写在前面的话：
折腾爬虫也有一段时间了，从一开始的懵懵懂懂，到现在的有一定基础，对于这一路的跌跌撞撞，个人觉得应该留下一些文字性的东西，毕竟好记性不如烂笔头，而且毕竟这是吃饭的家伙，必须用心对待才可以，从今天起，我将会把关于爬虫的东西进行一个整理，以供后期的查阅，同时也想将自己的一点点经验分享给大家。
关于爬虫，在我们了解什么是爬虫之前，首先应该清楚为什么会需要爬虫。随着互联网的全球化，人们可以非常方便的通过网络来获取信息，但是，起初获取信息的方式就是人为的浏览、记录。但是当人们需要获取大量的信息时，人工方式就显得效率极其低下，这时，有些人就编写了一些程序放在互联网上运行，这些程序会按照人们编写的逻辑来快速的在互联网上采集信息，省事又省力，这种程序就叫做爬虫，也叫做蜘蛛（spider）。所以我们知道了，爬虫其实就是人为编写的一些程序，也也可以称之为脚本。
爬虫是从哪儿来分析采集数据呢？当然是从网页上，比如人来获取信息是输入了关键字来搜索，然后点击想要看的网页，或者直接输入某一个网址来获取某一个页面的，那么爬虫呢？爬虫是如何获取页面的呢？ 说白了，爬虫也是通过技术手段来模拟人的操作来获取页面的过程。爬虫先是模拟人的操作来获取到目标页面，然后再对目标页面进行分析，从而采集到人们刚兴趣的信息。 主要原理如下图：
从上图我们了解到了爬虫的基本原理，但是请大家注意，上图中有两个过程我标红了，为什么呢？因为在整个爬取数据的过程中，这两个步骤是非常非常重要的，而且这也是爬虫与反爬相互博弈的地方。
从上图我们可以了解到，爬虫的运行，主要分为四个过程：
1. 获取目标url
2. 获取网页
3. 页面解析、提取信息
4. 数据持久化
不过对于我们来说，在编写爬虫之前，我们肯定已经知道了想要获取的网站地址，所以第一步我们基本上可以跳过。
下面的二、三、四步是非常重要的，但是最最重要的还是第二、三步。
关于第二步：获取网页，我们首先应该掌握两种Python标准库，一种是urllib，另一种是request，这两种库是帮助我们来获取目标网页的，当然还有一些其他的方法，这个我们以后会细细说来。
对于第三步：解析页面，我们需要掌握集中解析库：Xpath、css选择器‘、正则表达式、Beautiful Soup、pyquery。这些库可以帮助我们从html网页的各种标签中准确的获取到我们想要得到的数据。
关于第四步：数据的持久化，一般来说数据都会被放到数据库中，常见的数据库如mysql，oracle，MongoDB等等，当然，有时数据量过大也会有专门的文本服务器，图片服务器来存放数据。
好了，啰啰嗦嗦说了这么多，下一篇博客我就会直接从常用的请求库urllib来开始说起。
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