网络爬虫，又称为网络蜘蛛或爬虫，是一种自动浏览网页的程序，用于从互联网上收集信息。Python由于其简洁的语法和强大的库支持，成为开发网络爬虫的首选语言。

## 环境准备

-   Python安装
-   必要的库：requests, BeautifulSoup, Scrapy

## 基础概念

-   HTTP请求与响应
-   HTML与CSS选择器
-   爬虫的法律与道德问题

## 爬虫开发步骤

1.  确定目标网站和数据
1.  分析网站结构
1.  编写爬虫代码
1.  存储数据
1.  异常处理和优化

## 实战案例：爬取豆瓣电影Top250

### 目标分析

豆瓣电影Top250是一个展示当前热门电影的页面，我们的目标是爬取电影名称、评分和简介。

### 环境搭建

```
# 安装必要的库
pip install requests beautifulsoup4
```

### 编写爬虫代码

```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_douban_top250():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 定位电影列表
    movies = soup.find_all('div', class_='item')
    
    for movie in movies:
        title = movie.find('span', class_='title').get_text()
        rating = movie.find('span', class_='rating_num').get_text()
        review = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].get_text()
        
        print(title, rating, review)

if __name__ == '__main__':
    fetch_douban_top250()
```

### 数据存储

-   将爬取的数据存储到文件或数据库

### 异常处理

-   处理网络请求异常
-   处理数据解析异常

### 爬虫优化

-   设置合理的请求间隔
-   使用代理IP
-   遵守Robots协议