python 爬虫（一）
爬虫
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。
原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。
为什么我们要使用爬虫
互联网大数据时代，给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。
过去，我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息，这些信息数量有限，且是经过一定的筛选，信息相对而言比较有效，但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导，以致于我们视野受限，无法了解到更多的信息和知识。
互联网大数据时代，我们突然间，信息获取自由了，我们得到了海量的信息，但是大多数都是无效的垃圾信息。
例如新浪微博，一天产生数亿条的状态更新，而在百度搜索引擎中，随意搜一条——减肥100,000,000条信息。
在如此海量的信息碎片中，我们如何获取对自己有用的信息呢？
答案是筛选！
通过某项技术将相关的内容收集起来，在分析删选才能得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。
网络爬虫技术，虽说有个诡异的名字，让能第一反应是那种软软的蠕动的生物，但它却是一个可以在虚拟世界里，无往不前的利器。
问题概述
python语言发展中有一个里程碑式的应用事件，即美国谷歌公司在搜索引擎后端采用python语言进行链接处理和开发，这是该语言发展成熟 的重要标志。python语言的简洁性和脚本特点非常适合链接和网页处理，因此，在python的计算生态中，与URL 和网页处理相关的第三方库很多。
万维网（WWW）的快速发展带来了大量获取和提交网络信息的需求，这产生了“网络爬虫”等一系列应用。python语言提供了许多类似的函数库，包括urllib，urllib2，urillb3，wget，scrapy，requests等。这些库作用不同，使用方式不同，用户体验不同。对于爬取回来的网页内容，可以通过re（正则表达式），beautifulsoup4等函数库来处理。
除了网络爬虫，自动向网站提交数据既有趣又有用，这样的功能也能通过requests库实现。
网络爬虫一般分为两个步骤：1.通过网络链接获取网页内容；2.对获得的网页内容进行处理。这两个步骤分别使用不同的函数库：requests和beautiful soup4.
采用pip指令安装requests库，如果在python2和python3 并存的系统中，采用pip3指令，代码如下;
:/>pip install requests #或者 pip3 install requests采用pip或pip3指令安装beautifulsoup4库，注意，不要安装beautiful soup库，后者由于年久失修，已经不再维护了。安装命令如下：
：/>pip install beautifulsoup4 #或者pip3 install beautifulsoup4
使用python语言实现网络爬虫和信息提交是非常简单的事情，代码行数很少，也无须掌握网络通信等方面的知识，非常适合非专业读者使用。然而，肆意地爬取网络数据并不是文明现象，通过程序自动提交内容争取竞争性资源也不公平。就像那些肆意的推销电话一样，他们无视接听者志愿，不仅令人讨厌也有可能引发法律纠纷。
拓展：Robots排除协议
Robots排除协议（Robots Exclusion Protocol），也被称为爬虫协议，它是网站管理者表达是否希望爬虫自动获取网络信息意愿的方法。管理者可以在网站根目录放置一个robots.txt文件，并在文件中列出哪些链接不允许爬虫爬取。一般搜索引擎的爬虫会首先捕获这个文件，并根据文件要求爬取网站内容。Robots排除协议重点约定不希望爬虫获取的内容，如果没有该文件则表示网站内容可以被爬虫获得，然而，Robots协议不是命令和强制手段，只是国际互联网的一种通用道德规范。绝大部分成熟的搜索引擎爬虫都会遵循这个协议，建议个人也能按照互联网规范要求合理使用爬虫技术。
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