作为一种常见的网络技术，网络爬虫有很多相关的资源可以帮助新手学习。以下是一些有效的学习路径和资源：
1、爬虫基础知识
网络爬虫的基础知识包括 HTTP 协议、HTML/CSS/JavaScript，以及 Python等编程语言的基础语法和库等。
2、掌握 Python 编程
Python 是网络爬虫最常用的编程语言之一，新手应该学习如何使用 Python 来管理数据和请求。例如，requests 库可帮助新手模拟浏览器的 HTTP 请求和处理响应，BeautifulSoup 库可用于解析 HTML / XML 文件或者处理正则表达式等。
3、阅读爬虫教材和文档
有很多好的书籍和教学资源可供选择，例如《Python网络爬虫开发实战》、《Python爬虫开发与项目实战》等。Coursera、Udemy、edX是世界著名的网上课堂，上面教授了许多与网络爬虫相关的课程。
4、参加在线课程和培训
有很多付费的在线课程和培训班，通过专业知识和案例来教导理论和实践。
GitHub 上有很多开源的爬虫项目，例如Scrapy、PySpider、BeautifulSoup 等等，您可以自行尝试操作和修改这些项目，以更好地掌握爬虫技术。
6、实践和反复使用
了解理论知识与资源之后，找到目标网站或数据集进行实践。不断优化代码，并总结阻碍或故障的原因。继续维护跟丰富的爬虫档案库，发扬网络爬虫最大价值。
总之，学习爬虫需要耐心、勤奋和实践，需要掌握基本的编程技能、网络通信知识和数据处理技巧。在学习过程中，需遵守网络道德和规范并考虑到互联网安全隐私保护的相关问题。
新手如何写爬虫
对于新手来说，写爬虫可以按照以下步骤进行：
1、明确目标和需求
确定自己需要爬取哪个网站（或数据源）、需要获取什么（例如 HTML页面、文本内容、图片文件等）以及如何存储和处理这笔数据。同时，需要了解目标网站的 robots.txt 文件和条款，在爬取时遵守常规规则和法律要求。
2、选择工具和编程语言
目前编程语言种类繁多，例如 Python、Java、JavaScript 等都可以用于写爬虫程序。一般建议初学者使用 Python，因为其语法简单、易于上手，同时也有很多强大的第三方库和框架可供选择。
3、发送 HTTP 请求
通过代码发送 HTTP/HTTPS 请求来获取目标网站上的 Web 页面源码。
4、解析 HTML 页面
借助第三方库，例如 BeautifulSoup、PyQuery 等，将抓取到的 HTML 页面源码解析成一个可操作的 DOM 树，并提取所需的数据。
5、处理分页
如果目标网站采用了分页机制对内容进行显示，则需要考虑在爬取内容时读取分页，并通过编程技巧实现分页访问与数据抓取。
6、存储和处理数据
得到所需数据后，程序需要将其保存到本地数据库、Excel 表格、JSON 或其他文件存储中，以供后续的数据分析及处理。
7、错误处理
网络爬虫可能会出现很多错误和异常情况。因此在开发爬虫程序时，应该加入相应的错误处理机制来避免或解决错误和异常问题。
总之，作为新手编写网络爬虫需要有耐心、细致、实践和不断改进的精神。同时，还需注意网络安全和隐私问题，并遵守相关法规和合规要求。
直接上一段代码：
以下是一个简单的 Python 爬虫示例，新手可以在学习了相关知识之后尝试运行和修改该代码。
实现目标：从 cnblogs.com 中爬取博客文章标题和链接
代码如下：
python">import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.cnblogs.com/'
# 发送 GET 请求
response = requests.get(url)
# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 字符串
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 获取所有博客文章标题和链接
title_links = soup.find_all('a', class_='titlelnk')
# 遍历所有博客文章标题和链接，并输出结果
for title_link in title_links:
print(title_link['title'], title_link['href'])
该代码利用 requests 库发送 HTTP GET 请求，获取 cnblogs.com 网站首页的 HTML 页面内容。接着，使用 BeautifulSoup 库对获取到的 HTML 页面内容进行解析，并提取出页面中所有带有 class 为 “titlelnk” 的超链接标签。最后，遍历这些超链接标签，并输出其 title 和 href 属性值，即博客文章的标题和链接。
