主要讲解爬虫相关的知识如：http、网页、爬虫法律等，让大家对爬虫有了一个比较完善的了解和一些题外的知识点。

今天这篇文章，我们从今天开始就正式进入实战阶段，后面将会有更多的实际案例。

为大家讲解了HTTP原理，很多人好奇：好好的讲爬虫和HTTP有什么关系？其实我们常说的爬虫（也叫网络爬虫）就是使用一些网络协议发起的网络请求，而目前使用最多的网络协议便是HTTP/S网络协议簇。

一、Python有哪些网络库

在真实浏览网页我们是通过鼠标点击网页然后由浏览器帮我们发起网络请求，那在Python中我们又如何发起网络请求的呢？答案当然是库，具体哪些库？猪哥给大家列一下：

Python2: httplib、httplib2、urllib、urllib2、urllib3、requestsPython3: httplib2、urllib、urllib3、Requests

Python网络请求库有点多，而且还看见网上还都有用过的，那他们之间有何关系？又该如何选择？

httplib/2：这是一个Python内置http库，但是它是偏于底层的库，一般不直接用。而httplib2是一个基于httplib的第三方库，比httplib实现更完整，支持缓存、压缩等功能。一般这两个库都用不到，如果需要自己 封装网络请求可能会需要用到。urllib/urllib2/urllib3：urlliib是一个基于httplib的上层库，而urllib2和urllib3都是第三方库，urllib2相对于urllib增加一些高级功能，如：HTTP身份验证或Cookie等，在Python3中将urllib2合并到了urllib中。urllib3提供线程安全连接池和文件post等支持，与urllib及urllib2的关系不大。requests：requests库是一个基于urllib/3的第三方网络库，它的特点是功能强大，API优雅。由上图我们可以看到，对于http客户端python官方文档也推荐我们使用requests库，实际工作中requests库也是使用的比较多的库。

综上所述，我们选择选择requests库作为我们爬虫入门的起点。另外以上的这些库都是同步网络库，如果需要高并发请求的话可以使用异步网络库：aiohttp，这个后面猪哥也会为大家讲解。

二、requests介绍

希望大家永远记住：学任何一门语言，都不要忘记去看看官方文档。也许官方文档不是最好的入门教程，但绝对是最新、最全的教学文档！

1.首页

requests的官方文档（目前已支持中文）

从首页中让HTTP服务人类这几个字中我们便能看出，requests核心宗旨便是让用户使用方便，间接表达了他们设计优雅的理念。

注：PEP 20便是鼎鼎大名的Python之禅。

警告：非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用，包括：安全缺陷症、冗余代码症、重新发明轮子症、啃文档症、抑郁、头疼、甚至死亡。

2.功能特性

都说requests功能强大，那我们来看看requests到底有哪些功能特性吧：

Keep-Alive & 连接池国际化域名和 URL带持久 Cookie 的会话浏览器式的 SSL 认证自动内容解码基本/摘要式的身份认证优雅的 key/value Cookie自动解压Unicode 响应体HTTP(S) 代理支持文件分块上传流下载连接超时分块请求支持 .netrc

requests 完全满足今日 web 的需求。Requests 支持 Python 2.6—2.7以及3.3—3.7，而且能在 PyPy 下完美运行

三、安装requests

pip install requests

如果是pip3则使用

pip3 install requests

如果你使用anaconda则可以

conda install requests

如果你不想用命令行，可在pycharm中这样下载库

四、爬虫流程

下图是猪哥之前工作总结的一个项目开发流程，算是比较详细，在开发一个大型的项目真的需要这么详细，不然项目上线出故障或者修改需求都无法做项目复盘，到时候程序员就有可能背锅祭天。。。

言归正传，给大家看项目的开发流程是想引出爬虫爬取数据的流程：

确定需要爬取的网页浏览器检查数据来源（静态网页or动态加载）寻找加载数据url的参数规律（如分页）代码模拟请求爬取数据

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总体思路分为三步：

1.分析网页结构，利用xpath表达式爬取到所有的文章名字与链接，并按文章名字生成文件夹。

import requestsfrom urllib import requestfrom lxml import etreeimport osheader = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'}class Spider(object): def start_request(self): url = 'https://www.qidian.com/all' req = request.Request(url,headers=header) html= request.urlopen(req).read().decode('utf-8') html=etree.HTML(html) bigtit_list=html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/text()') ##爬取所有的文章名字 bigsrc_list = html.xpath('//div[@class="book-mid-info"]/h4/a/@href') print(bigtit_list) print(bigsrc_list) for bigtit,bigsrc in zip(bigtit_list,bigsrc_list): if os.path.exists(bigtit)==False: os.mkdir(bigtit) self.file_data(bigsrc,bigtit)

2.利用文章链接，爬取每个章节名字与链接

def file_data(self,bigsrc,bigtit): #详情页 url="http:" bigsrc req = request.Request(url, headers=header) html = request.urlopen(req).read().decode('utf-8') html = etree.HTML(html) print(html) Lit_tit_list = html.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/text()') #爬取每个章节名字 Lit_href_list = html.xpath('//ul[@class="cf"]/li/a/@href') #每个章节链接 for tit,src in zip(Lit_tit_list,Lit_href_list): self.finally_file(tit,src,bigtit)

3.利用每个章节的链接，生成带有章节名称的txt文件，并保存到每个文章文件夹下。

def finally_file(self,tit,src,bigtit): url = "http:" src req = request.Request(url, headers=header) html = request.urlopen(req).read().decode('utf-8') html = etree.HTML(html) text_list = html.xpath('//div[@class="read-content j_readContent"]/p/text()') text = "\n".join(text_list) file_name = bigtit "\\" tit ".txt" print("正在抓取文章：" file_name) with open(file_name, 'a', encoding="utf-8") as f: f.write(text)spider=Spider()spider.start_request()

成功！

生成的文件夹如下图：