A. 如何入門 python 爬蟲
入門的話，我的經歷：
1.先用python寫一個爬取網頁源代碼的爬蟲（最先是爬取個人博客，會遇到亂碼問題當時困擾了很久）
2.後來寫了爬取網路圖片的程序，自動下載小說（我愛看小說-_-）（接觸正則表達式）
3.然後網路圖片他那種分頁模式，一般一頁只有20張左右的圖片，分析源代碼，完善爬取程序，不受到限制，一次可以下幾千張（圖片有的是原圖，有的是縮略圖）
4.後來發現程序卡頓，就添加了多線程。
5.然後模擬登陸一些不用驗證碼的網頁（我學校的oj），cookie登陸B站（本來想寫一個搶樓的腳本的，後來發現搶樓的被封號了-_-，就放棄了）
對於使用的庫，python2 與 python3 有點不同，我學的是python3
先用的是urllib.request，後來用requests（第三方庫），在後來接觸Scrapy(也是第三方庫)
現在因為事情多了，就把python放下了，准備寒假寫一些腳本，畢竟python不會有期末考試...
我的個人經歷，希望可以幫到你。
B. Python網頁解析庫：用requests-html爬取網頁
Python 中可以進行網頁解析的庫有很多，常見的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在網上玩爬蟲的文章通常都是介紹 BeautifulSoup 這個庫，我平常也是常用這個庫，最近用 Xpath 用得比較多，使用 BeautifulSoup 就不大習慣，很久之前就知道 Reitz 大神出了一個叫 Requests-HTML 的庫，一直沒有興趣看，這回可算歹著機會用一下了。
使用 pip install requests-html 安裝，上手和 Reitz 的其他庫一樣，輕松簡單：
這個庫是在 requests 庫上實現的，r 得到的結果是 Response 對象下面的一個子類，多個一個 html 的屬性。所以 requests 庫的響應對象可以進行什麼操作，這個 r 也都可以。如果需要解析網頁，直接獲取響應對象的 html 屬性：
不得不膜拜 Reitz 大神太會組裝技術了。實際上 HTMLSession 是繼承自 requests.Session 這個核心類，然後將 requests.Session 類里的 requests 方法改寫，返回自己的一個 HTMLResponse 對象，這個類又是繼承自 requests.Response,只是多加了一個 _from_response 的方法來構造實例：
之後在 HTMLResponse 里定義屬性方法 html，就可以通過 html 屬性訪問了,實現也就是組裝 PyQuery 來干。核心的解析類也大多是使用 PyQuery 和 lxml 來做解析，簡化了名稱，挺討巧的。
元素定位可以選擇兩種方式：
方法名非常簡單，符合 Python 優雅的風格，這里不妨對這兩種方式簡單的說明：
定位到元素以後勢必要獲取元素裡面的內容和屬性相關數據，獲取文本：
獲取元素的屬性：
還可以通過模式來匹配對應的內容：
這個功能看起來比較雞肋，可以深入研究優化一下，說不定能在 github 上混個提交。
除了一些基礎操作，這個庫還提供了一些人性化的操作。比如一鍵獲取網頁的所有超鏈接，這對於整站爬蟲應該是個福音，URL 管理比較方便：
內容頁面通常都是分頁的，一次抓取不了太多，這個庫可以獲取分頁信息：
結果如下：
通過迭代器實現了智能發現分頁，這個迭代器裡面會用一個叫 _next 的方法，貼一段源碼感受下：
通過查找 a 標簽裡面是否含有指定的文本來判斷是不是有下一頁，通常我們的下一頁都會通過 下一頁 或者 載入更多 來引導，他就是利用這個標志來進行判斷。默認的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我個人認為這種方式非常不靈活，幾乎沒有擴展性。 感興趣的可以往 github 上提交代碼優化。
也許是考慮到了現在 js 的一些非同步載入，這個庫支持 js 運行時，官方說明如下：
使用非常簡單，直接調用以下方法：
第一次使用的時候會下載 Chromium，不過國內你懂的，自己想辦法去下吧，就不要等它自己下載了。render 函數可以使用 js 腳本來操作頁面，滾動操作單獨做了參數。這對於上拉載入等新式頁面是非常友好的。
C. 如何利用Python爬蟲從網頁上批量獲取想要的信息
稍微說一下背景，當時我想研究蛋白質與小分子的復合物在空間三維結構上的一些規律，首先得有數據啊，數據從哪裡來？就是從一個涵蓋所有已經解析三維結構的蛋白質-小分子復合物的資料庫裡面下載。這時候，手動一個個去下顯然是不可取的，我們需要寫個腳本，能從特定的網站選擇性得批量下載需要的信息。python是不錯的選擇。
import urllib #python中用於獲取網站的模塊
import urllib2, cookielib
有些網站訪問時需要cookie的，python處理cookie代碼如下：
cj = cookielib.CookieJar ( )
opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )
urllib2.install_opener （opener）
通常我們需要在網站中搜索得到我們需要的信息，這里分為二種情況：
1. 第一種，直接改變網址就可以得到你想要搜索的頁面：
def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx.cgi?&' + 『你想要搜索的參數』 # 結合自己頁面情況適當修改
page = urllib2.urlopen(url)
pageContent = page.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息
2.第二種，你需要用到post方法，將你搜索的內容放在postdata裡面，然後返回你需要的頁面
def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx' #這個網址是你進入搜索界面的網址
postData = urllib.urlencode( { 各種『post』參數輸入 } ) #這裡面的post參數輸入需要自己去查
req= urllib2.Request (url, postData)
pageContent = urllib2.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息
在獲取了我們需要的網頁信息之後，我們需要從獲得的網頁中進一步獲取我們需要的信息，這里我推薦使用 BeautifulSoup 這個模塊， python自帶的沒有，可以自行網路谷歌下載安裝。 BeautifulSoup 翻譯就是『美味的湯』，你需要做的是從一鍋湯裡面找到你喜歡吃的東西。
import re # 正則表達式，用於匹配字元
from bs4 import BeautifulSoup # 導入BeautifulSoup 模塊
soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我們搜索得到的頁面
soup就是 HTML 中所有的標簽（tag）BeautifulSoup處理格式化後的字元串，一個標準的tag形式為：
hwkobe24
通過一些過濾方法，我們可以從soup中獲取我們需要的信息：
（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
這裡面，我們通過添加對標簽的約束來獲取需要的標簽列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是尋找名字為『p』的 標簽，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class屬性為"tittle" 的標簽，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class屬性中包含『lass』的所有標簽，這里用到了正則表達式（可以自己學習一下，非常有用滴）
當我們獲取了所有想要標簽的列表之後，遍歷這個列表，再獲取標簽中你需要的內容，通常我們需要標簽中的文字部分，也就是網頁中顯示出來的文字，代碼如下：
tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果標簽比較復雜，可以用多個過濾條件使過濾更加嚴格
for tag in tagList:
print tag.text
f.write ( str(tag.text) ) #將這些信息寫入本地文件中以後使用
（2）find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
它與 find_all( ) 方法唯一的區別是 find_all() 方法的返回結果是值包含一個元素的列表,而 find() 方法直接返回結果
（3）find_parents( ) find_parent( )
find_all() 和 find() 只搜索當前節點的所有子節點,孫子節點等. find_parents() 和 find_parent() 用來搜索當前節點的父輩節點,搜索方法與普通tag的搜索方法相同,搜索文檔搜索文檔包含的內容
（4）find_next_siblings() find_next_sibling()
這2個方法通過 .next_siblings 屬性對當 tag 的所有後面解析的兄弟 tag 節點進代, find_next_siblings() 方法返回所有符合條件的後面的兄弟節點,find_next_sibling() 只返回符合條件的後面的第一個tag節點
（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()
這2個方法通過 .previous_siblings 屬性對當前 tag 的前面解析的兄弟 tag 節點進行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合條件的前面的兄弟節點, find_previous_sibling() 方法返回第一個符合條件的前面的兄弟節點
（6）find_all_next() find_next()
這2個方法通過 .next_elements 屬性對當前 tag 的之後的 tag 和字元串進行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合條件的節點, find_next() 方法返回第一個符合條件的節點
（7）find_all_previous() 和 find_previous()
這2個方法通過 .previous_elements 屬性對當前節點前面的 tag 和字元串進行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合條件的節點, find_previous()方法返回第一個符合條件的節點
具體的使用方法還有很多，用到這里你應該可以解決大部分問題了，如果要更深入了解可以參考官方的使用說明哈！