一、什么叫爬虫
爬虫，又名“网络爬虫”，就是能够自动访问互联网并将网站内容下载下来的程序。它也是搜索引擎的基础，像百度和GOOGLE都是凭借强大的网络爬虫，来检索海量的互联网信息的然后存储到云端，为网友提供优质的搜索服务的。
二、爬虫有什么用
你可能会说，除了做搜索引擎的公司，学爬虫有什么用呢？哈哈，总算有人问到点子上了。打个比方吧：企业A建了个用户论坛，很多用户在论坛上留言讲自己的使用体验等等。现在A需要了解用户需求，分析用户偏好，为下一轮产品迭代更新做准备。那么数据如何获取，当然是需要爬虫软件从论坛上获取咯。所以除了百度、GOOGLE之外，很多企业都在高薪招聘爬虫工程师。你到任何招聘网站上搜“爬虫工程师”看看岗位数量和薪资范围就懂爬虫有多热门了。
三、爬虫的原理
发起请求：通过HTTP协议向目标站点发送请求（一个request），然后等待目标站点服务器的响应。
获取响应内容：如果服务器能正常响应，会得到一个Response。Response的内容便是所要获取的页面内容，响应的内容可能有HTML，Json串，二进制数据（如图片视频）等等。
解析内容：得到的内容可能是HTML，可以用正则表达式、网页解析库进行解析；可能是Json，可以直接转为Json对象解析；可能是二进制数据，可以做保存或者进一步的处理。
保存数据：数据解析完成后，将保存下来。既可以存为文本文档、可以存到数据库中。
四、Python爬虫实例
前面介绍了爬虫的定义、作用、原理等信息，相信有不少小伙伴已经开始对爬虫感兴趣了，准备跃跃欲试呢。那现在就来上“干货”，直接贴上一段简单Python爬虫的代码：
1.前期准备工作：安装Python环境、安装PYCHARM软件、安装MYSQL数据库、新建数据库exam、在exam中建一张用于存放爬虫结果的表格house[SQL语句：create table house(price varchar(88),unit varchar(88),area varchar(88));]
2.爬虫的目标：爬取链家租房网上（url: https://bj.lianjia.com/zufang/）首页中所有链接里的房源的价格、单位及面积，然后将爬虫结构存到数据库中。
3.爬虫源代码：如下
import requests #请求URL页面内容
from bs4 import BeautifulSoup #获取页面元素
import pymysql #链接数据库
import time #时间函数
import lxml #解析库（支持HTML\XML解析，支持XPATH解析）
#get_page 函数作用：通过requests的get方法得到url链接的内容，再整合成BeautifulSoup可以处理的格式
def get_page(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
return soup
#get_links 函数的作用：获取列表页所有租房链接
def get_links(link_url):
soup = get_page(link_url)
links_div = soup.find_all('div',class_="pic-panel")
links=[div.a.get('href') for div in links_div]
return links
#get_house_info函数作用是：获取某一个租房页面的信息：价格、单位、面积等
def get_house_info(house_url):
soup = get_page(house_url)
price =soup.find('span',class_='total').text
unit = soup.find('span',class_='unit').text.strip()
area = 'test' #这里area字段我们自定义一个test做测试
info = {
'价格':price,
'单位':unit,
'面积':area
}
return info
#数据库的配置信息写到字典
DataBase ={
'host': '127.0.0.1',
'database': 'exam',
'user' : 'root',
'password' : 'root',
'charset' :'utf8mb4'}
#链接数据库
def get_db(setting):
return pymysql.connect(**setting)
#向数据库插入爬虫得到的数据
def insert(db,house):
values = "'{}',"*2 + "'{}'"
sql_values = values.format(house['价格'],house['单位'],house['面积'])
sql ="""
insert into house(price,unit,area) values({})
""".format(sql_values)
cursor = db.cursor()
cursor.execute(sql)
db.commit()
#主程序流程：1.连接数据库 2.得到各个房源信息的URL列表 3.FOR循环从第一个URL开始获取房源具体信息（价格等）4.一条一条地插入数据库
db = get_db(DataBase)
links = get_links('https://bj.lianjia.com/zufang/')
for link in links:
time.sleep(2)
house = get_house_info(link)
insert(db,house)
首先，“工欲善其事必先利其器”，用Python写爬虫程序也是一样的道理，写爬虫过程中需要导入各种库文件，正是这些及其有用的库文件帮我们完成了爬虫的大部分工作，我们只需要调取相关的借口函数即可。导入的格式就是import库文件名。
这里要注意的是在PYCHARM里安装库文件，可以通过光标放在库文件名称上，同时按ctrl+alt 键的方式来安装，也可以通过命令行（Pip install 库文件名）的方式安装，如果安装失败或者没有安装，那么后续爬虫程序肯定会报错的。在这段代码里，程序前五行都是导入相关的库文件：requests用于请求URL页面内容；BeautifulSoup用来解析页面元素；pymysql用于连接数据库；time包含各种时间函数；lxml是一个解析库，用于解析HTML、XML格式的文件，同时它也支持XPATH解析。
其次，我们从代码最后的主程序开始看整个爬虫流程：
通过get_db函数连接数据库。再深入到get_db函数内部，可以看到是通过调用
Pymysql的connect函数来实现数据库的连接的，这里**seting是Python收集关键字参数的一种方式，我们把数据库的连接信息写到一个字典DataBase里了，将字典里的信息传给connect做实参。
通过get_links函数，获取链家网租房首页的所有房源的链接。所有房源的链接以列表形式存在Links里。get_links函数先通过requests请求得到链家网首页页面的内容，再通过BeautifuSoup的接口来整理内容的格式，变成它可以处理的格式。最后通过电泳find_all 函数找到所有包含图片的div样式，再通过一个for循环来获得所有div样式里包含的超链接页签（a）的内容（也就是 href 属性的内容），所有超链接都存放在列表links中。
通过FOR循环，来遍历links中的所有链接（比如其中一个链接是：https://bj.lianjia.com/zufang/101101570737.html）
用和2）同样的方法，通过使用find函数进行元素定位获得3）中链接里的价格、单位、面积信息，将这些信息写到一个字典Info里面。
调用insert函数将某一个链接里得到的Info信息写入数据库的house表中去。深入到insert函数内部，我们可以知道它是通过数据库的游标函数cursor()来执行一段SQL语句然后数据库进行commit操作来实现响应功能。这里SQL语句的写法比较特殊，用
到了format函数来进行格式化，这样做是为了便于函数的复用。
最后，运行一下爬虫代码，可以看到链家网的首页所有房源的信息都写入到数据里了。（注：test是我手动指定的测试字符串）
后记：其实Python爬虫并不难，熟悉整个爬虫流程之后，就是一些细节问题需要注意，比如如何获取页面元素、如何构建SQL语句等等。遇到问题不要慌，看IDE的提示就可以一个个地消灭BUG，最终得到我们预期的结构。
最后：
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