快速入门Python爬虫
python爬虫的概念和原理
python爬虫是一种使用python语言编写的程序，它可以自动从网页上获取数据或信息。python爬虫的工作流程大致如下：
首先，我们需要指定一个或多个目标网址，也就是我们想要爬取的网页的地址。
然后，我们需要使用requests库来向目标网址发送HTTP请求，也就是向服务器发出一个访问网页的请求。
接着，我们需要接收服务器返回的HTTP响应，也就是包含网页内容的数据。
最后，我们需要解析HTTP响应中的数据，提取出我们感兴趣的信息，并保存或处理。
在这个过程中，requests库是一个非常重要的工具，它可以帮助我们方便地发送和接收HTTP请求和响应。requests库是一个第三方库，也就是说它不是python自带的库，而是由其他开发者编写的库。要使用requests库，我们需要先安装它。安装requests库的方法有很多，其中一种简单的方法是使用pip命令。pip是一个用于安装和管理python包的工具，它可以从PyPI（Python Package Index）上下载并安装各种python包。要使用pip命令，我们需要打开终端（Terminal）或命令提示符（Command Prompt），然后输入以下命令：
这个命令会从PyPI上下载并安装requests库。如果你已经安装了requests库，那么这个命令会提示你已经满足了requirements（需求）。如果你遇到了任何问题或错误，请参考[这里]。
安装好requests库后，我们就可以在python程序中导入它，并使用它来发送和接收HTTP请求了。下面我们来看一个简单的例子：
这段代码做了以下几件事：
首先，我们导入了requests库，这样我们就可以使用它提供的各种功能了。
然后，我们指定了一个目标网址，也就是必应搜索引擎的首页。
接着，我们使用requests.get()函数来向目标网址发送一个GET请求，并将返回的结果赋值给response变量。GET请求是一种最常见的HTTP请求方法，它用于向服务器请求获取某个资源（如网页）。
最后，我们打印了response变量中存储的两个属性：status_code和text。status_code属性表示HTTP响应的状态码，它是一个数字，用于表示请求是否成功或失败。text属性表示HTTP响应的内容，它是一个字符串，用于表示服务器返回的数据。
运行这段代码后，你会看到类似以下的输出：
从输出中可以看出：
HTTP响应的状态码为200，这表示请求成功。
HTTP响应的内容为一段HTML文档，这表示服务器返回了必应搜索引擎的首页的网页代码。
这就是一个简单的python爬虫的例子，它可以从网页上获取数据或信息。当然，这个例子还有很多可以改进的地方，比如：
我们可以使用更多的参数来定制我们的HTTP请求，比如设置请求头（headers），添加查询参数（params），发送表单数据（data）等。
我们可以使用更多的属性和方法来处理我们的HTTP响应，比如获取响应头（headers），解码响应内容（content），转换为JSON格式（json）等。
我们可以使用异常处理（try…except）来捕获可能发生的错误，并做出相应的处理。
我们可以使用循环（for…in）或递归（recursion）来爬取多个网页，并保存或处理爬取到的数据。
这些内容我们会在后面的教程中逐一介绍和演示。在此之前，你可以尝试修改上面的代码，换一个目标网址，看看你能否爬取到其他网页的数据或信息。
练习题
请使用requests库向以下网址发送一个GET请求，并打印HTTP响应的状态码和内容：
https://www.python.org
https://www.wikipedia.org
https://www.github.com
请使用requests库向以下网址发送一个POST请求，并打印HTTP响应的状态码和内容：
https://httpbin.org/post
https://www.baidu.com/s
https://www.zhihu.com/search
提示：你需要使用requests.post()函数，并传入data参数来设置表单数据。你可以参考[这里]了解更多关于POST请求的信息。
参考答案
可能的答案如下：
总结
在这一篇教程中，我们介绍了python爬虫的概念和原理，以及如何使用requests库来发送和接收HTTP请求。我们学习了如何使用requests.get()函数来向目标网址发送一个GET请求，并获取服务器返回的HTTP响应。我们还学习了如何打印HTTP响应中存储的两个属性：status_code和text。我们还尝试了修改目标网址，以及完成了一些练习题。
在下一篇教程中，我们将介绍如何使用正则表达式和BeautifulSoup库来解析HTML文档，并提取其中的数据或信息。请继续关注并学习。如果你有任何问题或建议，请随时与我交流。我很乐意听到你的反馈和想法。谢谢！
