python編寫爬蟲的整體思路簡單清晰，下面來說一下具體的步驟
整體思路流程通過url獲取說要爬取的頁面的響應資訊(requests庫的使用)
通過python中的解析庫來對response進行結構化解析(beautifulsoup庫的使用)
通過對解析庫的使用和對所需要的資訊的定位從response中獲取需要的資料(selecter和xpath的使用)
將資料組織成一定的格式進行儲存(mongodb的使用)
通過對資料庫中的資料進行篩選和組織，進行資料視覺化的初步展示(highcharts庫的使用)
簡單**演示
準備工作
beautifulsoup庫：用於解析返回的網頁資訊
lxml庫：用於解析網頁返回結果
pymongo庫：用於實現python對mongodb的操作
對所需要的網頁進行請求並解析返回的資料
對於想要做乙個簡單的爬蟲而言，這一步其實很簡單，主要是通過requests庫來進行請求，然後對返回的資料進行乙個解析，解析之後通過對於元素的定位和選擇來獲取所需要的資料元素，進而獲取到資料的乙個過程。
以上就是乙個簡單的網頁爬蟲的製作過程，我們可以通過定義不同的爬蟲來實現爬取不同頁面的資訊，並通過程式的控制來實現乙個自動化爬蟲。
以下是乙個爬蟲的例項import requests
from bs4 import beautifulsoup
#58同城的二手市場主頁面
start_url = ''
url_host = ''
#定義乙個爬蟲函式來獲取二手市場頁面中的全部大類頁面的連線
def get_channel_urls(url):
#使用requests庫來進行一次請求
web_data = requests.get(url)
#使用beautifulsoup對獲取到的頁面進行解析
soup = beautifulsoup(web_data.text, 'lxml')
#根據頁面內的定位資訊獲取到全部大類所對應的連線
urls = soup.select('ul.ym-submnu > li > b > a')
#作這兩行處理是因為有的標籤有鏈結，但是卻是空內容
for link in urls:
if link.text.isspace():
continue
else:
page_url = url_host + link.get('href')
print(page_url)
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