在实践应用中学习Python 3网络爬虫(五)的基本技巧
Python的强大用途之一就是网络爬虫。Python 3特别适合这些任务，不仅因为它易于学习和编写简洁的代码，而且因为它是许多强大网络爬虫库的首选语言。当初学Python时，网络爬虫是我一开始就想要尝试的领域。在这个系列文章中，我将分享我在学习Python 3网络爬虫时学到的一些基本技巧。
1. 编写反爬虫代码
网络爬虫有可能会被爬虫识别。为了避免被网站防守者封锁，需要编写反爬虫代码。可以在代码中增加sleep语句，从而使访问网站的时间间隔不会过于频繁。同时，模拟用户行为也可以让爬虫的行为更加真实，从而躲避爬虫识别。
2. 模拟请求头
爬虫可能会通过爬虫识别机制被网站防守者封锁。为了避免这种情况的出现，可以模拟浏览器的请求头。模拟请求头包括了模拟浏览器的浏览时间、浏览器类型、浏览器版本等信息。这些信息可以使用requests库中的headers参数创建一个字典来实现。
3. 网络爬虫中的动态内容
许多网站使用JavaScript来生成网站内容。这被称为动态内容。由于它是动态生成的，因此使用requests库发出请求时，只会返回HTML代码，也就是没有动态生成的内容。对于这种情况，我们可以使用selenium库和PhantomJS浏览器。selenium库模拟了人类对浏览器的操作，PhantomJS是一种无需图形界面支持的浏览器。并且可以使用xpath或beautifulsoup等库来解析浏览器中的HTML代码。
4. 多线程和队列
若爬虫任务量大，那么单线程爬取往往会花费很长时间。而多线程可以让我们同时运用多个线程进行爬虫任务的执行，从而使任务完成的更快。同时，队列的使用可以对爬虫的任务进行重构，避免因为任务繁琐而耗费太多的时间。
5. 数据存储
爬虫获取到的数据需要进行存储。最好的方式是将数据存储在数据库中。我们可以使用sqlite、mysql或mongo等数据库。这些数据库都是很流行的开源数据库，同时也受到Python的支持。
总之，在实践中学习Python 3网络爬虫的基本技巧，需要具备一定的Python编程经验和相关网络技术知识。例如了解如何编写反爬虫代码，如何模拟请求头，如何处理动态内容，如何利用多线程和队列，以及如何进行数据存储等。当然，以上仅是入门时的一些技巧，对于更为复杂的场景，还需更深入的了解和掌握。
