Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。
使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：
这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：
不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：
之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。
元素定位可以选择两种方式：
方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：
定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：
获取元素的属性：
还可以通过模式来匹配对应的内容：
这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。
除了一些基础操作，这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：
内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：
结果如下：
通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：
通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。
也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：
使用非常简单，直接调用以下方法：
第一次使用的时候会下载 Chromium，不过国内你懂的，自己想办法去下吧，就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面，滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。
网络爬虫一般是指搜索引擎的一个网站探测系统 它会按照自己的算法抓取互联网上所有网站的信息 然后加以整理归类 他的最主要的抓取方式是通过抓取网页的HTML代码 然后从HTML代码中筛选一些有用的信息来记录 而筛选最主要的方式就是根据HTML标签进行筛选比如HTML中的<title></title>这个标签的意思就是网页标题 这个对一个搜索引擎来说很重要所以爬虫会记录下来再比如<script></script>这个是网页中的一个动态效果 这个对搜索引擎意义不大所以会过滤掉还有一些像是<h1></h1>、<h2></h2>、<h3></h3>、<h4></h4>这些都是网页中的标题（和<title></title>不一样 这个可以理解为是整个文档的标题） 它们分别代表的是一级标题、二级标题、三级标题、四级标题 起到的作用也是越来越小 所以搜索引擎在这几个标签里会优先抓取<h1></h1>的内容 而后几个标签就有可能被过滤掉不知道这么说你能不能明白
