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python爬虫能做什么
Python是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，相比于其他静态编程语言，Python抓取网页文档的接口更简洁;相比于其他动态脚本语言，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。此外，python中有优秀的第三方包可以高效实现网页抓取，并可用极短的代码完成网页的标签过滤功能。
Python爬虫架构组成:
1. URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器;
2. 网页下载器：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器;
3. 网页解析器：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。
Python爬虫工作原理:
Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，并通过调度器传送给解析器，解析URL内容，并将价值数据和新URL列表通过调度器传递给应用程序，并输出价值信息的过程。
爬虫可以做什么？
你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。
Python爬虫常用框架有：
grab：网络爬虫框架;
scrapy：网络爬虫框架，不支持Python3;
pyspider：一个强大的爬虫系统;
cola：一个分布式爬虫框架;
portia：基于Scrapy的可视化爬虫;
restkit：Python的HTTP资源工具包。它可以让你轻松地访问HTTP资源，并围绕它建立的对象。
demiurge：基于PyQuery的爬虫微框架。
python爬虫项目实战：爬取用户的所有信息，如性别、年龄等
python爬虫项目实战：
爬取糗事百科用户的所有信息，包括用户名、性别、年龄、内容等等。
10个步骤实现项目功能，下面开始实例讲解：
1.导入模块
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
2.添加头文件，防止爬取过程被拒绝链接
def qiuShi(url,page):
################### 模拟成高仿度浏览器的行为 ##############
heads ={
'Connection':'keep-alive',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;
q=0.9,image/webp,image/apng, / ;q=0.8',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36
(KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
}
headall = []
for key,value in heads.items():
items = (key,value)
headall.append(items)
opener = urllib.request.build_opener()
opener.addheaders = headall
urllib.request.install_opener(opener)
data = opener.open(url).read().decode()
################## end ########################################
3.创建soup解析器对象
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')
x = 0
4.开始使用BeautifulSoup4解析器提取用户名信息
############### 获取用户名 ########################
name = []
unames = soup.find_all('h2')
for uname in unames:
name.append(uname.get_text())
#################end#############################
5.提取发表的内容信息
############## 发表的内容 #########################
cont = []
data4 = soup.find_all('div',class_='content')
data4 = str(data4)
soup3 = BeautifulSoup(data4,'lxml')
contents = soup3.find_all('span')
for content in contents:
cont.append(content.get_text())
##############end####################################
6.提取搞笑指数
#################搞笑指数##########################
happy = []
data2 = soup.find_all('span',class_="stats-vote")
data2 = str(data2) # 将列表转换成字符串形式才可以使用
soup1 = BeautifulSoup(data2,'lxml')
happynumbers = soup1.find_all('i',class_="number")
for happynumber in happynumbers:
happy.append(happynumber.get_text())
##################end#############################
7.提取评论数
############## 评论数 ############################
comm = []
data3 = soup.find_all('a',class_='qiushi_comments')
data3 = str(data3)
soup2 = BeautifulSoup(data3,'lxml')
comments = soup2.find_all('i',class_="number")
for comment in comments:
comm.append(comment.get_text())
############end#####################################
8.使用正则表达式提取性别和年龄
######## 获取性别和年龄 ##########################
pattern1 = 'div class="articleGender (w ?)Icon"(d ?)/div'
sexages = re.compile(pattern1).findall(data)
9.设置用户所有信息输出的格局设置
################## 批量输出用户的所以个人信息 #################
print()
for sexage in sexages:
sa = sexage
print(' ' 17, '= = 第', page, '页-第', str(x+1) + '个用户 = = ',' ' 17)
print('【用户名】：',name[x],end='')
print('【性别】：',sa[0],' 【年龄】：',sa[1])
print('【内容】：',cont[x])
print('【搞笑指数】：',happy[x],' 【评论数】：',comm[x])
print(' ' 25,' 三八分割线 ',' ' 25)
x += 1
###################end##########################
10.设置循环遍历爬取13页的用户信息
for i in range(1,14):
url = ' '+str(i)+'/'
qiuShi(url,i)
运行结果，部分截图：
Python爬虫可以爬取什么
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
二
了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
三
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
四
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
五
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.
六
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。
