环境搭建

关于语言

对于网络爬虫来说，其本质就是发送http请求，然后提取网页的内容信息进行入库分析等操作，所以对于任何语言都可以构建爬虫应用。我曾经就用过C#、C++、Java、Swift、Golang、Python这些语言来编写爬虫应用。

总结来说，这里还是最推荐python，其优点就是学习简单，并且库十分全面，编写起代码来十分轻巧，另外python拥有丰富的机器学习库、数据处理库，如scikit-learn、numpy、pandas等等，可以用来处理我们爬取的数据。

本系列文章假设读者已经掌握了python语言的最基本语法，并有一定的编程基础。

关于代码编辑器

作为一门脚本语言，python代码不需要编译、链接等步骤，只需要使用python的解释器解释执行就好了，所以使用一个记事本就可以完成python的编码工作。不过为了更加高效的编写代码，程序员都会选择一款代码编辑器。

如果对于python很熟悉，不需要代码拼写提示等功能，其实使用常见的代码编辑器如Atom、Sublime Text 即可（当然如果配置插件，这些编辑器也可以有强大的代码提示功能，不过新手配置起来可能会遇到困难）。

如果需要代码提示，我感觉用的最舒服的还是JetBrains系列的Pycharm更好用一些。我本身也主要在用Pycharm。

关于浏览器

浏览器除了浏览网页以外，对爬虫开发者来说还可以对网页的Html元素、发送的HTTP请求进行分析。市面上基本上所有的浏览器都支持这两种功能，但是普遍来说用的最多的还是Chrome浏览器。

下面，我们首先通过Chrome浏览器下载一个weibo上的小视频，来学习如何用Chrome浏览器抓取网络请求。

用Chrome抓取网络请求

视频的链接：http://weibo.com/tv/v/FaOp9o8Ct

打开Chrome浏览器后，我们可以首先打开一共空白页面，然后右键，选择检查。

点击检查后，可以看到弹出一个Dock窗口，为了方便查看页面内容，我习惯把这个Dock窗口放在右边。

在这个Dock窗口中，有很多个选项卡，在本系列教程中，主要使用到Elements和NetWork这两个，一个负责审查Html元素，一个负责记录网络请求。目前需要使用网络抓取功能，所以先跳到Network这个选项卡中。

下面，在浏览器中输入视频的链接并回车，就可以看到网页加载出来了，其中的网络请求也记录在了右边。

可以看到这些网络请求有html、css、js、图片等等，点击一个条目后都可以看到请求的详情，在这里面其中有一个请求大小很大，并且在一直增长，可以想象这就是我们正在观看的视频文件。

我们点击这个请求可以看到请求的真实链接地址，这个地址中还带了个mp4，显然就是我们正在观看的视频文件。

我们把链接复制下来，在一个新的Tab中输入链接后回车，可以看到已经把视频下载到了本地。

用本地的影音播放器打开，和线上的一模一样。

爬虫入门

学习了上面的小技巧，如果碰到你想下载的音乐、想下载的视频，通过这种方法就可以下载下来（当然优酷、爱奇艺这样的专门做视频的网站已经规避了这种方法）。

下面，将正式开始学习网络爬虫，本章将以http://nladuo.cn/scce_site/为例, 爬取它的通知公告的文本信息。

使用requests下载网页

网页主要由HTML、CSS、JavaScript代码以及图片等资源组成，其中HTML控制页面的结构，CSS控制页面的样式，JavaScript控制页面的逻辑。对于目前大部分的网站，我们要爬取的文本信息一般情况下都保存在HTML中。（也有些网站使用JavaScript来控制页面的结构和信息，HTML中不存在需要爬取的信息，我们将在反反爬虫篇再详细介绍这种情况。）

在python中，我们可以通过requests库来下载一个网页的html。比如说上面的这个链接，我们可以通过以下一行代码把网页信息下载下来，然后通过print打印它。

import requests

resp = requests.get("http://nladuo.cn/scce_site/")
print resp.content

在运行代码前，请先使用pip安装requests库，使用以下命令即可完成对库的安装：

pip install requests

运行代码后，可以看到显示出一堆html的标签。

在浏览器中，也是先下载这样的html页面，然后根据html代码的结构展示到显示屏中的。

网页结构

下面，我们来看看HTML如何对应到网页的结构中的，我们先打开这个网址然后使用chrome浏览器查看一下这个网页的结构，像上面的抓取网络请求一样，我们按下右键然后选择检查，并在右边弹出的选项卡中选择Elements项。

在Elements的左侧有个箭头，点击这个箭头后，箭头变为选中状态。箭头处于选中状态时，用鼠标滑动到左侧的网页中，可以看到右侧对应的html信息。

在上图中，可以看到新闻信息处在class为every_list的div标签中。展开div的class为every_list标签后，可以看到在class为list_title标签下面的a标签中，存放着新闻的链接(a.href)，新闻的标题(a中间的文本)；在class为list_time的标签中，存放了新闻发布的日期。

使用BeautifulSoup解析Html

那么，我们如何从HTML中提取这些文本呢？这里可以使用HTML解析库解析HTML的内容，常见的有BeautifulSoup，HtmlParser、PyQuery等等。

这里，我们选用BeautifulSoup，还是先用pip安装一下依赖。

pip install bs4

在使用requests下载html后，我们把html传给一个BeautifulSoup对象后，即可对html进行解析，使用find查找指定元素。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

if __name__ == '__main__':
    resp = requests.get("http://nladuo.cn/scce_site/")
    # print(resp.content)
    soup = BeautifulSoup(resp.content)
    items = soup.find_all("div", {"class": "every_list"})

    for item in items:
        title_div = item.find("div", {"class": "list_title"})
        title = title_div.a.get_text()
        url = title_div.a["href"]
        time = item.find("div", {"class": "list_time"}).get_text()
        print(time, title, url)

在上面代码中，使用find_all方法首先找到所有的class为every_list的div标签，然后对div进行遍历，逐个打印每个标签下面的list_title和list_time。（更详细的API，读者可以查阅BeautifulSoup的文档。）

运行上述代码后，成功打印出了新闻的基本信息。

至此，我们的第一个爬虫也就完成了。