前言：python爬虫简单概括其实就是获取网页数据，然后按需提取！流程虽然简单，但实现起来需要结合多种技术，熟练掌握爬虫库才能编写出高效的爬虫代码
1、用户使用浏览器：浏览器提交请求—>下载网页代码—>解析成页面
2、代码自动获取：模拟浏览器发送请求(获取网页代码html、css、javascript)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中
python爬虫 便是使用代码自动获取，具体流程为：
简单了解可以上菜鸟教程
1）HTML、CSS、JavaScript 是 web 开发人员必须学习的 3 门语言，他们互相配合构成各类丰富的网站
（1）HTML 定义了网页的内容
（2）CSS 描述了网页的布局
（3）JavaScript 控制了网页的行为
2）html5简单例子
3）javaScript在html里
4）CSS在html里
1）网页右击查看源代码（也就是我们要获取的内容）
2）html代码，这里要求我们能稍微读懂其组成，然后根据内容来提取
我们所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的网络爬虫，比如百度、搜狗、360浏览器、谷歌搜索等等。每个搜索引擎都拥有自己的爬虫程序，比如 360 浏览器的爬虫称作 360Spider，搜狗的爬虫叫做 Sogouspider。
百度搜索引擎，其实可以更形象地称之为百度蜘蛛（Baiduspider），它每天会在海量的互联网信息中爬取优质的信息，并进行收录。当用户通过百度检索关键词时，百度首先会对用户输入的关键词进行分析，然后从收录的网页中找出相关的网页，并按照排名规则对网页进行排序，最后将排序后的结果呈现给用户。在这个过程中百度蜘蛛起到了非常想关键的作用。
百度的工程师们为“百度蜘蛛”编写了相应的爬虫算法，通过应用这些算法使得“百度蜘蛛”可以实现相应搜索策略，比如筛除重复网页、筛选优质网页等等。应用不同的算法，爬虫的运行效率，以及爬取结果都会有所差异。
爬虫可分为三大类：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫。
1）通用网络爬虫：是搜索引擎的重要组成部分，上面已经进行了介绍，这里就不再赘述。通用网络爬虫需要遵守 robots 协议，网站通过此协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不允许抓取。
robots 协议：是一种“约定俗称”的协议，并不具备法律效力，它体现了互联网人的“契约精神”。行业从业者会自觉遵守该协议，因此它又被称为“君子协议”。
2）聚焦网络爬虫：是面向特定需求的一种网络爬虫程序。它与通用爬虫的区别在于，聚焦爬虫在实施网页抓取的时候会对网页内容进行筛选和处理，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。聚焦网络爬虫极大地节省了硬件和网络资源，由于保存的页面数量少所以更新速度很快，这也很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。
3）增量式网络爬虫：是指对已下载网页采取增量式更新，它是一种只爬取新产生的或者已经发生变化网页的爬虫程序，能够在一定程度上保证所爬取的页面是最新的页面。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，因此爬虫应运而生，它不仅能够被使用在搜索引擎领域，而且在大数据分析，以及商业领域都得到了大规模的应用。
1) 数据分析
在数据分析领域，网络爬虫通常是搜集海量数据的必备工具。对于数据分析师而言，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，就可以获取更多的数据源。在采集过程中，数据分析师可以按照自己目的去采集更有价值的数据，而过滤掉那些无效的数据。
2) 商业领域
对于企业而言，及时地获取市场动态、产品信息至关重要。企业可以通过第三方平台购买数据，比如贵阳大数据交易所、数据堂等，当然如果贵公司有一个爬虫工程师的话，就可通过爬虫的方式取得想要的信息。
爬虫是一把双刃剑，它给我们带来便利的同时，也给网络安全带来了隐患。有些不法分子利用爬虫在网络上非法搜集网民信息，或者利用爬虫恶意攻击他人网站，从而导致网站瘫痪的严重后果。关于爬虫的如何合法使用，推荐阅读《中华人民共和国网络安全法》。
为了限制爬虫带来的危险，大多数网站都有良好的反爬措施，因此大家在使用爬虫的时候，要自觉遵守协议，不要非法获取他人信息，或者做一些危害他人网站的事情。
为什么用Python做爬虫
首先您应该明确，不止 Python 这一种语言可以做爬虫，诸如 PHP、Java、C/C++ 都可以用来写爬虫程序，但是相比较而言 Python 做爬虫是最简单的。下面对它们的优劣势做简单对比：
PHP：对多线程、异步支持不是很好，并发处理能力较弱；Java 也经常用来写爬虫程序，但是 Java 语言本身很笨重，代码量很大，因此它对于初学者而言，入门的门槛较高；C/C++ 运行效率虽然很高，但是学习和开发成本高。写一个小型的爬虫程序就可能花费很长的时间。
而 Python 语言，其语法优美、代码简洁、开发效率高、支持多个爬虫模块，比如 urllib、requests、Bs4 等。Python 的请求模块和解析模块丰富成熟，并且还提供了强大的 Scrapy 框架，让编写爬虫程序变得更为简单。因此使用 Python 编写爬虫程序是个非常不错的选择。
爬虫程序与其他程序不同，它的的思维逻辑一般都是相似的， 所以无需我们在逻辑方面花费大量的时间。下面对 Python 编写爬虫程序的流程做简单地说明：
先由 urllib 模块的 request 方法打开 URL 得到网页 HTML 对象。
使用浏览器打开网页源代码分析网页结构以及元素节点。
通过 Beautiful Soup 或则正则表达式提取数据。
存储数据到本地磁盘或数据库。
当然也不局限于上述一种流程。编写爬虫程序，需要您具备较好的 Python 编程功底，这样在编写的过程中您才会得心应手。爬虫程序需要尽量伪装成人访问网站的样子，而非机器访问，否则就会被网站的反爬策略限制，甚至直接封杀 IP。
不废话，上代码
import re
import requests
from requests import RequestException
import urllib.request
url = "https://blog.csdn.net/STCNXPARM/article/details/122297801"
def get_page(url):
try:
#请求头部，如果不加头部，则会被反爬虫网站识别出是爬虫，会导致获取不到数据
headers = {
'Referer': 'https://blog.csdn.net', # 伪装成从CSDN博客搜索到的文章
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.75 Safari/537.36' # 伪装成浏览器
}
#获取网页源代码数据
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
return None
except RequestException:
print('请求出错')
return None
def parse_page(html):
try:
#使用正则匹配html代码中浏览量字段
read_num = int(re.compile('<span.*?read-count.*?(\d+).*?</span>').search(html).group(1))
#返回浏览量
return read_num
except Exception:
print('解析出错')
return None
def main():
try:
html = get_page(url)
if html:
read_num = parse_page(html)
if read_num:
print('当前阅读量：', read_num)
except Exception:
print('出错啦！')
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
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