随着互联网的数据爆炸式增长，而利用Python爬虫我们可以获取大量有价值的数据：
1.爬取数据，进行市场调研和商业分析
爬取知乎优质答案，筛选各话题下最优质的内容； 抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析；爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据
比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。
3.爬取优质的资源：图片、文本、视频
爬取商品的评论以及各种图片网站，获得图片资源以及评论文本数据。
掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现。
首先我们来了解爬虫的基本原理及过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
简单来说，我们向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，我们可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。
在这部分你可以简单了解 HTTP 协议及网页基础知识，比如 POSTGET、HTML、CSS、JS，简单了解即可，不需要系统学习。
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议你从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。掌握之后，你会发现爬虫的基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，小猪、豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
存数据
首先，我们来说存数据，是因为在初期学习的时候，接触的少，也不需要太过于关注，随着学习的慢慢深入，我们需要保存大批量的数据的时候，就需要去学习数据库的相关知识了！
初期，我们抓到需要的内容后，只需要保存到本地，无非保存到文档、表格（excel）等等几个方法，这里大家只需要掌握with语句就基本可以保证需求了。大概是这样的：
with open（路径以及文件名，保存模式） as f：
f.write（数据）#如果是文本可直接写入，如果是其他文件，数据为二进制模式更好
当然保存到excel表格或者word文档需要用到 xlwt库（excel）、python-docx库（word），这个在网上很多，大家可以自行去学习。
取数据
说了这么多，我们来说说主题。怎么来抓取我们想要的数据呢？我们一步步的来！
一般所谓的取网页内容，指的是通过Python脚本实现访问某个URL地址(请求数据)，然后获得其所返回的内容（HTML源码，Json格式的字符串等）。然后通过解析规则（页面解析），分析出我们需要的数据并取（内容匹配）出来。
在python中实现爬虫非常方便，有大量的库可以满足我们的需求，比如先用requests库取一个url（网页）的源码
- import requests#导入库
- url = '你的目标网址'
- response = requests.get(url) #请求数据
- print(response.text) #打印出数据的文本内容
这几行代码就可以获得网页的源代码，但是有时候这里面会有乱码，为什么呢？
因为中文网站中包含中文，而终端不支持gbk编码，所以我们在打印时需要把中文从gbk格式转为终端支持的编码，一般为utf-8编码。
所以我们在打印response之前，需要对它进行编码的指定（我们可以直接指定代码显示的编码格式为网页本身的编码格式，比如utf-8，网页编码格式一般都在源代码中的<meta>标签下的charset属性中指定）。加上一行即可。
- response.encode = 'utf-8' #指定编码格式
至此，我们已经获取了网页的源代码，接下来就是在乱七八糟的源代码中找到我们需要的内容，这里就需要用到各种匹配方式了，常用的几种方式有：正则表达式（re库），bs4（Beautifulsoup4库），xpath（lxml库）！
建议大家从正则开始学习，最后一定要看看xpath，这个在爬虫框架scrapy中用的很多！
通过各种匹配方式找到我们的内容后（注意：一般匹配出来的是列表），就到了上面所说的存数据的阶段了，这就完成了一个简单的爬虫！
当然了，在我们具体写代码的时候，会发现很多上面没有说到的内容，比如
- 获取源代码的时候遇到反爬，根本获取不到数据
- 有的网站需要登录后才可以拿到内容
- 遇到验证码
- 获取到内容后写入文件出错
- 怎样来设计循环，获取大批量的内容甚至整站爬虫
剩下的我们再来慢慢的研究。
总结
Python爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
