一、爬虫基本概念
1.1 什么是互联网？
互联网是由网络设备（网线，路由器，交换机，防火墙等等）和一台台计算机连接而成，像一张网一样。
1.2 互联网建立的目的？
互联网的核心价值在于数据的共享/传递：数据是存放于一台台计算机上的，而将计算机互联到一起的目的就是为了能够方便彼此之间的数据共享/传递，否则你只能拿U盘去别人的计算机上拷贝数据了。
1.3 什么是上网？爬虫要做的是什么？
我们所谓的上网便是由用户端计算机发送请求给目标计算机，将目标计算机的数据下载到本地的过程。
- 只不过，用户获取网络数据的方式是：浏览器提交请求->下载网页代码->解析/渲染成页面。
- 而爬虫程序要做的就是：模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或文件中
前两者的区别在于，我们的爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据
1.4 总结爬虫
爬虫的比喻：
如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，那一台计算机上的数据便是蜘蛛网上的一个猎物，而爬虫程序就是一只小蜘蛛，沿着蜘蛛网抓取自己想要的猎物（数据）
爬虫的定义：
向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序
爬虫的价值：
互联网中最有价值的便是数据，比如天猫商城的商品信息，链家网的租房信息，雪球网的证券投资信息等等，这些数据都代表了各个行业的真金白银，可以说，谁掌握了行业内的第一手数据，谁就成了整个行业的主宰，如果把整个互联网的数据比喻为一座宝藏，那我们的爬虫课程就是来教大家如何来高效地挖掘这些宝藏，掌握了爬虫技能，你就成了所有互联网信息公司幕后的老板，换言之，它们都在免费为你提供有价值的数据。
二、爬虫的基本流程
2.1 发起请求
使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request
Request包含：请求头、请求体等
2.2 获取响应内容
如果服务器能正常响应，则会得到一个Response
Response包含：html，json，图片，视频等
2.3 解析内容种类及相关工具
解析html数据：正则表达式，第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等
解析json数据：json模块
解析二进制数据:以b的方式写入文件
2.4 保存数据
根据需求将数据保存到数据库或者文件中
三、请求与响应
- http协议：一个简单的请求-响应协议，它通常运行在TCP之上,基于客户/服务器模式，且面向连接的
- Request：(发送请求）用户将自己的信息通过浏览器（socket client）发送给服务器（socket server）
- Response：（获得响应）服务器接收请求，分析用户发来的请求信息，然后返回数据（返回的数据中可能包含其他链接，如：图片，js，css等）
ps：浏览器在接收Response后，会解析其内容来显示给用户，而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后，是要提取其中的有用数据。
四、Request
4.1 请求方式
常用的请求方式：GET，POST
其他请求方式：HEAD，PUT，DELETE，OPTHONS
ps：用浏览器演示get与post的区别，（用登录演示post）
1 post与get请求最终都会拼接成这种形式：k1=xxx&k2=yyy&k3=zzz
2 post请求的参数放在请求体内，可用浏览器查看，存放于form data内
3 get请求的参数直接放在url后
4.2 请求url
url全称统一资源定位符，如一个网页文档，一张图片，一个视频等都可以用url唯一来确定
url编码：https://www.baidu.com/s?wd=图片
网页的加载过程是：加载一个网页，通常都是先加载document文档，在解析document文档的时候，遇到链接，则针对超链接发起下载图片的请求
4.3 请求头
User-agent：请求头中如果没有user-agent客户端配置，服务端可能将你当做一个非法用户
host：客户端指定自己想访问的http服务器的域名/IP 地址和端口号
cookies：cookie用来保存登录信息
一般做爬虫都会加上请求头
4.4 请求体
如果是get方式，请求体没有内容
如果是post方式，请求体是format data
ps：
1、登录窗口，文件上传等，信息都会被附加到请求体内
2、登录，输入错误的用户名密码，然后提交，就可以看到post，正确登录后页面通常会跳转，无法捕捉到post
#示例：
from urllib.parse import urlencode
import requests
headers={
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
'Cookie':'H_WISE_SIDS=101556_115474_115442_114743_108373_100099_115725_106201_107320_115339_114797_115553_116093_115546_115625_115446_114329_115350_114275_116040_110085; PSTM=1494300712; BAIDUID=42FE2934E37AF7AD1FA31D8CC7006D45:FG=1; BIDUPSID=2996557DB2710279BD865C50F9A68615; MCITY=-%3A; __cfduid=da9f97dea6458ca26aa4278280752ebb01508939712; BDSFRCVID=PGLsJeCCxG3wt_3ZUrBLDfv2D_qBZSjAgcEe3J; H_BDCLCKID_SF=tJAOoCLytI03qn5zq4Oh-4oHhxoJq5QxbT7Z0l8KtfcNVJQs-lCMhbtp-l3GJPoLWK6hBKQmWIQHDnbsbq0M2tcQXR5-WROCte74KKJx-4PWeIJo5tKh04JbhUJiB5OLBan7Lq7xfDDbbDtmej_3-PC3ql6354Rj2C_X3b7EfKjIOtO_bfbT2MbyeqrNQlTkLIvXoITJQD_bEP3Fbfj2DPQ3KabZqjDjJbue_I05f-oqebT4btbMqRtthf5KeJ3KaKrKW5rJabC3hPJeKU6qLT5Xjh6B5qDfyDoAbKOt-IOjhb5hMpnx-p0njxQyaR3RL2Kj0p_EWpcxsCQqLUonDh8L3H7MJUntKjnRonTO5hvvhb6O3M7-XpOhDG0fJjtJJbksQJ5e24oqHP-kKPrV-4oH5MQy5toyHD7yWCvjWlT5OR5Jj6KMjMkb3xbz2fcpMIrjob8M5CQESInv3MA--fcLD2ch5-3eQgTI3fbIJJjWsq0x0-jle-bQypoa-U0j2COMahkMal7xO-QO05CaD53yDNDqtjn-5TIX_CjJbnA_Hn7zepoxebtpbt-qJJjzMerW_Mc8QUJBH4tR-T3keh-83xbnBT5KaKO2-RnPXbcWjt_lWh_bLf_kQN3TbxuO5bRiL66I0h6jDn3oyT3VXp0n54nTqjDHfRuDVItXf-L_qtDk-PnVeUP3DhbZKxtqtDKjXJ7X2fclHJ7z-R3IBPCD0tjk-6JnWncKaRcI3poiqKtmjJb6XJkl2HQ405OT-6-O0KJcbRodobAwhPJvyT8DXnO7-fRTfJuJ_DDMJDD3fP36q4QV-JIehmT22jnT32JeaJ5n0-nnhP3mBTbA3JDYX-Oh-jjRX56GhfO_0R3jsJKRy66jK4JKjHKet6vP; ispeed_lsm=0; H_PS_PSSID=1421_24558_21120_17001_24880_22072; BD_UPN=123253; H_PS_645EC=44be6I1wqYYVvyugm2gc3PK9PoSa26pxhzOVbeQrn2rRadHvKoI%2BCbN5K%2Bg; BDORZ=B490B5EBF6F3CD402E515D22BCDA1598',
'Host':'www.baidu.com',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36'}
# response=requests.get('https://www.baidu.com/s?'+urlencode({'wd':'美女'}),headers=headers)
response=requests.get('https://www.baidu.com/s',params={'wd':'美女'},headers=headers) #params内部就是调用urlencode
print(response.text)
五、Response
5.1 常用响应状态码
详细见博客：https://www.cnblogs.com/LWX-YEER/p/13347245.html#%E4%B8%83%E3%80%81%E7%8A%B6%E6%80%81%E7%A0%81
200：代表成功
301：代表跳转
404：文件不存在
403：权限
502：服务器错误
5.2 Respone header
set-cookie：可能有多个，是来告诉浏览器，把cookie保存下来
5.3 preview就是网页源代码
最主要的部分，包含了请求资源的内容， 如网页html，图片，二进制数据等
六、总结
6.1 总结爬虫流程
爬取--->解析--->存储
6.2爬虫所需工具
请求库：requests,selenium
解析库：正则，beautifulsoup，pyquery
存储库：文件，MySQL，Mongodb，Redis
6.3 爬虫常用框架
1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。