大家好，博主最近学习python，有疑惑也有感悟，之前有过VC、IOS等开发经验，在此将自己的学习系统的整理下来，如果大家有兴趣学习python爬虫，可以将这些文章作为参考，也欢迎大家分享学习经验，请跟随我一起踏上爬虫学习的打怪升级之路吧！
开始之前，从我的学习经历来看，有必要先给大家做一些名词解释
爬虫是什么？
网络爬虫：（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
为什么我们需要学习爬虫？
google、百度等搜索引擎已经帮我们抓取了互联网上的大部分信息了，为什么还要自己写爬虫呢？这是因为，需求是多样的。比如在企业中，爬取下来的数据可以作为数据挖掘的数据源。比如有人为了炒股，专门抓取股票信息；有人为了分析房价，抓取房产中介的数据；有人为了欣赏美女图片，抓取美女图片网站。。。。。。（其他用途，自行脑补）
为什么选择python3？
python版本主要为3.6，主要是python3发展迅速，各种库及时跟进，而且python2在不久的将来就要停止维护了，所以大家还是把学习的重心放在python3上。
好多没听过的名词和库？
学习python之前，大家可能是零基础，也可能有过其他语言、平台等的开发经验，python一个很大的优点就是有各种成熟的库可以使用，先介绍一下用的比较多的库、框架等。
Selenium：是一个强大的网络数据采集工具，其最初是为网站自动化测试而开发的。近几年，它还被广泛用于获取精确的网站快照，因为它们可以直接运行在浏览器上。Selenium 库是一个在WebDriver 上调用的API。WebDriver 有点儿像可以加载网站的浏览器，但是它也可以像BeautifulSoup对象一样用来查找页面元素，与页面上的元素进行交互（发送文本、点击等），以及执行其他动作来运行网络爬虫。
安装方式与其他Python第三方库一样。
$pip3 install Selenium
Selenium 自己不带浏览器，它需要与第三方浏览器结合在一起使用。例如，如果你在Firefox 上运行Selenium，可以直接看到一个Firefox 窗口被打开，进入网站，然后执行你在代码中设置的动作。虽然这样可以看得更清楚，但不适用于我们的爬虫程序，爬一页就打开一页效率太低，所以我们用一个叫PhantomJS的工具代替真实的浏览器。
PhantomJS：是一个“无头”（headless）浏览器。它会把网站加载到内存并执行页面上的JavaScript，但是它不会向用户展示网页的图形界面。把Selenium和PhantomJS 结合在一起，就可以运行一个非常强大的网络爬虫了，可以处理cookie、JavaScript、header，以及任何你需要做的事情。PhantomJS并不是Python的第三方库，不能用pip安装。它是一个完善的浏览器，所以你需要去它的官方网站下载，然后把可执行文件拷贝到Python安装目录的Scripts文件夹。
BeautifulSoup：是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式。Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。
安装比较简单：
$pip3 install beautifulsoup4
headless firefoxchrome：以前都用PhantomJS来进行无界面模式的自动化测试，或者爬取某些动态页面。但是最近selenium更新以后，'Selenium support for PhantomJS has been deprecated, please use headless '提示不支持PhantomJs，请使用headless模式。HeadLess模式因为没有图形化界面（GUI），所以加载速度是非常快的，相同场景下，可以运行很多个浏览器，这是其中的一个优势，而另一个优势，就是浏览器本身提供了一个官方的标准接口，让市场上所有的工具或者第三方库都有了标准，而不是各家一套标准，同时由于有了这些接口，我们自己可以利用接口写自动化测试工具了，比如调用浏览器提供的接口（打开URL）就能够将这个URL内容抓取到并且获取里面的数据。
XPath：全称为XML Path Language 一种小型的查询语言，XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素，并且 XQuery 和 XPointer 都构建于 XPath 表达之上。
说XPath是门语言，不得不说它所具备的优点：
1） 可在XML中查找信息
2） 支持HTML的查找
3） 通过元素和属性进行导航
python开发使用XPath条件： 由于XPath属于lxml库模块，所以首先要安装库lxml，安装方式：
pip3 install lxml
urllib：urllib库是Python内置的HTTP请求库，也就是说不需要额外安装即可使用。
它包含如下4个模块。
1）request：它是最基本的HTTP请求模块，可以用来模拟发送请求。就像在浏览器里输入网址然后回车一样，只需要给库方法传入URL以及额外的参数，就可以模拟实现这个过程了。
2）error：异常处理模块，如果出现请求错误，我们可以捕获这些异常，然后进行重试或其他操作以保证程序不会意外终止。
3）parse：一个工具模块，提供了许多URL处理方法，比如拆分、解析、合并等。
4）robotparser：主要是用来识别网站的robots.txt文件，然后判断哪些网站可以爬，哪些网站不可以爬，它其实用得比较少。
正则表达式：正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。
这些只是为了让你对python爬虫有个最初步的认知，以后各种库、框架的使用我们会一步一步共同学习。
最后，通过一个小例子感受一下：
抓取csdn侧边栏导航
#导入urllib中的urlopen函数
from urllib.request import urlopen
#导入BeautifulSoup对象
from bs4 import BeautifulSoup
#解决ssl报错
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
#打开url 获取网页内容
html = urlopen('https://www.csdn.net')
#将网页内容传给BeautifulSoup对象
bs_obj = BeautifulSoup(html.read(), 'html.parser')
#找出id=nav的侧边栏中的所有a标签
text_list = bs_obj.find(id="nav").find_all("a")
for text in text_list:
#打印标签中的文本
print(text.get_text())
html.close()
'''在python3中当用urllib.request.urlopen或者urllib.request.urlretrieve打开一个 https 的时候会验证一次 SSL 证书,
当目标使用的是自签名的证书时就会爆出一个
URLError: urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:749)的错误消息;
解决方法：
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
'''