简单来讲，爬虫就是一个探测机器，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站溜达，点点按钮，查查数据，或者把看到的信息背回来。就像一只虫子在一幢楼里不知疲倦地爬来爬去。
你可以简单地想象：每个爬虫都是你的“分身”。就像孙悟空拔了一撮汗毛，吹出一堆猴子一样。
你每天使用的百度，其实就是利用了这种爬虫技术：每天放出无数爬虫到各个网站，把他们的信息抓回来，然后化好淡妆排着小队等你来检索。
抢票软件，就相当于撒出去无数个分身，每一个分身都帮助你不断刷新 12306 网站的火车余票。一旦发现有票，就马上拍下来，然后对你喊：土豪快来付款。
互联网就像一张网，中间以各种链接连接在一起，而小小的爬虫却能在这张网上欢快的驰骋，代替人来进行很多繁重的任务，如抢票软件、某度搜索引擎。
python作为一门易上手的语言，提供了丰富的API来抓取网页文档、模拟浏览器行为、对抓取到的数据进行处理。后面我们的演示中也会展示python爬虫的简介，爬取网页内容的核心代码可能只有短短几行，却能实现强大的功能。
对于新手来说，最熟悉的还是windows环境。我使用的是anaconda+pycharm进行python代码的编写，这里anaconda方便进行外部库的管理，而pycharm也是功能强大很流行的一款IDE。
至少会一点python的基础知识，如果不清楚的话，可以参加浙大翁恺的python慕课，或者自己找些介绍文档，如 python入门教程。同时需要了解关于html的一些基础知识，比如各种标签代表的含义：
<!–…–>:定义注释
<!DOCTYPE> ：定义文档类型
<html>:html文档的总标签
<head>:定义头部
<body>:定义网页内容
<script>:定义脚本
<div>:division，定义分区，容器标签
<p>:paragraph,定义段落
<a>:定义超链接
<span>:定义文本容器
<br>:换行
<form>：定义表单
<table>:定义表格
<th>：定义表头
<tr>：表的行
<td>：表的列
<b>：定义粗体字
<img>：定义图片
熟悉上面这些html标签将会方便我们进行正则表达式的处理，以及xPath和BeautifulSoup的学习。
python正则表达式相关知识较多，我们只需要了解一些基础的即可，如：
python正则表达式 菜鸟教程
python正则表达式官方文档
import re
import urllib.request
import chardet
response=urllib.request.urlopen("http://news.hit.edu.cn/")#输入参数为你想爬取的网页URL
html=response.read() #读取到html变量中
chardet1=chardet.detect(html) #获取编码方式
html=html.decode(chardet1['encoding']) #按照获取到的编码方式进行处理
这里我们以某高校的官方新闻网站为例演示来进行python爬虫操作，上面短短的几行代码就实现了将网页内容爬取到本地的操作。
接着就是对爬取到的内容进行正则表达式处理，得到我们想要获取的内容，观察网页源代码：
我们希望对其中的外部链接进行匹配，由之前了解到的正则表达式知识，实现如下：
mypatten="<li class=\"link-item\"><a href=\"(.*)\"><span>(.*)</span></a></li>"
mylist=re.findall(mypatten,html)
for i in mylist:
print("外部链接地址：%s 网站名：%s" %(i[0],i[1]))
最后得到的效果是：
除了用正则表达式处理得到的网页文档之外，我们还可以考虑网页自身的架构。
XPath，全称 XML Path Language，即 XML 路径语言，它是一门在XML文档中查找信息的语言。XPath 最初设计是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于 HTML 文档的搜索。
nodename选取此节点的所有子节点
/从当前节点选取直接子节点
//从当前节点选取子孙节点
.选取当前节点
..选取当前节点的父节点
@选取属性
在这里列出了XPath的常用匹配规则，例如 / 代表选取直接子节点，// 代表选择所有子孙节点，. 代表选取当前节点，.. 代表选取当前节点的父节点，@ 则是加了属性的限定，选取匹配属性的特定节点。
from lxml import etree
import urllib.request
import chardet
response=urllib.request.urlopen("https://www.dahe.cn")
html=response.read()
chardet1=chardet.detect(html)
html=html.decode(chardet1['encoding'])
etreehtml=etree.HTML(html)
mylist=etreehtml.xpath("/html/body/div/div/div/div/div/ul/div/li")
BeautifulSoup4是爬虫必学的技能。BeautifulSoup最主要的功能是从网页抓取数据，Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。BeautifulSoup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用 Python默认的解析器，lxml 解析器更加强大，速度更快，推荐使用lxml 解析器。
from bs4 import BeautifulSoup
file = open('./aa.html', 'rb')
html = file.read()
bs = BeautifulSoup(html,"html.parser") # 缩进格式
print(bs.prettify()) # 格式化html结构
print(bs.title) # 获取title标签的名称
print(bs.title.name) # 获取title标签的文本内容
print(bs.title.string) # 获取head标签的所有内容
print(bs.head) # 获取第一个div标签中的所有内容
print(bs.div) # 获取第一个div标签的id的值
print(bs.div["id"]) # 获取第一个a标签中的所有内容
print(bs.a) # 获取所有的a标签中的所有内容
print(bs.find_all("a")) # 获取id="u1"
print(bs.find(id="u1")) # 获取所有的a标签，并遍历打印a标签中的href的值
for item in bs.find_all("a"):
print(item.get("href")) # 获取所有的a标签，并遍历打印a标签的文本值
for item in bs.find_all("a"):
print(item.get_text())
最后：如果你对Python感兴趣，想要学习Python，希望可以帮到你，一起加油！以上是给大家分享的Python全套学习资料，都是我自己学习时整理的：
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，还有环境配置的教程，给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频全套
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
五、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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