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`网络爬虫也称为“蜘蛛”，它可以在海量的互联网信息爬取需要的信息。简单地说它是模拟人类请求网站的行为，即自动请求网页、抓取数据，然后从中提取有价值的数据 。具体步骤如下，首先发送请求获取目标网页，通过分析页面获得网页的源代码。其次，解析页面从网页源代码中提取出本研究所需的数据。该操作为数据的处理以及分析提供便利，因此需要给予高度重视。最后，以适当的格式保存抽取的部分数据。通常以 TXT文本、CSV或JSON等格式将数据保存在文本中。
学习python爬虫之前，在学校安排的《数据仓库与数据挖掘》课程中，学习了一线python的基础知识。之后我便在慕课和b站中自学了python爬虫的一些知识，对python爬虫有一定的知识储备。在本课程开课，跟着老师学习真正的python爬虫之后，才算是真正入门python爬虫，也才知道网上免费的课程其实只是教一些皮毛的东西，学校的老师教给我们的才是更深入更全面的知识，通过老师传授的知识，然后自己去爬取到的数据有一种莫名的震撼和成就感，终于感受到了python爬虫的有趣和魅力。
刚开始上老师的课时，感觉和学校里面老师的讲课方式不一样，学校里面的老师大多数偏向于讲一些书本上的理论知识，很少关心能否真正实践于生活。但老师的讲课方式恰恰相反，相对于其他老师更侧重于学习该课之后能否服务于将来的实际生活，能否在将来的工作和生活中起作用。
老师在讲课过程中，通过讲课内容然后教我们安装了一些python爬虫需要用到的软件，比如Anaconda、Pycharm、Mysql、Mongodb等，有了这些工具我们可以更好的进行爬虫学习。
学习一学期老师的课程之后，关于python爬虫我的一些总结，大概学习步骤为：
（1） 安装requests库和BeautifulSoup库；
（2） 获取爬虫所需的header和cookie
（3） 获取网页
（4） 解析网页
（5） 分析得到的信息，简化地址
（6） 爬取内容，清洗数据
（7） 将相应数据库连接进行数据存储
以上，有不足的地方，python这个语言需要一个不断学习的过程，python功能很多，爬虫只是其中一个功能，深入学习python我相信肯定还会有更大的收获，但目前肯定还是把python学透学精，所以结束该课程之后也还要继续学习python爬虫，多多实践，遇到问题首先学会自己去尝试解决，解决不了再去请教专业人士。这样子才会学到更多知识，才能再将来的工作中才会帮助到我们。
（1） Requests
requests是一个很实用的Python HTTP客户端库，爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到，requests是Python语言的第三方的库，专门用于发送HTTP请求。
（2） urllib
urllib是Python内置的HTTP请求库，不需要额外安装，它包含4个模块。
（3） scrapy
scrapy是适用于Python的一个高层次的屏幕抓取和网站抓取框架，用于抓取网站站点并从页面中提取机构化的数据。可用于数据监测、数据挖掘等方面。
（4） gerapy_auto_extractor
gerapy-auto-extractor的Python项目详细描述Gerapy自动提取器这是Gerapy的自动提取器模块。
（5） pymysql
pymysql是一个连接mysql数据库的第三方模块，可作为连接mysql数据库的客户端，对数据库进行增删改查操作 。
（6） BeautifulSoup
Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式，这时，Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后，你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib一样出色的python解释器，为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。
（7） pymongo
pymongo是Python中用来操作MongoDB的一个库。 而MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。. 其文件存储格式类似于JSON，叫BSON，不严谨、通俗地理解，就是Python中的字典键值对格式。
（8） gerapy
gerapy 是一款分布式爬虫管理框架，支持 Python 3，基于 Scrapy、Scrapyd、Scrapyd-Client、Scrapy-Redis、Scrapyd-API、Scrapy-Splash、Jinjia2、Django、Vue.js 开发，Gerapy 可以帮助我们：更方便地控制爬虫运行、更直观地查看爬虫状态、更实时地查看爬取结果、更简单地实现项目部署、更统一地实现主机管理、更轻松地编写爬虫代码。
（9） sqlalchemy
sqlalchemy是Python编程语言下的一款orm框架，此框架建立在数据库api之上，使用关系对象映射进行数据库操作。通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将面向对象语言程序中的对象自动持久化到关系数据库中。
1、Scrapy简述
Scrapy是一个可以爬取网站数据，为了提取结构性数据而编写的开源框架。Scrapy的用途非常广泛，不仅可以应用到网络爬虫中，还可以用于数据挖掘、数据监测以及自动化测试等。Scrapy是基于Twisted的异步处理框架，架构清晰、可扩展性强，可以灵活完成各种需求。
在Scrapy的工作流程中主要包括以下几个部分：
（1） Scrapy Engine（框架的引擎）：用于处理整个系统的数据流，触发各种事件，是整个框架的核心。
（2） Scheduler（调度器）：用于接收引擎发过来的请求，添加至队列中，在引擎再次请求时将请求返回给引擎。可以理解为从URL队列中取出一个请求地址，同时去除重复的请求地址。
（3） Downloader（下载器）：用于从网络下载Web资源。
（4） Spiders（网络爬虫）：从指定网页中爬取需要的信息。
（5） Item Pipline（项目管道）：用于处理爬取后的数据，例如数据的清洗、验证以及保存。
（6） Downloader Middlewares（下载器中间件）：位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用于处理 引擎与下载器之间的网络请求与响应。
（7） Spider Middlewares（爬虫中间件）：位于爬虫与引擎之间，主要用于处理爬虫的响应输入和请求输出。
（8） Scheduler Middlewares（调度中间件）：位于引擎和调度之间，主要用于处理从引擎发送到调度的请求和响应。
2、配置Scrapy框架
A． Items.py的配置：设置title/url/content/student-id等几个列标签
B．Middlewares.py的配置：添加header
C． Pipelines.py的配置：配置scrapy与数据库的链接
D．Settings.py 的配置：添加浏览器身份
添加MONGODB数仓设置：
3.创建爬虫python文件：打开powershell，输入scrapy genspider new
4.编写爬虫代码
在pycharm中打开我们创建的python爬虫文件，进行如下代码输入：
5.数据存储
6.结果截图
（1） 安装gerapy、scrapyd、pywin32、gerapy_auto_extractor模块
（2） 将数据迁移，生成表单
（3） 生成数据库
（4）创建用户
（5） 启动新的cmd，cd进入虚拟环境的启动Scripts文件，启动scrapy脚本
（6）不要关闭窗口，打开浏览器输入127.0.0.1:8000
（7）输入密码和用户名
创建新的主机，ip 为127.0.0.1 端口为8600
将脚本文件夹放入project的文件夹下
名称为“南方网”，执行的文件名称NewsData，脚本为news,主机名localhost，调度方式为interval；
运行时间设置为1分钟，时区选择香港时间。
项目部署
运行结果：
Navicat中mongodb数据库导入的表单：
