本文将从多个方面介绍Python爬虫文档的相关内容，包括：爬虫基础知识、爬虫框架及常用库、爬虫实战等。
一、爬虫基础知识
1、爬虫的定义：
爬虫是一种自动化程序，通过模拟人的行为在Internet上搜集信息的程序。2、爬虫的基本流程：
请求网站 -> 获取网站数据 -> 解析数据 -> 存储数据3、爬虫的核心技术：
1）HTTP协议：请求/响应过程
2）HTML：页面结构及信息抽取
3）正则表达式：信息匹配
4）数据库：信息存储二、爬虫框架及常用库
1、爬虫框架：
1）Scrapy：高效、快速开发框架，采用异步IO模型。
2）PySpider：Python分布式爬虫框架，可动态添加爬虫。
3）Pyspider：Python爬虫系统，支持定时任务、优先级等功能。
4）Gevent：多线程异步爬虫。2、常用库：
1）Requests：基于HTTP协议的网络访问库。
2）BeautifulSoup：HTML页面信息提取库。
3）Selenium：Web页面自动化测试库，用于模拟浏览器行为。
4）Pandas：数据处理库，用于数据整合、清洗、分析。三、爬虫实战
1、爬取示例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml'
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
# 解析网页信息
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
tagToday = soup.find('p', class_ = 'tem') # 温度
tag = soup.find('p', class_ = 'wea') # 天气
print(tagToday.text)
print(tag.text)2、爬虫注意事项：
1）尊重网站规则，遵守robots协议。
2）避免爬虫被反爬虫技术识别，可设置请求头，设置爬取时间间隔等。
3）注意数据存储过程，规避数据重复、丢失等问题。四、总结
本文从基础、框架、实战三个方面全面介绍了Python爬虫文档相关内容，加深了对于爬虫的了解与认知，同时也提供了实践经验和注意事项，希望能对爬虫初学者有所帮助。