本文介绍如何使用Python编写网络爬虫，包括网页解析，数据抓取，数据存储等方面的知识点。
一、准备工作
在开始编写网络爬虫之前，需要安装一些工具和库，包括：
1. Python的解释器。
Python官方网站：https://www.python.org/downloads/2. 网络爬虫相关的库：requests, BeautifulSoup, lxml, pandas。
pip install requestspip install beautifulsoup4pip install lxmlpip install pandas二、网页解析
在使用爬虫抓取数据之前，需要了解如何解析网页。
1. HTML基础
HTML（Hypertext Markup Language）是一种用来描述网页的语言。
一个HTML网页通常由以下部分组成：
1. DOCTYPE 声明
<!DOCTYPE html>2. html标签
<html>3. head标签
<head></head>4. body标签
<body></body>5. title标签
<title></title>6. 其他元素
<h1></h1>2. Beautiful Soup简介
Beautiful Soup是一个Python库，用于从 HTML 和 XML 文档中提取数据。
Beautiful Soup的主要功能：
1. 解析 HTML 和 XML 文件
2. 修复含有未闭合标签等错误的文档
3. 提供查找和修改文档的 API
3. lxml库简介
lxml是Python的一个外部库，用于处理XML和HTML文档。
lxml可以使用XPath表达式来查询和提取文档中的数据。
三、数据抓取
在学习如何使用Python编写网络爬虫之前，需要了解一些常用的HTTP方法：
1. GET方法：获取指定的资源。
2. POST方法：提交数据。
3. PUT方法：更新资源。
4. DELETE方法：删除资源。
5. HEAD方法：获取文档的头部信息。
1. requests库
requests是Python的一个库，用于发送HTTP请求和接收HTTP响应。
requests库支持以下HTTP方法：
1. GET方法：requests.get(url, params=None, **kwargs)
2. POST方法：requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
3. PUT方法：requests.put(url, data=None, **kwargs)
4. DELETE方法：requests.delete(url, **kwargs)
5. HEAD方法：requests.head(url, **kwargs)
2. 抓取数据实例
代码示例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.baidu.com/'
response = requests.get(url)
html_doc = response.text
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
title = soup.title.string
print(title)四、数据存储
在抓取到数据之后，需要将数据存储到本地或者服务器上。
数据存储的方式包括文本存储，CSV文件存储，JSON文件存储，MySQL数据库存储等。
1. Pandas库
Pandas是Python的数据分析库，支持将数据存储为CSV，Excel等格式。
使用Pandas进行数据存储包括以下几个步骤：
1. 读取数据：使用Pandas读取数据。
2. 处理数据：使用Pandas对数据进行处理和清洗。
3. 存储数据：使用Pandas将数据存储为CSV，Excel等格式的文件。
2. 数据存储实例
代码示例：
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.baidu.com/'
response = requests.get(url)
html_doc = response.text
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
title = soup.title.string
df = pd.DataFrame({'Title': [title]})
df.to_csv('title.csv', index=None)五、总结
本文介绍了Python网络爬虫的基本知识，包括网页解析，数据抓取，数据存储等方面的知识点。希望读者能够掌握网络爬虫的基本技能，进一步提升自己的能力。