本文适合掌握了Python基本语法，完成了逻辑训练题的同学。
不得不说目前二期同学的学习劲头和氛围比一期的要好得。大家的提问、互动和建议也比较多。
回答一个问题。昨天发了推荐的视频，今天晚上也有一场直播课程（YiCo的），讲得比较多的工具和抓取中的调试，有同学感到内容太多，对于怎么入手写一个爬虫代码没有头绪。
其实入手写简单爬虫功能还是比较简单。分成三步：
- 发起请求，返回页面数据
请求网络资源（你想抓取的URL），得到网页源代码（或者返回的json数据），这个过程可以看作就是模拟浏览器操作。 - 对网页进行解析，得到数据
获取网页中的数据，有这以下几种方法：
- 正则表达式匹配
- BeautifulSoup
- XPath
- 数据处理，存入数据库
对数据进行处理，如格式调整，进行数据库操作（或文件操作 常用csv文件格式）
针对每一步来具体讲：
1）发起网络请求的方式，urllib, urlib2, requests库，都已对网络请求高度封装了，两三行代码就可以实现。后面如果使用scrapy连这两三行代码也不用写了。
会出现的问题（或难点），对URL访问不熟悉，包括请求参数，请求头，这里就需要对URL进行抓包分析，经常使用的工具 Chrome 的“检查”工具，Fiddler等。确定分析的主要有两点：请求的URL，请求中的关键参数。
另外就是增加防Ban措施。（让爬虫伪装得像浏览器一样）
2） 对页面进行匹配或解析
正则表达式刚开始比较难掌握，原理就是用一个模板格式去套，把所需要的数据匹配出来。可以先用 BeautifulSoup 或 XPath
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BeautifulSoup 是基于 DOM 的，会载入整个文档（就是整个网页），解析整个 DOM 树，因此时间和内存开销都会大很多。好处是比较简单，通过标签类型就可以查找定位，支持 css 选择器。
比如简书的文章标题就是在 属性为
title的<a>标签中
- XPath 使用是需要知道文档结构，即 确定这个标签的路径。
上面的例子，文章标题是在<div>(属性 author) 下的<a>标签
3）数据处理，入库操作。
循序渐进的学习方式，第一步，先把数据打印出来，好处马上看到抓取的数据结果，有成就感，便于调度，当然最好是能debug调试。第二步，数据写入CSV文件，几千条上万条数据用Excel分析起来也很方便，这种方式一般满足日常一些数据的要求，抓取尽可能多的数据练习。第三，学习mysql, mongodb数据库操作（包括程序写入，基本 sql 语句练习）
010 - 使用BeautifulSoup和XPath抓取结构化数据
