关于Python爬虫的挣钱方式，还有这些点是你没了解过的！

一、Python爬虫外包项目

网络爬虫最通常的的挣钱方式通过外包网站，做中小规模的爬虫项目，向甲方提供数据抓取，数据结构化，数据清洗等服务。新入行的程序员大多都会先尝试这个方向，直接靠技术手段挣钱，这是我们技术人最擅长的方式，因项目竞价的人太多，外包接单网站上的爬虫项目被砍到了白菜价也是常有的事。

在你基本技术能力都满足的情况下，下面这项能力应该是你最需要重视的：

• 商务沟通能力（管理好客户的心理预期）

倘若管理不好客户心理预期，项目就容易出问题。最常见的情况，就是信息不对称：客户认为钱给多了，你活干少了；或者你活干了一堆，却见不到具体产出物等等。

类似这样的坑，还有一堆。限于篇幅，就不在此细聊了，我后面会新开篇文章跟大家分享。以下是几个比较靠谱的接单平台：

码市

https://codemart.com/

Coding 旗下的一款产品：码市，就是 Coding 的创始人牵头搞起来的，专注于做互联网软件外包服务平台。

如果你想在上面接单，可以在平台上面完善个人信息，并提交申请，等平台派单。不过当中的不确定性因素太多，有点类似守株待兔，最好的方式还是得去主动寻找客户，到平台上给需求方写投标书。至于能不能中标，那就看个人或团队的综合素质能力了。

开源众包

https://zb.oschina.net/

得益于「开源中国」这个开发者社区流量的支持，他们旗下的「开源众包」产品发展迅猛，外包服务做得风生水起。

目前该平台没有过多对外透露外包成交金额，不过从我上网搜索到的数据表明，该平台在 2016 年年底，仅上线一年，交易额便成功突破了 4000 万人民币。倘若再加上每年的稳定增长，该平台至今的总流水应该不逊色于 Coding 的「码市」。

另外，由官网数据可知，他们平台上开发商的数量级也颇为恐怖：

流水大，那单子自然不会少，官网上有个外包项目的搜索入口，没事多上去逛逛，兴许能碰到合你胃口的外包也说不定。

程序员客栈

https://www.proginn.com

最后，跟大家聊聊「程序员客栈」这款产品。

没记错的话，程序员客栈一开始应该是做程序员人才对接相关的网站。开发者可以在平台上完善个人简历，创业者到上面勾搭技术人员，大家一起合作创业。后来，兴许是他们创始人嗅到了这当中的商机，将其改成了软件外包对接平台。

其实像这样的接单平台还有很多，这里就先不一一介绍了，自己看情况做决定！

二、整合信息数据做产品

利用Python爬虫简单说就是抓取分散的信息，整合后用网站或微信或APP呈现出来，以通过网盟广告，电商佣金，直接售卖电商产品或知识付费来变现。

爬数据做网站

那会儿开始接触运营，了解到一些做流量，做网盟挣钱的一些方法。挺佩服做运营的热，觉得鬼点子挺多的(褒义)，总是会想到一些做流量的方法，但是他们就是需要靠技术去帮忙实现，去帮忙抓数据，那会我就在思考我懂做网站，抓数据都没问题，只要我能融汇运营技巧，就可以靠个人来挣钱了，于是就学习了一些SEO和做社群的运营方法。

开始抓数据，来做网站挣钱，每个月有小几千块钱，虽然挣得不多，但做成之后不需要怎么维护，也算是有被动收入了。当然如果你技术学的还不够好，暂时就不要做了。

去股市里浪一下【股市有风险，谨慎入市】

年龄越来越大了，有点余钱了就想投资一下，就去研究了下美股，买了一阵美股，挣了点钱，就想挣得更多，就在想有没有方法通过IT技术手段来辅助一下，那时喜欢买shopitify (类似国内的有赞)这类高成长，财报季股价波动大的股票。因为他是依附于facebook这类社交网站的，就是那些facebook上的网红可以用shopitify开店，来给他们的粉丝卖商品。

所以shopitify有个特点就是在社交媒体上的讨论量和相关话题度能反应一些这家公司这个季度的销售近况，这会影响它这个季度的财报，所以就想方设法就facebook上抓数据，来跟往期，历史上的热度来对比，看当季的财报是否OK，就用这种方法来辅助我买卖(是辅助，不是完全依靠)。

在校大学生

最好是数学或计算机相关专业，编程能力还可以的话，稍微看一下爬虫知识，主要涉及一门语言的爬虫库、html解析、内容存储等，复杂的还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程、代理、移动端抓取等。由于在校学生的工程经验比较少，建议找一些少量数据抓取的项目，而不要去接一些监控类的项目、或大规模抓取的项目。慢慢来，步子不要迈太大。

在职人员

如果你本身就是爬虫工程师，挣钱很简单。如果你不是，也不要紧。只要是做IT的，稍微学习一下爬虫应该不难。

在职人员的优势是熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估。可以尝试去找一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益想对可观一些。

三、独立的自媒体号

做公众号、自媒体、独立博客，学Python写爬虫的人越来越多，很多是非计算机科班出身。所以把用Python写爬虫的需求增大了，工作上的实践经验多一点，可以多写一些教程和学习经验总结。

以上就是关于Python爬虫赚钱的方式介绍，掌握了Python专业技能除本职工作外还可以兼职接单，是不是两全其美呢？

对于如何掌握Python爬虫技能，很多人一上来就要爬虫，其实没有弄明白要用爬虫做什么，最后学完了却用不上。

大多数人其实是不需要去学习爬虫的，因为工作所在的公司里有自己的数据库，里面就有数据来帮助你完成业务分析。

当工作中没有你需要的数据，你必须要从上网搜集一些数据时，这时候就可以利用爬虫模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据，从而提高工作效率。

另外构建自动化表格也是可以用爬虫做到的，也就是通过爬虫搜集特定数据，然后自动保存到Excel中实现自动化表格的构建。

不管是构建爬虫，还是自动化表格，这其中爬虫所要做的包括4步流程，模拟浏览器发起请求（获取代码）->获取响应内容（获取爬到的内容）->解析内容（从爬到的内容里面提取有用的数据）->保存数据（把爬到的数据保存到数据库或Excel文件）中。

实现爬虫的工具有有两种，一种是傻瓜式的爬虫工具，这种工具通过可视化界面就可以操作，上手快。另一个种是通过Python编程来爬虫，这种需要一定的学习成本。

傻瓜式的爬虫工具

1、后羿，官网： http://houyicaiji.com

打开官网后点击下图“文档中心”有入门教程。

2、集搜客，官网： http://gooseeker.com

Python爬虫

通过编程来爬虫涉及到的知识特别多，很多人因为学习爬虫知识点的步骤不对，导致从入门到放弃。下面是学习Python爬虫的整体步骤，从整体上先有个认知：

1、学习爬虫就好比做菜，首先要学会基本的Python语法知识，熟悉食谱，才能心中有数，做好烹饪。

2、相比于厨师的菜刀，Python爬虫常用到的几个重要内置库urllib, http等，则是我们我们爬虫无往不利的利器，它们可以帮我们下载网页。

3、厨师烹饪前对食材的熟悉是基本的要求，而对于爬虫来说，正则表达式re、BeautifulSoup（bs4）、Xpath（lxml）等网页解析工具的学习，也是基本要求，只有学会它们，我们才能知道特定网站的规则，成功爬取其中数据。

4、熟悉了食谱，了解了食材，有了菜刀，我们就可以开始一些简单的网站爬取，了解爬取数据过程。这时候你已经是入门爬虫了。

而如果你不仅仅满足于烹饪简单食材，想继续精进爬虫，那么你可以开始下面步骤的学习，它们是成为爬虫大神的必经之路：

5、了解爬虫的一些反爬机制，header，robot，时间间隔，代理ip，隐含字段等 。

6、学习一些特殊网站的爬取，解决登录、Cookie、动态网页等问题 。

7、了解爬虫与数据库的结合，如何将爬取数据进行储存 。

8、学习应用Python的多线程、多进程进行爬取，提高爬虫效率 。

9、学习爬虫的框架，Scrapy、PySpider等 。

10、学习分布式爬虫（数据量庞大的需求）

以上还只是简单介绍，具体内容这里我分享一套系统化的Python爬虫学习资料，里面内容很详细，讲解很清晰很透彻，零基础非常适合，希望能帮助到你，点击下方↓↓↓插件就可直接领取！

Python 针对 Excel 有很多的第三方库可以用，比如 xlwings、xlsxwriter、xlrd、xlwt、pandas、xlsxwriter、win32com、xlutils 等等。

这些库可以很方便地实现对Excel文件的增删改写、格式修改等，当然并不推荐你全部都去尝试一下，这样时间成本太大了。使用 xlwings、 xlrd和 xlwt这两个就够了，基本能解决 Excel 自动化表格的所有问题。

xlwing 不光可以读写Excel ，还能进行格式调整、VBA 操作，非常强大且易于使用。

需要提醒的是，爬虫作为获取数据的技术手段之一，由于部分数据存在敏感性，如果不能甄别哪些数据是可以爬取，哪些会触及法律，可能下一位上新闻的主角就是你。所以你要格外注意。

对于如何界定爬虫的合法性，可以从三个角度考虑，分别是采集途径、采集行为、使用目的。

1、通过什么途径爬取数据，这个是最需要重视的一点。总体来说，未公开、未经许可、且带有敏感信息的数据，不管是通过什么渠道获得，都是一种不合法的行为。

所以在采集这类比较敏感的数据时，最好先查询下相关法律法规，特别是用户个人信息、其他商业平台的信息 等这类信息，寻找一条合适的途径。

2、使用技术手段应该懂得克制，如果爬虫会导致其他公司服务器和业务造成干扰甚至破坏的行为，这种行为是不能有的。

3、数据使用目的同样是一大关键，就算你通过合法途径采集的数据，如果对数据没有正确的使用，同样会存在不合法的行为。常见的违规行为有：不遵循数据许可协议，超出约定的使用；出售个人信息；不正当商业行为等。

最后提醒，如果不是必须要用到爬虫，能不爬就别爬。

感兴趣的同学点击下方链接领取学习资料