAVA前端開發的學習路線是怎樣的

給你整理了一些java的知識點，一共分為六個階段，273個技能點，第一階段、第二階段、第三階段、第四階段是必須要掌握的，很多機構忽悠人，就只學到第四階段，第五階段和第六階段就是高薪、高職的保障，就說說想高薪必須得把後面兩個階段的給掌握了，老鐵你慢慢看。

第一階段：java基本功修煉

1.認識計算機硬體

2.計算機組成原理

3.計算機軟體知識

4.計算機網路知識

5.常用網路應用操作

6.認識計算機病毒

7.邏輯訓練

8.初識Java

9.變數和數據類型

10.選擇結構

11.循環結構for

12.循環結構do-while

13.循環結構while

14.多重循環及程序調試

15.循環進階

16.一維數組及經典應用

17.二維數組

18.認識類與對象

19.方法及方法重載

20.封裝與繼承

21.方法重寫與多態

22.項目實戰-汽車租賃系統

23.抽象類和介面

24.異常

25.項目實戰-QuickHit

26.Java中的集合類型

27.List集合

28.Set集合

29.HashMap集合

30.Iterator

31.Collections演算法類及常用方法

32.enum

33.包裝類及裝箱拆箱

34.String、StringBuffer類常用方法操作字元串

35.Date、Calendar

36.Math類常用方法

37.IO/NIO

38.位元組輸入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)

39.位元組輸出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)

40.字元輸入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)

41.位元組輸出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)

42.文件復制

43.Serialize、Deserialize

44.職場晉升力：四象限時間管理與精力管理

45.多線程(Thread、Runnable)

46.ThreadLifeCycle

47.線程的調度

48.線程的同步和死鎖

49.ThreadPool

50.職場晉升力：團隊合作

51.Socket(TCP、UDP)

52.XML概念、優勢、規范

53.XML中特殊字元的處理

54.使用DOM讀取、添加、刪除、解析 XML數據

第二階段：javaweb開發

55.搭建和配置MySQL資料庫

56.資料庫增、刪、查、改語句

57.事務

58.視圖

59.資料庫備份與恢復

60.資料庫用戶管理

61.資料庫設計

62.項目實戰-銀行ATM存取款機系統

63.走進 HTML和CSS

64.列表表格及表單美化

65.CSS 高級操作

66.Bootstrap

67.CSS 組件

68.JavaScript面向對象

69.JavaScript判斷、循環

70.JavaScript閉包

71.JavaScript語法

72.Bootstrap綜合案例

73.HTML5、CSS3

74.jQuery基礎

75.jQuery基本操作

76.jQuery事件與特效

77.jQuery Ajax

78.jQuery插件

79.搭建Web 環境初識JSP

80.JSP九大內置對象

81.JSP實現數據傳遞和保存

82.JDBC

83.單例模式、工廠模式

84.MVC、三層模式

85.Commons-fileupload、CKEditor

86.分頁查詢

87.EL 與 JSTL

88.Servlet與Filter

89.Listener與MVC

90.Ajax 與 jQuery

91.jQuery的Ajax交互擴展

92.項目實戰—使用Ajax技術改進新聞發布系統

93.反射

94.Linux系統的安裝

95.在Linux中管理目錄和文件

96.在Linux中管理用戶和許可權

97.在Linux伺服器環境下安裝軟體和部署項目

98.職場晉升力：職場溝通

第三階段： 企業級框架開發

99. MyBatis 環境搭建

100. SQL 映射文件

101. 動態SQL

102. MyBatis 框架原理

103.SpringIOC

104.構造注入、依賴注入、註解

105. Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事務

處理)

106. Spring 數據源(屬性文件、JNDI)、Bean 作用域

107. Spring 框架的運行原理

108.SpringMVC 體系概念

109.SpringMVC 之數據綁定、數據效驗、

110.SpringMVC 之視圖及視圖解析

111.SpringMVC 之文件上傳、本地化解析

112.SpringMVC 之靜態資源處理、請求攔截器、異常處理

113.Oracle資料庫環境搭建、安裝

114.Oracle資料庫 SQL、分頁、備份、還原

115.Hibernate 概念、依賴

116.HQL查詢語言

117.Hibernate 中配置關聯映射

118.HQL連接查詢與 Hibernate註解

119.Struts2概念、依賴

120.Struts2配置

121.OGNL表達式

122.Struts2攔截器

123.SSH框架整合

124.使用Maven構建項目

125.使用Struts2實現Ajax

126.Jsoup網路爬蟲

127.多線程網路爬蟲

128.反爬及反反爬策略

129.通用爬蟲設計

130.Echart圖表分析

131.IKAnalyzer分詞

132.企業框架項目實戰-代理商管理系統

133.企業框架項目實戰-SL 會員商城

134.企業框架項目實戰-會員管理系統

135.企業框架項目實戰-互聯網招聘信息採集分析平台

第四階段： 前後端分離開發

136.GitHub

137.Git基礎(checkout、pull、commit、push、merge等)

138.Git進階(多分支協作)

139.GitLab

140.IDEA的使用

141.Maven介紹(概念、倉庫、構建、命令)

142.使用Maven構建WEB項目

143.使用Maven構建多模塊項目

144.使用Maven搭建私服倉庫

145.Scrum框架介紹(三個角色、三個工件、四個會議)

146.ScrumTeam組建團隊

147.產品需求和用戶故事

148.每日立會

149.使用敏捷-Scrum方式開發管理實戰

150.前後端分離、分布式集群架構、垂直架構

151.SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合實戰

152.Git、Maven私服Nexus

153.第三方接入技術（微信、阿里）

154.MySQL電商實戰

155.Redis（緩存服務）

156.搜索引擎-Solr

157.集成APIDoc工具-Swagger

158.圖片自動化處理：Tengine+LUA+GraphicsMagic

159.手機、郵箱注冊

160.單點登錄 Token

161.OAuth2.0認證

162.Jsoup網路爬蟲(多線程爬蟲/代理 IP爬蟲)

163.ExecutorService線程池

164.IK中文分詞

165.Postman

166.ReactJS

167.webpack

168.職場晉升力：簡歷撰寫

169.程序猿面試寶典之項目面試

170.大型互聯網旅遊電商項目實戰-愛旅行

第五階段： 分布式微服架構開發

171.SpringBoot環境搭建

172.SpringBoot常用技能

173.SpringBoot整合Redis

174.SpringBoot整合Mybatis

175.微服務架構及架構設計

176.消息隊列

ActiveMQRabbitMQ

177.分布式事務

178.分布式鎖 Redis-setnx

179.Zookeeper注冊中心

180.基於 ActiveMQ實現高並發

181.Docker環境搭建

182.Docker鏡像加速

183.Docker容器管理

184.Docker鏡像管理

185.Docker容器文件備份

186.Dockerfile

187.Docker私服倉庫

188.真實互聯網高並發電商項目實戰-雙十一搶購

189.可視化監控 Portainer

190.DockerCompose 容器編排

191.DockerCompose擴容、縮容

192.DockerSwarm集群編排

193.Jenkins安裝、插件配置

194.Jenkins配置普通任務

195.Jenkins配置管道任務

196.Jenkins自動發布服務

197.Spring CloudEureka

198.Spring CloudFeign

199.Spring CloudRibbon

200.Spring CloudZuul

201.Spring CloudConfig

202.Spring CloudHystrix

203.Spring CloudSleuth

204.Spring BootAdmin

205.Eureka注冊原理探秘

206.SpringCloud 大坑解讀

207.Zipkin

208.Zipkin整合RabbitMQ

209.Zipkin整合MySQL

210.ELK日誌收集

211.Kafka

212.Elasticsearch映射管理

213.Elasticsearch查詢/復合查詢

214.Elasticsearch集群/集群規劃

215.Elasticsearch聚合

216.Elasticsearch集群監控

217.Elasticsearch插件

(Head/BigDesk)

218.Mycat讀寫分離

219.Mycat一主多從

220.Mycat多主多從

221.Mycat數據分片

222.Redis

223.Redis-Redlock

224.Elasticsearch環境搭建

225.Elasticsearch客戶端

226.Elasticsearch索引管理

227.Elasticsearch文檔管理

228.Mycat集群

229.Jmeter 並發測試

230.Jmeter 生成測試報告

231.微信登錄

232.微信支付

233.支付寶支付

234.網路地圖

235.Sonar本地檢測

236.Sonar+Jenkins線上檢測

237.CI/CD

238.SpringBoot改造愛旅行項目實戰

239.大型互聯網票務類電商項目實戰-大覓網

240.ES6概念(les、const)

241.ES6對象和數組

242.ES6函數擴展

243.VUE環境搭建

244.VUE.JS指令

245.VUE 交互

246.VUE 實例生命周期

247.VUE 組件

248.VUE項目環境配置及單文件組件

249.VUE 路由

第六階段：cc服務

250. Spring Cloud Gateway

251. Consul

252. Nacos

253. Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 對比分析

254. Prometheus + Grafana

255. ES 分布式存儲原理

256. NoSQL 資料庫解決方案(Redis、MongoDB)

257. OAuth2.0 認證( authorization code 模式)

258. OAuth2.0 認證( implicit 模式)

259. OAuth2.0 認證( resource owner password credentials 模式)

260.OAuth2.0認證( clientcredentials模式)

261.NAS/FastDFS分布式文件存儲

262.Python基礎

263.Python爬蟲

264. 大數據及 Hadoop 概述

265. 分布式文件系統 HDFS

266. 分布式計算框架MapRece

267. 分布式列式資料庫 HBase

268. Hadoop 綜合應用

269. 面試大局觀

270. 職業規劃

271. 項目面試

272. 具體業務場景化解決方案

273. 更多技術專題持續增加中

有不清楚的可以繼續問我！

Ⅳ java和Python哪個適合寫爬蟲

當然是Python，一般我們都口語化說Python爬蟲，爬蟲工程師都是用python語言。
Python獨特的優勢是寫爬蟲的關鍵。1)跨平台，對Linux和windows都有不錯的支持;2)科學計算、數值擬合：Numpy、Scipy;3)可視化：2d：Matplotlib, 3d: Mayavi2;4)復雜網路：Networkx、scrapy爬蟲;5)互動式終端、網站的快速開發。
用Python爬取信息的方法有三種：
1、正則表達式。實現步驟分為五步：1)在tomcat伺服器端部署一個html網頁;2)使用URL與網頁建立聯系;3)獲取輸入流，用於讀取網頁中的內容;4)建立正則規則;5)將提取到的數據放到集合中。
2、BeautifulSoup。
Beautiful Soup支持各種html解析器，包括python自帶的標准庫，還有其他的許多第三方庫模塊。其中一個是lxml parser。藉助網頁的結構和屬性等特性來解析網頁的工具，有了它我們不用再去寫一些復雜的正則，只需要簡單的幾條語句就可以完成網頁中某個元素的提取。
3、Lxml。Lxml是Python的一個解析庫，支持HTML和XML的解析，支持xpath解析方式，而且解析效率非常高。Lxml主要解決三個問題：1)有一個XML文件，如何解析;2)解析後，如果查找、定位某個標簽;3)定位後如何操作標簽，比如訪問屬性、文本內容等。
當網頁結構簡單並且想要避免額外依賴(不需要安裝庫)，使用正則表達式更為合適。當需要爬取數據量較少時，使用較慢的BeautifulSoup也可以的。當數據量大時，需要追求效益時，Lxml時最好選擇。
爬蟲是一個比較容易上手的技術，也許你看一篇文檔就能爬取單個網頁上的數據。但對於大規模爬蟲，並不是1*n這么簡單，因此很多企業都在高薪招聘Python精英人才。

Ⅳ 網路爬蟲工程師屬於java研發工程師嗎

這個不屬於隸屬關系的。

Ⅵ java爬蟲工程師,java後台開發,java中間件開發哪個比較有前途

這三者之間挑一個的話，Java後台開發最容易找到工作，起始薪資一般，薪資隨經驗增長曲線一般；Java中間件開發起點相對較高，需要有一定的經驗和功力，只要用心做成長會比較快；Java爬蟲工程師就算了，雖然不是沒有，但是在爬蟲領域Python明顯蓋過Java一截，比如Scrapy

Ⅶ python和java哪個難學

Java是一門資深的編程語言，普及率極高，有著豐富的第三方庫，Java擁有最大的市場需求，從Web開發、網路開發、App開發到雲計算應用，均可採用Java實現，是典型的面向對象的開發語言，但其也有一定的缺點，如開發代碼不簡潔、開發效率低和學習時間成本高等。
Python是一門有潛力的編程語言，內置豐富強大的庫，能夠用簡潔優美的代碼實現強大復雜的功能，且更容易學習，因其更加人性化的設計，Python得到了廣泛的應用，目前已廣泛應用於人工智慧、雲計算開發、大數據開發、數據分析、科學運算、網站開發、爬蟲、自動化運維、自動化測試以及游戲開發等領域。Python具有很明顯的優勢，但也有致命的缺點，Python運行速度慢、運行效率低，因此，在需要強調運行速度的項目就不能採用Python來實現啦!