Python非常适合用来开发网页爬虫，理由如下：
1、抓取网页本身的接口
相比与其他静态编程语言，如java，c#，c++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
2、网页抓取后的处理
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
Life is short, you need python.
PS：python2.x和python3.x有很大不同，本文只讨论python3.x的爬虫实现方法。
爬虫架构
架构组成
[图片上传失败...(image-bc94ad-1560844851613)]
URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器。
网页下载器（urllib）：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器。
网页解析器（BeautifulSoup）：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。
运行流程
[图片上传失败...(image-405d6e-1560844851613)]
URL管理器
基本功能
- 添加新的url到待爬取url集合中。
- 判断待添加的url是否在容器中（包括待爬取url集合和已爬取url集合）。
- 获取待爬取的url。
- 判断是否有待爬取的url。
- 将爬取完成的url从待爬取url集合移动到已爬取url集合。
存储方式
1、内存（python内存）
待爬取url集合：set()
已爬取url集合：set()
2、关系数据库（mysql）
urls(url, is_crawled)
3、缓存（redis）
待爬取url集合：set
已爬取url集合：set
大型互联网公司，由于缓存数据库的高性能，一般把url存储在缓存数据库中。小型公司，一般把url存储在内存中，如果想要永久存储，则存储到关系数据库中。
网页下载器（urllib）
将url对应的网页下载到本地，存储成一个文件或字符串。
基本方法
新建baidu.py，内容如下：
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com')
buff = response.read()
html = buff.decode("utf8")
print(html)
命令行中执行python baidu.py，则可以打印出获取到的页面。
构造Request
上面的代码，可以修改为：
import urllib.request
request = urllib.request.Request('http://www.baidu.com')
response = urllib.request.urlopen(request)
buff = response.read()
html = buff.decode("utf8")
print(html)
携带参数
新建baidu2.py，内容如下：
import urllib.request
import urllib.parse
url = 'http://www.baidu.com'
values = {'name': 'voidking','language': 'Python'}
data = urllib.parse.urlencode(values).encode(encoding='utf-8',errors='ignore')
headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:50.0) Gecko/20100101 Firefox/50.0' }
request = urllib.request.Request(url=url, data=data,headers=headers,method='GET')
response = urllib.request.urlopen(request)
buff = response.read()
html = buff.decode("utf8")
print(html)
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## 使用Fiddler监听数据
我们想要查看一下，我们的请求是否真的携带了参数，所以需要使用fiddler。
打开fiddler之后，却意外发现，上面的代码会报错504，无论是baidu.py还是baidu2.py。
[图片上传失败...(image-974780-1560844851613)]
虽然python有报错，但是在fiddler中，我们可以看到请求信息，确实携带了参数。
[图片上传失败...(image-c8b49c-1560844851613)]
经过查找资料，发现python以前版本的Request都不支持代理环境下访问https。但是，最近的版本应该支持了才对。那么，最简单的办法，就是换一个使用http协议的url来爬取，比如，换成`http://www.csdn.net`。结果，依然报错，只不过变成了400错误。
[图片上传失败...(image-42fe4c-1560844851613)]
然而，然而，然而。。。神转折出现了！！！
当我把url换成`http://www.csdn.net/`后，请求成功！没错，就是在网址后面多加了一个斜杠`/`。同理，把`http://www.baidu.com`改成`http://www.baidu.com/`，请求也成功了！神奇！！！
## 添加处理器
[图片上传失败...(image-e308f6-1560844851613)]
import urllib.request
import http.cookiejar
创建cookie容器
cj = http.cookiejar.CookieJar()
创建opener
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
给urllib.request安装opener
urllib.request.install_opener(opener)
请求
request = urllib.request.Request('http://www.baidu.com/')
response = urllib.request.urlopen(request)
buff = response.read()
html = buff.decode("utf8")
print(html)
print(cj)
# 网页解析器（BeautifulSoup）
从网页中提取出有价值的数据和新的url列表。
## 解析器选择
为了实现解析器，可以选择使用正则表达式、html.parser、BeautifulSoup、lxml等，这里我们选择BeautifulSoup。
其中，正则表达式基于模糊匹配，而另外三种则是基于DOM结构化解析。
## BeautifulSoup
### 安装测试
1、安装，在命令行下执行`pip install beautifulsoup4`。
2、测试
import bs4
print(bs4)
### 使用说明
[图片上传失败...(image-c184a2-1560844851613)]
[图片上传失败...(image-bc1723-1560844851613)]
### 基本用法
1、创建BeautifulSoup对象
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup
根据html网页字符串创建BeautifulSoup对象
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc)
print(soup.prettify())
2、访问节点
print(soup.title)
print(soup.title.name)
print(soup.title.string)
print(soup.title.parent.name)
print(soup.p)
print(soup.p['class'])
3、指定tag、class或i
print(soup.find_all('a'))
print(soup.find('a'))
print(soup.find(class_='title'))
print(soup.find(id="link3"))
print(soup.find('p',class_='title'))
4、从文档中找到所有`<a>`标签的链接
for link in soup.find_all('a'):
print(link.get('href'))
[图片上传失败...(image-fbabb3-1560844851613)]
出现了警告，根据提示，我们在创建BeautifulSoup对象时，指定解析器即可。
soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser')
5、从文档中获取所有文字内容
print(soup.get_text())
6、正则匹配
link_node = soup.find('a',href=re.compile(r"til"))
print(link_node)
