现在从网络爬虫的五个方面开始讲起，即定义，背景，原理，工具，实战。
一：网络爬虫定义
参考：百度百科网络爬虫定义网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，网页追逐者等），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，跟浏览器一样，是一个web客户端程序，如下图：
网络爬虫二：网络爬虫背景
计算机网络本质上是一种传播工具，方便人们更好的相互交流。计算机网络将原本世界上各个孤立的网络连接起来，由很多子网络进而形成一个非常大的网络，即万维网。在这个大的网络里，网页也将是成千上万，数不甚数(截止到 2007 年底，Internet 上网页数量超出 160 亿个)，导致人们很难去找到所需要的信息，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。此时，搜索引擎也就出现了, 比如AltaVista，Yahoo!和Google，搜索引擎原理技术如下：
搜索引擎技术原理架构从上图可以看出，数据的源头是万维网，而采集器是spider,也就是我们今天讲的网络爬虫。
三：网络爬虫原理
由于网络爬虫是数据采集存储器，我们先来介绍网站的数据流向，这样让我们知道网络爬虫处于哪一个流程，如下图：
1.让我们先看数据和信息的定义(引用《白话大数据与机器学习》)：
数据：承载了"信息"的符号(数字，字符，字母，图片，音频，视频等)，才能被称为数据。
信息：是用来消除随机不确定性的证据或者凭证。至于信息的如何度量，可以参看信息论和概率统计相关学科。
2.完整的数据流图：
网路爬虫主要包含:媒体网络分析，网络采集，数据存储，其中媒体网络分析主要指人工对web站点或者app的网络协议进行定量分析，人工确定采集策略和步骤，这一步是网络爬虫最重要的，也是最难的；网络采集步骤主要是采集策略和步骤的算法代码实现，然后提取特征字段和一定程度的清洗转换，存入到相关库里(比如mysql,mongdb,redis,elasticsearch等)；
数据建模与分析主要指机器学习算法模型，为了更好的建模，在这里一般会对原始数据根据模型的相关规则进行清洗转换；
数据可视化和决策，就是数据BI， 根据模型进行预测分析之后，产生相关领域的报表，发现一定的规律，从而接着为客户提供垂直领域的数据服务能力，最后客户觉得该数据服务有很大的指导价值，比如定向精准投放广告，为此客户付出一定量的金钱到达数据变现。这也是为什么有价值的数据就像石油一样，采集数据和石油开采本质是一样，谁掌握了价值大的数据，谁就是行业老大，否则巧妇难为无米之炊，云计算和AI都就像断了源头的水一样，没有活力！
三： 网路爬虫原理
网络爬虫的原理就是：
（1）我们开发的网络爬虫程序跟浏览器，app等一样，本质上都是一个web客户端；
（2）其中web客户端通过发送request的方式经过web网络中转到达web服务端，web把response通过web网络中转给web客户端，其中request是通过一定的协议格式封装成的数据包，其中常见的应用层协议有：http(s)/ftp等。
(3)我们开发的网络爬虫，本质就是模拟浏览器或者客户端，让程序的行为在服务器看起来更像人一样操作，就成功了；
（4）为了获取服务器的数据，我们的程序也要发送请求，这时候需要抓包程序（其实就是一个代理服务器），常见的http/https抓包程序：浏览器开发者工具(这里推荐chrome开发者工具)；charles/fiddler/mitmproxy(命令行抓包工具，对接python脚本)等,我们要找到我们需要的网页数据对应哪个具体的请求。【注意】：如果客户端不是通过http(s)协议的话，而是ftp，或者更加底层协议的话，如tcp/udp等，我们就需要其他的抓包工具，比如wireshark其他工具进行抓包分析；
（5）我们开发的网络爬虫程序，可以从两个部分着手： 一般从图中的【2】着手，通过抓包构造Request的方式，这是最常见的，也是效率最快的一种方式，常常会辅助反编译app的手段； 另一种方式就是模拟，也是第一种方法解决不了的时候，即Request不容易构造，不容易还原，此时从第一步着手：比如，人操作浏览器/app的时候，进行各种点击下拉等操作，我们也可以通过相关库，进行动作流程制定，写出相关脚本，定时驱动浏览器或者app去跑，然后捕获特定请求的请求，通过插入的解析脚本解析得到数据即可，这种方式一般比较慢，采集的数据也会慢很多。
4.网络爬虫系统一般设计图：
简易爬虫系统单机网络爬虫系统详细设计图分布式网路爬虫系统scrapy框架组件设计核心组件：
1.调度组件：比如select模块或者Scheduler模块，组要是队列的设置，优先级如何考虑，谁先抓，谁后抓，以及url去重的考虑；
2.下载组件：比如上面的crawl模块或者downloader模块，此处关键是构造requests，设置请求头部，设置代理ip，设置cookie，构造好参数之间的关系，设置下载频率，控制并发数等；
3.解析组件：上面的Extract模块或者spider模块，主要首先定义好要提取的字段特征，根据相应结果的字段位置提取，常见方法是css选择器，xpath， jmepath, 正则表达式等；
4.存储组件：如上面的cache模块，pages模块等，将第3步提取的item或者特征，进行一定的转换存储到相关库中。
5.engine组件或者distribute组件，主要是协调上面各个组件相互协作，统一安排，分布式的核心是，把带抓取的url库存放到一个统一的库进行维护，或者放到消息队里，这样是为了去重和优先级调度。
四：网络爬虫工具
这里主要针对python相关开发，其他语言不是太熟悉，所以不作介绍，理论上每种语言都可以用来开发网络爬虫程序，只不过是每种语言的开发效率和性能不一样而已：
1.抓包工具[大多是一个代理web服务，监听相应端口，截取相关协议请求]： pc端：chrome开发者工具，charles工具，wiresharks，其他浏览器开发者工具等；
移动端：charles, fiddler, mitmproxy, anyproxy等，后面两个是命令行工具，方便对接程序脚本；
2.网络请求库：
同步请求库：requests, urllib等；
异步请求库：aiohttp, asyncio等；
3. 自动化测试工具，主要用来模拟，一般需要搭配特定的驱动库：
pc端：selenium, chromedriver, chrome-headless, phantomjs, casperjs等；
移动端：appnium等
4.解析库：
lxml; Beatifulsoup; pquery; jmepath; Selector等
5.数据存储库：
mysql/pymysql; mongodb/pymongo; redis/redis-py; elasticsearch等
6.爬虫框架库：
pyspider/scrapy(twisted)/scrapy-splash/scrapy-redis等
7.javascript代码执行库：
selenium, splash, js2py, jsbeautifier，nodejs等
8.爬虫部署库：
scrapyd/scrapyd-client/scrapyrt/docker/shell等
9.多进程与线程：
multiprocessing /threading等
五：网络爬虫实战：
一般要了解网络爬虫建议从头写起，不要一开始使用框架，这样可以熟悉整个具体流程：从网络请求，网络下载，内容解析，内容清洗和内容存储，网络教程很多，这里就不介绍很多了。
PS:网络爬虫系统往往最难的几点，在于性能优化和实时抓取以及覆盖率，其次还有调度设计，爬取效率，去重，入库效率，以及代理池和cookie池等的设计，而爬虫系统抓取的数据往往也是互联网数据的一滴水，微弱的忽略不计，本质就是一个采样的思想，也就是互联网数据的一个样本，只有数据量达到一定的时候，才具有一定的可信度，否则得出的结论就是井底之蛙一样以偏概全。最后提醒一点的是，你的爬虫请求会占用网络服务提供方服务器的资源，尽量控制好你的频率和请求并发连接数，尽量根据对方的Robot.txt和sitemap文件，进行文明道德抓取，否则有可能引起对方的诉讼！