几个Python爬虫工具介绍
重点介绍了基于Python的Requests HTTP库和BeautifulSoup网页解析库
Request
Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库，人类可以安全享用
上面一句话 出自Requests官方文档的第一句，从而奠定了其逗逼的文档风格。类似的还有：
警告：非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用，包括：安全缺陷症、冗余代码症、重新发明轮子症、啃文档症、抑郁、头疼、甚至死亡。
Request是一个基于urllib3的Python的Http库。这里就可以看出它的存在是为了取代urllib、urllib2等Http工具的江湖地位的，事实上确实如此，相对于前两者来说它是更高级的工具。比如urllib和urllib2配合使用的时候我们需要手动地用urlencode为POST表单数据编码或者手动为GET方式添加url的查询字符串，使用requests就不需要考虑这种问题。还有keep-alive和Http连接池的功能都是全自动化的。
它的官方文档简单明了，在这里可以找到
Beautiful Soup
当我学习用正则表达式抓取网页内容的时候，就在想这种对着每个页面反反复复的盯着看，都要长鸡眼了，就是为了写一个正则表达式，是不是效率太低也太容易出错了。Beautiful Soup这种工具很明显就是为了解决我的这种疑惑的。
它是一个用于从HTML和XML文档中提取数据的Python库，可以实现文档的导航、查找、修改，让我们从繁琐、低效、易错的正则表达式中解脱出来。它把HTML这种基于标签的文档组织成树的结构，方便我们用面向对象的方式获取内容。目前最新的是beautifulsoup4。
我的系统是Ubuntu16.04，安装Beautiful Soup：
sudo pip install beautifulsoup4
Beautiful Soup有中文版的文档，在这里
Beautiful Soup是一个获取文档内容的高层的封装，它是支持多种解析器的，默认的是Python标准库中的HTMLParser。第三方解析器支持lxml和html5lib，不同的解析器有各自的特点，官方文档中做出了对比的表格。在用html文档构造beautifulsoup对象的时候，可以指定解析器来解析文档：
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(open("index.html"), "html.parser")
如果不指定而系统中又有多种解析器的话，系统会选择最合适的解析器来解析文档。
BeautifulSoup把HTML的每个节点都转换成Python对象，这些对象分为Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment四个种类。
Tag：也就是xml或者HTML中的标签
NavigableString：称为“可以遍历的字符串”
Beautiful
测试网站：http://httpbin.org/
这是一个专门用于测试Http请求和相应的网站。在学习各种工具和方法的时候做实验尝试和验证是必不可少的环节，这种时候这个网站就排上了用场。它支持各种HTTP的场景，请求的响应内容都是以json编码的。例如：
$ curl http://httpbin.org/ip
{"origin": "24.127.96.129"}
事实上，Requests的官网就是是它来讲解的例子。