学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。
Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储
当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？
简单来说这段过程发生了以下四个步骤：
- 查找域名对应的IP地址。
- 向IP对应的服务器发送请求。
- 服务器响应请求，发回网页内容。
- 浏览器解析网页内容。
网络爬虫要做的，简单来说，就是实现浏览器的功能。通过指定url，直接返回给用户所需要的数据，而不需要一步步人工去操纵浏览器获取。
抓取这一步，你要明确要得到的内容是什么？是HTML源码，还是Json格式的字符串等。将得到内容逐一解析就好。具体的如何解析，以及如何处理数据，文章后面提供了非常详细的且功能强大的开源库列表。
当然了，爬去别人家的数据，很有可能会遭遇反爬虫机制的，怎么办？使用代理。
适用情况：限制IP地址情况，也可解决由于“频繁点击”而需要输入验证码登陆的情况。
这种情况最好的办法就是维护一个代理IP池，网上有很多免费的代理IP，良莠不齐，可以通过筛选找到能用的。
对于“频繁点击”的情况，我们还可以通过限制爬虫访问网站的频率来避免被网站禁掉。
有些网站会检查你是不是真的浏览器访问，还是机器自动访问的。这种情况，加上User-Agent，表明你是浏览器访问即可。有时还会检查是否带Referer信息还会检查你的Referer是否合法，一般再加上Referer。也就是伪装成浏览器，或者反“反盗链”。
对于网站有验证码的情况，我们有三种办法：
- 使用代理，更新IP。
- 使用cookie登陆。
- 验证码识别。
接下来我们重点聊聊验证码识别。这个python q-u-n 227--435---450就是小编期待大家一起交流讨论，各种入门资料啊，进阶资料啊，框架资料啊 免费领取
可以利用开源的Tesseract-OCR系统进行验证码图片的下载及识别，将识别的字符传到爬虫系统进行模拟登陆。当然也可以将验证码图片上传到打码平台上进行识别。如果不成功，可以再次更新验证码识别，直到成功为止。
好了，爬虫就简单聊到这儿，有兴趣的朋友可以去网上搜索更详细的内容。
文末附上本文重点：实用Python库大全。
网络
urllib -网络库(stdlib)。
requests -网络库。
grab – 网络库（基于pycurl）。
pycurl – 网络库（绑定libcurl）。
urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。
httplib2 – 网络库。
RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。
MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。
mechanize -有状态、可编程的Web浏览库。
socket – 底层网络接口(stdlib)。
网络爬虫框架
grab – 网络爬虫框架（基于pycurl/multicur）。
scrapy – 网络爬虫框架。
pyspider – 一个强大的爬虫系统。
cola – 一个分布式爬虫框架。
HTML/XML解析器
lxml – C语言编写高效HTML/ XML处理库。支持XPath。
cssselect – 解析DOM树和CSS选择器。
pyquery – 解析DOM树和jQuery选择器。
BeautifulSoup – 低效HTML/ XML处理库，纯Python实现。
html5lib – 根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM。该规范被用在现在所有的浏览器上。
feedparser – 解析RSS/ATOM feeds。
MarkupSafe – 为XML/HTML/XHTML提供了安全转义的字符串。
文本处理
用于解析和操作简单文本的库。
difflib – （Python标准库）帮助进行差异化比较。
Levenshtein – 快速计算Levenshtein距离和字符串相似度。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
esmre – 正则表达式加速器。
ftfy – 自动整理Unicode文本，减少碎片化。
自然语言处理
处理人类语言问题的库。
NLTK -编写Python程序来处理人类语言数据的最好平台。
Pattern – Python的网络挖掘模块。他有自然语言处理工具，机器学习以及其它。
TextBlob – 为深入自然语言处理任务提供了一致的API。是基于NLTK以及Pattern的巨人之肩上发展的。
jieba – 中文分词工具。
SnowNLP – 中文文本处理库。
loso – 另一个中文分词库。
浏览器自动化与仿真
selenium – 自动化真正的浏览器（Chrome浏览器，火狐浏览器，Opera浏览器，IE浏览器）。
Ghost.py – 对PyQt的webkit的封装（需要PyQT）。
Spynner – 对PyQt的webkit的封装（需要PyQT）。
Splinter – 通用API浏览器模拟器（selenium web驱动，Django客户端，Zope）。
多重处理
threading – Python标准库的线程运行。对于I/O密集型任务很有效。对于CPU绑定的任务没用，因为python GIL。
multiprocessing – 标准的Python库运行多进程。
celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。
concurrent-futures – concurrent-futures 模块为调用异步执行提供了一个高层次的接口。
异步
异步网络编程库
asyncio – （在Python 3.4 +版本以上的 Python标准库）异步I/O，时间循环，协同程序和任务。
Twisted – 基于事件驱动的网络引擎框架。
Tornado – 一个网络框架和异步网络库。
pulsar – Python事件驱动的并发框架。
diesel – Python的基于绿色事件的I/O框架。
gevent – 一个使用greenlet 的基于协程的Python网络库。
eventlet – 有WSGI支持的异步框架。
Tomorrow – 异步代码的奇妙的修饰语法。
队列
celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。
huey – 小型多线程任务队列。
mrq – Mr. Queue – 使用redis & Gevent 的Python分布式工作任务队列。
RQ – 基于Redis的轻量级任务队列管理器。
simpleq – 一个简单的，可无限扩展，基于Amazon SQS的队列。
python-gearman – Gearman的Python API。
云计算
picloud – 云端执行Python代码。
dominoup.com – 云端执行R，Python和matlab代码
网页内容提取
提取网页内容的库。
HTML页面的文本和元数据
newspaper – 用Python进行新闻提取、文章提取和内容策展。
html2text – 将HTML转为Markdown格式文本。
python-goose – HTML内容/文章提取器。
lassie – 人性化的网页内容检索工具
WebSocket
用于WebSocket的库。
Crossbar – 开源的应用消息传递路由器（Python实现的用于Autobahn的WebSocket和WAMP）。
AutobahnPython – 提供了WebSocket协议和WAMP协议的Python实现并且开源。
WebSocket-for-Python – Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库。
DNS解析
dnsyo – 在全球超过1500个的DNS服务器上检查你的DNS。
pycares – c-ares的接口。c-ares是进行DNS请求和异步名称决议的C语言库。
计算机视觉
OpenCV – 开源计算机视觉库。
SimpleCV – 用于照相机、图像处理、特征提取、格式转换的简介，可读性强的接口（基于OpenCV）。
mahotas – 快速计算机图像处理算法（完全使用 C++ 实现），完全基于 numpy 的数组作为它的数据类型。
代理服务器
shadowsocks – 一个快速隧道代理，可帮你穿透防火墙（支持TCP和UDP，TFO，多用户和平滑重启，目的IP黑名单）。
tproxy – tproxy是一个简单的TCP路由代理（第7层），基于Gevent，用Python进行配置。
另：
Python有很多Web开发框架,大而全的开发框架非Django莫属,用得也最广泛.有很多公司有使用Django框架,如某狐,某讯等。以简洁著称的web.py,flask都非常易于上手,以异步高性能著称的tornado,源代码写得美如画,知乎,Quora都在用。
本文作者：q1622479435
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