(1) 抓取网页本身的接口
相比其他动态脚本语言(如Perl、Shell)，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API相比与其他静态编程语言(如Java、C#、C++)，Python抓取网页文档的接口更简洁。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这时我们需要模拟User Agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登录、模拟Session/Cookie的存储和设置。在Python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests或Mechanize。
(2) 网页抓取后的处理
抓取的网页通常需要处理，比如过滤Html标签，提取文本等。Python的Beautiful Soup提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用Python能够干得最快、最干净，正如这句“Life is short，you need Python”。
(3) 开发效率高
因为爬虫的具体代码根据网站不同而修改的，而Python这种灵活的脚本语言特别适合这种任务。
(4) 上手快
网络上Python的教学资源很多，便于大家学习，出现问题也很容易找到相关资料。另外，Python还有强大的成熟爬虫框架的支持，比如Scrapy。
一. 关于爬虫爬虫，是一种按照一定的规则自动地抓取互联网信息的程序。本质是利用程序获取对我们有利的数据。
反爬虫，从不是将爬虫完全杜绝；而是想办法将爬虫的访问量限制在一个可接纳的范围，不要让它过于频繁。
二. 提高爬虫效率的方法
协程。采用协程，让多个爬虫一起工作，可以大幅度提高效率。
多进程。使用CPU的多个核，使用几个核就能提高几倍。
多线程。将任务分成多个，并发（交替）的执行。
分布式爬虫。让多个设备去跑同一个项目，效率也能大幅提升。
打包技术。可以将python文件打包成可执行的exe文件，让其在后台执行即可。
其他。比如，使用网速好的网络等等。
三. 反爬虫的措施
限制请求头，即request header。解决方法：我们可以填写user-agent声明自己的身份，有时还要去填写origin和referer声明请求的来源。
限制登录，即不登录就不能访问。解决方法：我们可以使用cookies和session的知识去模拟登录。
复杂的交互，比如设置“验证码”来阻拦登录。这就比较难做，解决方法1：我们用Selenium去手动输入验证码；方法2：我们用一些图像处理的库自动识别验证码（tesserocr/pytesserart/pillow）。
ip限制。如果这个IP地址，爬取网站频次太高，那么服务器就会暂时封掉来自这个IP地址的请求。 解决方法：使用time.sleep()来对爬虫的速度进行限制，建立IP代理池或者使用IPIDEA避免IP被封禁。
