Python上手很容易，免费开源，跨平台不受限制，面向对象，框架和库很丰富。
Python ：Monty Python's Flying Circus （Python的名字来源，和蟒蛇其实无关）。
通过homebrew和pyenv可以维护多个Python版本。
相关知识
HTTP = HyperText Transfer Protocol
URI = Uniform Resource Identifier 强调资源
URL = Uniform Resource Locator 强调资源的位置
可以说url是一种具体的uri，uri是一个抽象的概念，即url标志一个uri,并指明了位置。
所谓web api,就是通过Http请求实现。
Head:向服务器索要与get请求相一致的相应，响应不会被返回。
GET：向特定资源发出请求。
PUT：向指定资源位置上传最新内容。
POST：向指定资源提交数据进行处理请求。
DELETE：删除指定URI所标识的资源。
PATCH：修改某一资源。
基本上使用就是GET和POST。
# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import requests
import json
# # get
url = 'http://kaoshi.edu.sina.com.cn/college/scorelist?tab=batch&wl=1&local=2&batch=&syear=2013'
request = requests.get(url = url) #请求
request.encoding = 'utf-8' #防止乱码
print request.text #读取
#post
data = {'type1': 1, 'type2': 2, 'status': 0, 'wdzjPlatId': 59}
request = requests.post('http://shuju.wdzj.com/depth-data.html',data = data)
for key in json.loads(request.text).keys(): # json.loads把json格式的数据转成字典
print key #下面有简单提到json,当然json本身不是复杂东西，详细的可以自己搜索
requests包很好用，以前写爬虫都是urllib2，这玩意很啰嗦，所以我还是推荐用requests，http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html#id3
HTTP常见状态码：
200:OK
404：找不到资源
1开头的是消息，2开头的是成功，3开头的是重定向，4开头的是请求错误。
import requests url = 'http://www.baidu.com' r = requests.get(url) print r.status_code 200
HTML
HTML，标记语言，不是编程语言。XML和HTML格式差不多的。
<标签 属性 = "属性的值"> </标签>
DOM文档模型
CSS（Cascading Style Sheets） 选择器: 样式定义如何显示html
-
元素选择器 直接选择文档元素 比如head，p
-
类选择器 元素的class属性，比如<h1 class="important"> 类名就是important .important选择所有有这个类属性的元素 可以结合元素选择器，比如p.important
-
ID选择器 元素的id属性，比如<h1 id="intro"> id就是important #intro用于选择id=intro的元素 可以结合元素选择器，比如p.important
-
属性选择器 选择有某个属性的元素，而不论值是什么。 *[title] 选择所有包含title属性的元素 a[href]选择所有带有href属性的锚元素 还可以选择多个属性，比如：a[href][title]，注意这里是要同时满足。 限定值：a[href="www.so.com"]
- 此外还有后代，子元素选择器等
ID与类选择器的差异：ID一个文档只能出现一次 ID选择器不能使用单词列表 与类选择器一样，都区分大小写。
对于HTML，XML文件，可以使用XPath，但是XPath比较繁杂，不过可以通过浏览器的审查，然后选中你所要的目标，右击选中copy xpath来实现，也挺方便的。
Python中lxml库是实现XPath功能的，BeautifulSoup解析HTML文件，BeautifulSoup是基于DOM的，会载入整个文档，解析整个DOM树，因此时间和内存开销都会大很多。
而lxml只会局部遍历，另外lxml是用c写的，而BeautifulSoup是用python写的，因此性能方面自然会差很多。
当然这是以前，现在BeautifulSoup支持用lxml作为parser了，所以BeautifulSoup性能上也还算可以了。
http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/
此外python的爬虫框架Scrapy是建立在lxml库之上，当然当我们使用Scrapy的时候 BeautifulSoup也是可以的。
JSON
JSON，小，快，容易解析。所以当我们访问api时，获得的通常都是json格式的数据。
正则表达式
当BeautifulSoup都处理不了的数据，正则表达式是万能的，就是不断的匹配，匹配想要的内容。
最后存储
数据库：MySQl,SQLite,MongoDB,Redis,等等。
爬虫的简单介绍
工作流程：
将种子url放入队列，从队列中获取url,抓取内容，解析内容，将需进一步抓取的url放入工作队列，存储解析后的内容。
抓取策略：深度优先,广度优先,PageRank。
去重：Hash表，bloom过滤器。
Robots规范，网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以爬取，哪些不可以爬取。网站和爬虫的沟通方式，用来指导搜索引擎更好的爬取网站内容。
写一个基于深度的随机爬取wiki的简单例子：
from urllib2 import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import re
pages = set()
def getLinks(pageUrl):
global pages
html = urlopen("http://en.wikipedia.org"+pageUrl)
bsObj = BeautifulSoup(html,'lxml')
try:
print(bsObj.h1.get_text())
print(bsObj.find(id="mw-content-text").findAll("p")[0])
print(bsObj.find(id="ca-edit").find("span").find("a").attrs['href'])
except AttributeError:
print("页面缺少一些属性！不过不用担心！")
for link in bsObj.findAll("a", href=re.compile("^(/wiki/)")):
if 'href' in link.attrs:
if link.attrs['href'] not in pages:
# 我们遇到了新页面
newPage = link.attrs['href']
print("----------------
"+newPage)
pages.add(newPage)
getLinks(newPage)
getLinks("")