在 Linux 系统上写爬虫与在其他系统上写爬虫基本相同，主要关注以下几个方面的操作：

设置开发环境：安装 Python 并搭建所需开发环境。

如何在Linux系统上写爬虫_IP

安装依赖库：从正规的源码文件或者在线 PyPI 上下载所需要的 Python 第三方库（如 Requests、BeautifulSoup等）并进行安装，可以使用 pip install 命令。

编写代码：利用 Python 爬虫库进行网络请求、数据解析、信息提取等操作，编写相应的处理逻辑和函数模块。

运行和测试爬虫程序：通过命令行终端输入相应的运行命令，进行程序调试和测试，并观察控制台输出结果是否符合预期。

以下是一个简单的 Python scrapy 框架爬虫示例：

import scrapy


class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
        'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }

        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

这个示例是一种利用 Python Scrapy 框架的简单爬虫，可以访问以引文名言为主题的网站，抓取每页的内容，并将抓取到的数据保存到 JSON 文件中。运行爬虫的命令行命令如下：

$ scrapy crawl quotes -o quotes.json

在 Linux 上进行爬虫开发，需要注意以下事项：

设置网络代理：如果需要通过代理访问特定网站，需要特别设置。

账号权限： 程序可能涉及到对系统资源的操作，如文件读写等，需要预先配置程序运行所需的相应账号（like root 或 www-data）权限

防止IP受到封锁处置：应当遵守反扒策略，并且应该设计合适的策略和技术手段，例如添加随机睡眠时间、使用 IP 代理池、加入 UA 伪装等措施，以提高爬虫的稳定性和可靠性，在控制爬虫访问频率的同时保证数据获取的准确性。