第一步：安装requests库和BeautifulSoup库：
在程序中两个库的书写是这样的：
由于使用的是pycharm进行的python编程。所以就讲讲在pycharm上安装这两个库的方法。在主页面文件选项下，找到设置。进一步找到项目解释器。之后在所选框中，点击软件包上的+号就可以进行查询插件安装了。有过编译器插件安装的hxd估计会比较好入手。 具体情况就如下图所示。
第二步：获取爬虫所需的header和cookie：
这里写了一个爬取微博热搜的爬虫程序，这里就直接以它为例吧。获取header和cookie是一个爬虫程序必须的，它直接决定了爬虫程序能不能准确的找到网页位置进行爬取。
首先进入微博热搜的页面，按下F12，就会出现网页的js语言设计部分。如下图所示。找到网页上的Network部分。然后按下ctrl+R刷新页面。如果，进行就有文件信息，就不用刷新了，当然刷新了也没啥问题。然后，我们浏览Name这部分，找到我们想要爬取的文件，鼠标右键，选择copy，复制下网页的URL。 就如下图所示。
复制好URL后，我们就进入一个网页Convert curl commands to code。这个网页可以根据你复制的URL，自动生成header和cookie，如下图。生成的header和cookie，直接复制走就行，粘贴到程序中。
第三步：获取网页：
我们将header和cookie搞到手后，就可以将它复制到我们的程序里。之后，使用request请求，就可以获取到网页了。
第四步：解析网页：
这个时候，我们需要回到网页。同样按下F12，找到网页的Elements部分。用左上角的小框带箭头的标志，如下图，点击网页内容，这个时候网页就会自动在右边显示出你获取网页部分对应的代码。
如上图所示，我们在找到想要爬取的页面部分的网页代码后，将鼠标放置于代码上，右键，copy到selector部分。就如上图所示。
第五步：分析得到的信息，简化地址：
其实刚才复制的selector就相当于网页上对应部分存放的地址。由于我们需要的是网页上的一类信息，所以我们需要对获取的地址进行分析，提取。当然，就用那个地址也不是不行，就是只能获取到你选择的网页上的那部分内容。
这是获取的三条地址，可以发现三个地址有很多相同的地方，唯一不同的地方就是tr部分。由于tr是网页标签，后面的部分就是其补充的部分，也就是子类选择器。可以推断出，该类信息，就是存储在tr的子类中，我们直接对tr进行信息提取，就可以获取到该部分对应的所有信息。所以提炼后的地址为：
这个过程对js类语言有一定了解的hxd估计会更好处理。不过没有js类语言基础也没关系，主要步骤就是，保留相同的部分就行，慢慢的试，总会对的。
第六步：爬取内容，清洗数据
这一步完成后，我们就可以直接爬取数据了。用一个标签存储上面提炼出的像地址一样的东西。标签就会拉取到我们想获得的网页内容。
之后我们就要soup和text过滤掉不必要的信息，比如js类语言，排除这类语言对于信息受众阅读的干扰。这样我们就成功的将信息，爬取下来了。
将数据存储到了文件夹中时，会有wirte带来的写的操作。想把数据保存在哪里，或者想怎么用，就看自己的想法了。
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