1. 请求库
用于向目标网站发送HTTP请求。常用的库包括：
Requests
requests 是一个非常流行的 Python HTTP 库，用于发送各种 HTTP 请求。它提供了一个简单易用的方法来发送 GET、POST、PUT、DELETE 等请求，并处理请求返回的响应。requests 库的简洁性和易用性使其成为执行 HTTP 请求的首选库，尤其适合于处理不需要并发请求的场景，如简单的数据抓取、API调用等。
基本用法：
import requests
# 发送GET请求
response = requests.get('https://httpbin.org/get')
# 发送POST请求
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data={'key': 'value'})
# 查看响应内容
print(response.text)
# 查看JSON响应内容
print(response.json())
# 添加headers
response = requests.get('https://httpbin.org/get', headers={'User-Agent': 'My App'})
aiohttp
aiohttp 是一个支持异步请求的 HTTP 客户端/服务端框架。它利用 Python 的 asyncio 库，可以在单个 Python 协程中并发处理多个 HTTP 请求，非常适合于需要处理大量并发HTTP请求的场景，如高效的网络爬虫、高并发API调用等。
基本用法：
使用 aiohttp 发送请求需要在异步函数中进行，并且使用 await 关键字等待响应。这意味着你需要使用 asyncio 库来运行你的异步代码。
import aiohttp
import asyncio
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
html = await fetch(session, 'https://httpbin.org/get')
print(html)
# 运行异步主函数
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
在爬虫中的作用
Requests：由于其简单易用的特性，requests 适用于简单的爬虫任务，或者在数据量不大、对爬取速度要求不高的情况下使用。它的同步特性使得代码易于编写和理解，但在处理成百上千个请求时可能会遇到性能瓶颈。
aiohttp：适用于需要高并发请求的复杂爬虫任务。利用 aiohttp 和 asyncio，爬虫可以非常高效地并发处理大量的HTTP请求，显著提升爬取效率。然而，编写异步代码相比同步代码来说更加复杂，需要对异步编程有一定的理解。
根据你的爬虫任务的具体需求（如请求的数量、速度要求等），你可以选择使用 requests 或 aiohttp，或者在某些情况下将两者结合使用，以达到最佳的效果。
2. 解析库
这三个库都是用于解析和操作HTML或XML文档的Python工具，它们在网络爬虫中扮演着重要的角色，允许开发者提取出网页中的有用信息。
BeautifulSoup
BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库，它能够自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为UTF-8编码。它依赖解析器（如lxml和html.parser）来提供快速或更灵活的解析功能。
基本用法：
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
"""
# 使用BeautifulSoup解析HTML
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# 获取标题
title = soup.title.string
# 查找所有的p标签
paragraphs = soup.find_all('p')
print(title)
for p in paragraphs:
print(p.text)
lxml
lxml是一个非常高性能的Python库，用于处理XML和HTML。它在底层使用了C语言的libxml2和libxslt库，因此速度非常快。lxml既支持XPath查询，也支持XSLT转换，是处理复杂XML/HTML文档的强大工具。
基本用法：
from lxml import etree
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
"""
# 解析HTML
root = etree.HTML(html_doc)
# 使用XPath找到标题
title = root.xpath('//title/text()')[0]
# 使用XPath找到所有的p标签
paragraphs = root.xpath('//p')
print(title)
for p in paragraphs:
print(p.text)
pyquery
pyquery是一个使你能够像jQuery那样操作HTML文档的Python库。它基于lxml，因此速度也很快。pyquery适合那些熟悉jQuery的用户使用，因为它提供了相似的语法和功能。
基本用法：
from pyquery import PyQuery as pq
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
"""
# 使用pyquery解析HTML
d = pq(html_doc)
# 获取标题
title = d('title').text()
# 查找所有的p标签
paragraphs = d('p')
print(title)
for p in paragraphs.items():
print(p.text())
在爬虫中的作用
BeautifulSoup：因其易用性和强大的解析能力而广泛用于爬虫开发，尤其适合初学者和那些需要处理复杂或不规则HTML文档的场景。
lxml：因其速度快和支持XPath等高级功能，适合于需要处理大量文档或执行复杂查询的项目。
pyquery：提供了类似jQuery的操作方式，适合那些熟悉前端开发和jQuery的开发者使用。
选择哪个库主要取决于个人偏好、项目需求以及特定任务的复杂性。
3. 数据存储
这一章想了半天其实没啥好写的，无非就是选择一个符合你需求的数据库系统，写入并保存数据即可，这里就做一下不同数据库的横向对比，帮住你选择就行。
数据库类型 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
关系型数据库
（如 MySQL、PostgreSQL） | 数据结构化程度高，数据之间存在明确的关系 | 成熟稳定，支持复杂查询和事务 | 随着数据量增加，扩展性和性能可能受限 |
非关系型数据库
（NoSQL，如 MongoDB、Redis） | 数据结构灵活，需要良好的横向扩展性 | 灵活的数据模型，易于水平扩展，查询性能良好
Redis具有极高的性能和丰富的数据结构支持 | MongoDB不支持传统SQL查询，事务支持有限
Redis数据主要存储在内存中，受限于物理内存大小 |
文档存储数据库
（如 Elasticsearch） | 需要对文本数据进行搜索和分析 | 强大的全文搜索能力，良好的水平扩展性 | 可能需要更多的资源和管理 |
图数据库
（如 Neo4j） | 数据间存在复杂的关系，如社交网络分析 | 优化了复杂关系查询的性能 | 对于非图形相关的查询可能不高效 |
这个表格提供了一个快速参考，以便根据你的具体需求选择合适的数据库。选择数据库时，还应该考虑其他因素，如团队的技术栈、经验、以及维护和运营成本。
4. 并发处理
为了提高爬虫的效率，通常需要实现并发或异步处理。Python提供了几种并发执行任务的方法：
这四个库提供了在Python中实现并发编程的不同方式。以下是每个库的简要介绍和基本用法：
1. threading
threading 模块用于提供线程的创建和管理，使得任务可以在不同的线程中并行执行。线程是操作系统直接支持的执行单元，适用于I/O密集型任务。
基本用法：
import threading
def worker():
"""线程执行的任务"""
print('Worker')
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=worker)
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程完成
thread.join()
2. multiprocessing
multiprocessing 模块允许程序员创建进程，这些进程可以并行运行在不同的CPU核心上。这适用于CPU密集型任务，因为它可以绕过全局解释器锁（GIL），充分利用多核CPU。
基本用法：
from multiprocessing import Process
def worker():
"""进程执行的任务"""
print('Worker')
# 创建进程
process = Process(target=worker)
# 启动进程
process.start()
# 等待进程完成
process.join()
3. asyncio
asyncio 是Python用于编写单线程并发代码的库，通过协程实现。它特别适合于高I/O操作，如网络请求、文件I/O等。
基本用法：
import asyncio
async def worker():
"""协程执行的任务"""
print('Worker')
# 运行事件循环
asyncio.run(worker())
4. concurrent.futures
concurrent.futures 模块提供了一个高层接口，用于异步执行调用。它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两种执行器，分别用于创建线程池和进程池来执行任务。
基本用法：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def worker():
"""线程池中执行的任务"""
print('Worker')
# 创建线程池执行器
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
# 提交任务到线程池
future = executor.submit(worker)
# 等待任务完成并获取结果
result = future.result()
这四个库各有优势和适用场景。选择哪个库主要取决于任务的性质（CPU密集型、I/O密集型）和具体的需求（如是否需要处理大量并发任务、是否涉及异步I/O等）。
5. 反爬虫策略应对
许多网站为了保护数据不被滥用，会实施各种反爬虫策略。应对这些策略，爬虫可能需要：
网站为了保护自己的数据不被滥用，通常会采用一系列反爬虫技术。这些技术的目的是限制或阻止自动化脚本（爬虫）的访问，只允许真实用户的浏览器访问。接下去我们详细聊一下饭爬技术和应对方法
反爬技术
1. 用户代理（User-Agent）检测
2. IP地址限制和封禁
3. 验证码
4. 动态网页和AJAX加载
5. HTTP Referer检查
6. Cookies和Session验证
7. 隐藏数据和混淆
8. 限制访问速率（Rate Limiting）
9. API密钥和认证
10. 行为分析和指纹识别
应对这些反爬技术，开发者需要采取相应的策略，如设置合理的访问频率、使用代理IP、模拟真实用户行为等。然而，重要的是要尊重目标网站的爬虫政策和版权，合法合规地采集数据。
应对方法
面对常见的反爬虫技术，开发者可以采取一系列应对措施来提高爬虫的有效性和健壮性。以下是针对上述反爬技术的一些应对策略：
1. 用户代理（User-Agent）检查应对
2. IP地址限制应对
3. 动态内容加载（JavaScript渲染）应对
4. 验证码应对
手动输入：在需要时手动解决验证码，适用于小规模爬取。
验证码识别技术：利用OCR（光学字符识别）技术或第三方验证码识别服务。
避免触发验证码：通过限制请求频率，使用更加人性化的爬取策略来减少验证码的出现。
5. 请求头部检查应对
6. 请求频率限制应对
7. 分析与模拟登录
8. 内容混淆应对
应对反爬虫技术时，最重要的是遵守网站的robots.txt协议，尊重网站的爬虫指引，不对网站造成负担。此外，确保你的爬虫行为符合法律和道德规范，避免侵犯隐私或数据盗用等非法行为。
6. Web框架
Python作为网络爬虫开发的热门选择，提供了多个强大的爬虫框架，帮助开发者高效地抓取网页数据。下面是一些常用的Python爬虫框架及其简介：
1. Scrapy
Scrapy是一个快速、高层次的屏幕抓取和网页爬取框架，用于爬取网站并从页面中提取结构化的数据。Scrapy使用了Twisted（一个异步网络框架）来处理网络通讯，支持提取数据后的保存到多种类型的数据库中。它非常适合复杂的数据抓取和大规模的爬虫项目。
2. BeautifulSoup + Requests
虽然BeautifulSoup本身不是一个爬虫框架，但它经常与Requests库一起使用来执行简单的网页抓取任务。BeautifulSoup提供了解析HTML或XML的功能，而Requests负责网络请求。这个组合适合简单的爬虫项目和数据抓取任务，特别是对于初学者。
3. Selenium
Selenium最初是为网站自动化测试设计的，但它也可以用于爬虫，尤其是在需要与JavaScript交互以抓取数据的情况下。Selenium可以模拟真实用户的行为，包括点击、滚动和填写表单等，能够处理大多数现代Web应用中的动态内容。
4. Puppeteer (Pyppeteer)
Puppeteer是一个Node库，提供了高级API来控制Chrome或Chromium。Pyppeteer是Puppeteer的Python版本，允许使用Python代码来控制浏览器。它适用于需要执行JavaScript渲染页面的爬虫项目。
横向比较表格
特性/框架 | Scrapy | BeautifulSoup + Requests | Selenium | Pyppeteer |
设计目的 | 网页爬取和抓取数据 | 解析HTML/XML，网页请求 | 网站自动化测试，数据抓取 | 控制浏览器，数据抓取 |
异步支持 | 是 | 否 | 否 | 是 |
处理JavaScript | 通过中间件支持 | 不支持 | 支持 | 支持 |
学习难度 | 中等 | 低 | 中等 | 中等 |
适用场景 | 大规模爬虫项目 | 简单的数据抓取任务 | 需要模拟用户行为的复杂场景 | 动态内容抓取 |
性能 | 高 | 适中 | 低 | 适中 |
每个框架都有其特定的优势和用途。选择哪个框架取决于项目需求、预期的数据量、以及是否需要处理复杂的网页交互。对于简单的数据抓取任务，BeautifulSoup和Requests的组合可能就足够了；对于大规模或复杂的爬虫项目，则可能需要Scrapy或Selenium。如果要抓取的网页内容由JavaScript动态生成，那么Selenium或Pyppeteer会是更好的选择。
源代码
