网络爬虫的通俗理解
顾名思义，网络爬虫就是你把很多的爬虫放到网络上面去，抓取数据带回来，然后整合在一起，存储起来
网络爬虫的基本步骤
以Python语言为例：
- 找到需要爬取内容的网页
- 打开该网页的检查页面（即查看HTML代码，按F12快捷键即可进入）
- 在HTML代码中找到你要提取的数据
- 写python代码进行网页请求、解析
- 存储数据
举个例子
目标：爬取知乎上关于“你是如何开始能写Python爬虫？”问题的数据（问题、描述、关注数、浏览量）
其实这里对python的要求也仅限于你需要会数据类型、变量、运算符、函数、模块之类的简单语法。推荐学习网站：Python 入门指南、Python 学习- 廖雪峰的官方网站
1. 爬取 HTML 源码
这里用到的用于网页请求的库是requests，一个非常流行的http请求库。
Requests库会自动解码来自服务器的内容，大多数 unicode 字符集都能被无缝地解码。
这一切requests都能妥妥地搞定。
代码：
import requests
headers = {'User-Agent':你的浏览器headers}
# 传入url和请求头
r = requests.get('https://www.zhihu.com/question/21358581',headers = headers)
# 响应的内容
print(r.text)
我们会接收到服务器返回的页面，requests解析后，呈现下面这样子：
这就是我们需要的html源码！
接下来要做的就是从html中抽取我们需要的四个信息。
XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言，可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。
这里用到另一个有用的库xpath，xpath库可以让你轻松的使用XPath语言查找信息。
既然XPath是在XML文档中才能起作用，然而我们刚刚获取的html只是文本字符串。
接着上面代码：
# 将html文档转换为XPath可以解析的
s = etree.HTML(r.text)
这下我们可以使用xpath库来进行信息的提取了。
xpath的使用方法这里不赘述了，大家可以网上搜搜资料，个半小时也能学会。
这里介绍一种简单的方法，你在开发者页面中找到对应信息的源码后，直接右键复制xpath地址：
接上面代码：
q_content = s.xpath('//*[@class="QuestionHeader-title"]/text()')[0] # 获取问题内容
q_describe = s.xpath('//*[@class="RichText ztext"]/text()')[0] # 获取问题描述
q_numbers = s.xpath('//*[@class="NumberBoard-itemValue"]/text()') # 获取关注数和浏览量
concern_num = q_numbers[0]
browing_num = q_numbers[1]
# 打印
print('问题：',q_content,'\n','描述：',q_describe,'\n''关注数：',concern_num,'\n''浏览量：',browing_num)
最终呈现的结果：
完整代码：
import requests
from lxml import etree
headers = {'User-Agent':你的浏览器headers}
r = requests.get('https://www.zhihu.com/question/21358581',headers = headers) # 传入url和请求头
s = etree.HTML(r.text) # 将html文档转换为XPath可以解析的
q_content = s.xpath('//*[@class="QuestionHeader-title"]/text()')[0] # 获取问题内容
q_describe = s.xpath('//*[@class="RichText ztext"]/text()')[0] # 获取问题描述
q_numbers = s.xpath('//*[@class="NumberBoard-itemValue"]/text()') # 获取关注数和浏览量
concern_num = q_numbers[0]
browing_num = q_numbers[1]
# 打印
print('问题：',q_content,'\n','描述：',q_describe,'\n''关注数：',concern_num,'\n''浏览量：',browing_num)
例子内容来自于 通俗的讲，网络爬虫到底是什么？ - 朱卫军的回答 - 知乎
