爬虫的使用：爬虫用来对网络的数据信息进行爬取，通过URL的形式，将数据保存在数据库中并以文档形式或者报表形式进行展示。
爬虫可分为通用式爬虫或特定式爬虫，像我们经常用到的搜索引擎就属于通用式爬虫，如果针对某一特定主题或者新闻进行爬取，则属于特定式爬虫。
一般用到的第三方库有urllib、request、BeautifuiSoup。经常用到的框架为Scrapy和PySpider
爬虫的爬取步骤：
- 获取指定的url链接，获得链接网址上的所有代码信息。
- 通过python的正则表达式，将嵌套的HTML代码和数据进行分离。
- 获取数据后，保存在文档或者数据库中。方便后续的展示。
正常的网络传输大致分为Request(请求)和Response(响应)两类。
正常的HTTP请求一般分为get和post方法#
#使用urllib2编写最简单的爬虫代码
from urllib import request as urllib2
#在进行url请求时，应该添加User-Agent头进行识别 header = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Window
s NT 6.1; Trident/5.0;"}
request = urllib2.Request("http://www.baidu.com"，headers=header )response = urllib2.urlopen(request)
html = response.read()
print (html)我们爬取的数据可分为结构化和非结构化两种
- 结构化数据：XML\JSON格式文件
- 非结构化数据：文本、图片、HTML文件
lxml VS BeautifulSoup
lxml为局部遍历，效率较高。而BeautifulSoup为全局遍历，基于HTML DOM的，性能较差。
#使用requests编写爬虫代码
import requests
r = requests.get("http://www.baidu.com")
print(r.status_code) #输出状态码
print(r.text) #输出返回文本
print(r.json) #输出json格式文件
print(r.url) #输出访问的url地址
Scrapy架构图
Engine：负责其他组件的运转流程调度。
Scheduler：接收引擎发过来的request请求，并对其进行整理排列。当需要时返还。
Downloader：下载引擎所发送的Requests请求，并将获得的Response交给引擎，由Spider来处理。
Spider：负责从Response中提取Item中需要的数据，并将其他的URL提交给引擎，再转交给Scheduler。
Item PipeLine：负责处理Spider中的Item，并进行后期处理。
Downloader Middlewares：扩展下载功能组件
Spider Middlewares：扩展引擎和Spider通信的功能组件
Scrapy不支持分布式，Scrapy-redis提供了以redis为基础的组件
反爬虫策略：
- 动态设置User-Agent(浏览器识别)
- 禁用cookies
- 使用VPN和代理IP
