Python爬虫介绍
Python 作为一种广泛应用的编程语言，在 Web 开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域都有着重要的应用。
Python 的易学性、清晰性和可移植性等特点使它得到很多技术人士的喜爱。对于数据科学和机器学习领域的程序员来说，Python 提供了强大的 API 和众多的库，使其成为数据科学和机器学习的首选语言。
在 Python 的众多应用中，爬虫一直有着超高需求。这主要是因为 Python 具有简洁明了的语法和丰富的库，使得开发网络爬虫工具或脚本变得相对容易。
1.为什么是爬虫？
爬虫技术被大众推崇，主要是因为它极大地方便了我们对信息的获取和处理。早期的爬虫就已被用于搜索引擎抓取网页内容，帮助用户检索信息。
如今，随着网络的迅速发展，以网络爬虫为基础的大数据收集已经深入到我们生活的方方面面。比如，搜索引擎通过爬虫抓取互联网上的网页内容，然后建立索引并提供搜索服务；电商网站通过爬虫抓取商品信息和价格，以便用户比较和选择；社交媒体网站通过爬虫抓取用户的个人信息和发布的内容，以便提供个性化的服务等等。
当然，除了搜索引擎和电商平台以外，爬虫还在数据分析、数据挖掘、人工智能等领域有很多应用。值得注意的是，爬虫技术虽然强大且应用广泛，但其也面临一些挑战，如何应对网站的反爬机制、如何处理动态网页、如何提高爬取效率等问题。一直被讨论着。因此，爬虫技术仍需要不断地学习和实践。
2.为什么用 Python 做爬虫
作为一种自动获取互联网信息的程序，爬虫能从互联网上抓取出对我们有价值的信息。Python 爬虫则是使用 Python 编程语言开发的网络爬虫工具或脚本。这种自动化程序可以浏览互联网并提取所需的信息，由于 Python 的简洁语法和丰富的库，使其成为构建高效、灵活且可扩展的爬虫工具的理想选择。
Python 爬虫技术包括调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器等五个部分。在数据获取方面，爬虫技术可以在特定的规则之下，对大量数据的信息进行获取。而在自动化需求方面，例如信息聚合、搜索等方面也都有所应用。
在解析网页数据时，常用的技术包括正则表达式、XPath、Beautiful Soup和JSONPath。此外，还有封装了这些技术的 Python 模块或库，如re模块、lxml库、bs4库和json模块。这些技术和模块在爬取有价值数据时发挥了重要作用。
3.爬虫并非那么完美
爬虫虽然可以做很多事情，但不代表它无所不能。爬虫技术也存在优缺点。优点主要包括以下几点：首先，它可以自动采集网页内容，这在互联网搜索引擎和其他类似的网站中尤其有用，可以更快地获取这些网站的内容。其次，爬虫可以处理大量数据，对于需要处理大量信息的业务有着显著的优势。此外，使用爬虫技术可以大大降低人力成本和时间成本，提高效率。
有优点也当然会存在一些缺点。例如，由于爬虫程序的行为与普通用户的行为有所不同，可能会被网站视为恶意行为并被封禁。另外，爬取速度过快可能会对目标网站造成不必要的压力，影响其正常运行。有些网站会采取反爬机制来阻止爬虫程序获取信息，这就需要开发者在技术上进行更多的研究和应对。最后，由于爬虫程序通常是自动化运行，因此可能会出现错误或异常，这也需要开发者进行充分的测试和处理。
API调用公共参数
| 名称 | 类型 | 必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| key | String | 是 | 调用key（必须以GET方式拼接在URL中） |
| secret | String | 是 | 调用密钥 |
| api_name | String | 是 | API接口名称（包括在请求地址中）[item_search,item_get,item_search_shop等] |
| cache | String | 否 | [yes,no]默认yes，将调用缓存的数据，速度比较快 |
| result_type | String | 否 | [json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式，默认为json，jsonu输出的内容中文可以直接阅读 |
| lang | String | 否 | [cn,en,ru]翻译语言，默认cn简体中文 |
| version | String | 否 | API版本 |