前言
简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网，我们通过浏览器访问站点，站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器，这些代码经过浏览器解析、渲染，将丰富多彩的网页呈现我们眼前;
一、爬虫是什么?
如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，
沿着网络抓取自己的猎物(数据)爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序;
从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用;
二、爬虫的基本流程：
用户获取网络数据的方式：
方式1：浏览器提交请求—>下载网页代码—>解析成页面
方式2：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦
爬虫要做的就是方式2
1、发起请求
使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request
Request包含：请求头、请求体等
Request模块缺陷：不能执行JS 和CSS 代码
2、获取响应内容
如果服务器能正常响应，则会得到一个Response
Response包含：html，json，图片，视频等
3、解析内容
解析html数据：正则表达式(RE模块)，第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等
解析json数据：json模块
解析二进制数据:以wb的方式写入文件
4、保存数据
数据库(MySQL，Mongdb、Redis)
文件
三、http协议 请求与响应
Request：用户将自己的信息通过浏览器(socket client)发送给服务器(socketserver)
Response：服务器接收请求，分析用户发来的请求信息，然后返回数据(返回的数据中可能包含其他链接，如：图片，js，css等)
ps：浏览器在接收Response后，会解析其内容来显示给用户，而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后，是要提取其中的有用数据。
四、 request
1、请求方式：
常见的请求方式：GET / POST
2、请求的URL
url全球统一资源定位符，用来定义互联网上一个唯一的资源 例如：一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定
url编码
图片会被编码(看示例代码)
网页的加载过程是：
加载一个网页，通常都是先加载document文档，
在解析document文档的时候，遇到链接，则针对超链接发起下载图片的请求
3、请求头
User-agent：请求头中如果没有user-agent客户端配置，服务端可能将你当做一个非法用户host;
cookies：cookie用来保存登录信息
注意： 一般做爬虫都会加上请求头
请求头需要注意的参数：
(1)Referrer：访问源至哪里来(一些大型网站，会通过Referrer 做防盗链策略;所有爬虫也要注意模拟)
(2)User-Agent:访问的浏览器(要加上否则会被当成爬虫程序)
(3)cookie：请求头注意携带
4、请求体
请求体
如果是get方式，请求体没有内容 (get请求的请求体放在 url后面参数中，直接能看到)
如果是post方式，请求体是format data
ps：
1、登录窗口，文件上传等，信息都会被附加到请求体内
2、登录，输入错误的用户名密码，然后提交，就可以看到post，正确登录后页面通常会跳转，无法捕捉到post
五、 响应Response
1、响应状态码
200：代表成功
301：代表跳转
404：文件不存在
403：无权限访问
502：服务器错误
2、respone header
响应头需要注意的参数：
(1)Set-Cookie:BDSVRTM=0; path=/：可能有多个，是来告诉浏览器，把cookie保存下来。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
(2)Content-Location：服务端响应头中包含Location返回浏览器之后，浏览器就会重新访问另一个页面
3、preview就是网页源代码
JSO数据
如网页html，图片
二进制数据等
六、总结
1、总结爬虫流程：
爬取—>解析—>存储
2、爬虫所需工具：
请求库：requests,selenium(可以驱动浏览器解析渲染CSS和JS，但有性能劣势(有用没用的网页都会加载)
解析库：正则，beautifulsoup，pyquery
存储库：文件，MySQL，Mongodb，Redis
感谢您的阅读，以上就是对python爬虫原理的一些介绍
到此这篇关于关于python爬虫的原理解析的文章就介绍到这了,更多相关python爬虫原理内容请搜索好代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持好代码网！
