目录
1 序言
用好匆匆流逝的时光，创造价值
不管是哪个行业，是科技成果，还是灵光一闪，只要是创新和智慧，都能填补空间和空缺。
一篇文章叩开了心扉；一首歌触动了灵魂；一个创造在成果上摘魁；一个发明浓墨重彩地记入历史丰碑。
这都是智慧，能在星河中留住光辉。
人就是一粒小小尘埃，在茫茫太空中，受阳光的滋润，有机缘来到这个世界。
经历了朝气蓬勃，看倦了日出日落，看透了雪月风花，看淡了潮起潮落。暮然回首时，不能因虚度时光而后悔。
—— 写在前面
马尔萨斯最早发现，生物按照几何级数高度增殖的天赋能力，总是大于他们的实际生存能力或现实生存群量，依次推想，生物的种内竞争一定是极端残酷且无可避免。姑且不论马尔萨斯是否有必要给人类提出相应的警告，仅是这一现象中隐含的一系列基础问题，譬如，生物的超量繁殖能力的自然限度何在？种内竞争的幸存者依靠什么优势来取胜？以及这些所谓的优势群体如何将自己引向何方？等等，就足以引起任何一位有思想的人不能不怵然（恐惧）深思。
后来，达尔文在他的那部划时代的《物种起源》一书的绪论中，特意提及马尔萨斯学说的科学贡献和启迪作用，可见要成为那个马老教士的知音，并不是一般人够资格的！
2 爬虫
2.1 往昔回顾
2.2 基本概念
网络爬虫（Crawler）：又称网络蜘蛛，或者网络机器人（Robots）. 它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。换句话来说，它可以根据网页的链接地址自动获取网页内容。如果把互联网比做一个大蜘蛛网，它里面有许许多多的网页，网络蜘蛛可以获取所有网页的内容。
爬虫是一个模拟人类请求网站行为, 并批量下载网站资源的一种程序或自动化脚本。爬虫：使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式。关键在于批量。
反爬虫：使用任何技术手段，阻止别人批量获取自己网站信息的一种方式。关键也在于批量。
误伤：在反爬虫的过程中，错误的将普通用户识别为爬虫。误伤率高的反爬虫策略，效果再好也不能用。
拦截：成功地阻止爬虫访问。这里会有拦截率的概念。通常来说，拦截率越高的反爬虫策略，误伤的可能性就越高。因此需要做个权衡。
资源：机器成本与人力成本的总和。
2.3 爬虫的基本流程
(1)请求网页:
通过 HTTP 库向目标站点发起请求，即发送一个 Request，请求可以包含额外的 headers 等
信息，等待服务器响应!
(2)获得相应内容:
如果服务器能正常响应，会得到一个 Response，Response 的内容便是所要获取的页面内容，类型可能有 HTML，Json 字符串，二进制数据（如图片视频）等类型。
(3)解析内容:
得到的内容可能是 HTML，可以用正则表达式、网页解析库进行解析。可能是 Json，可以
直接转为 Json 对象解析，可能是二进制数据，可以做保存或者进一步的处理。
(4)存储解析的数据:
保存形式多样，可以存为文本，也可以保存至数据库，或者保存特定格式的文件
测试案例:
代码 实现: 爬取成都房价的页面数据
#==========导 包=============
import requests
#=====step_1 : 指 定 url=========
url = 'https://cd.fang.lianjia.com/ /'
#=====step_2 : 发 起 请 求 :======
#使 用 get 方 法 发 起 get 请 求 ， 该 方 法 会 返 回 一 个 响 应 对 象 。 参 数 url 表 示 请 求 对 应 的 url
response = requests . get ( url = url )
#=====step_3 : 获 取 响 应 数 据 :===
#通 过 调 用 响 应 对 象 的 text 属 性 ， 返 回 响 应 对 象 中 存 储 的 字 符 串 形 式 的 响 应 数 据 （ 页 面 源 码数 据 ）
page_text = response . text
#====step_4 : 持 久 化 存 储=======
with open ('成都房价 . html ','w', encoding ='utf -8') as fp:
fp.write ( page_text )
print (' 爬 取 数 据 完 毕 !!!')爬 取 数 据 完 毕 !!!
Process finished with exit code 03 案例
3.1 结果展示
3.2 代码实现（Python）
# ==================导入相关库==================================
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np
import requests
from requests.exceptions import RequestException
import pandas as pd
# =============读取网页=========================================
def craw(url, page):
try:
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36"}
html1 = requests.request("GET", url, headers=headers, timeout=10)
html1.encoding = 'utf-8' # 加编码，重要！转换为字符串编码，read()得到的是byte格式的
html = html1.text
return html
except RequestException: # 其他问题
print('第{0}读取网页失败'.format(page))
return None
# ==========解析网页并保存数据到表格======================
def pase_page(url, page):
html = craw(url, page)
html = str(html)
if html is not None:
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
"--先确定房子信息，即li标签列表--"
houses = soup.select('.resblock-list-wrapper li') # 房子列表
"--再确定每个房子的信息--"
for j in range(len(houses)): # 遍历每一个房子
house = houses[j]
"名字"
recommend_project = house.select('.resblock-name a.name')
recommend_project = [i.get_text() for i in recommend_project] # 名字 英华天元，斌鑫江南御府...
recommend_project = ' '.join(recommend_project)
# print(recommend_project)
"类型"
house_type = house.select('.resblock-name span.resblock-type')
house_type = [i.get_text() for i in house_type] # 写字楼,底商...
house_type = ' '.join(house_type)
# print(house_type)
"销售状态"
sale_status = house.select('.resblock-name span.sale-status')
sale_status = [i.get_text() for i in sale_status] # 在售,在售,售罄,在售...
sale_status = ' '.join(sale_status)
# print(sale_status)
"大地址"
big_address = house.select('.resblock-location span')
big_address = [i.get_text() for i in big_address] #
big_address = ''.join(big_address)
# print(big_address)
"具体地址"
small_address = house.select('.resblock-location a')
small_address = [i.get_text() for i in small_address] #
small_address = ' '.join(small_address)
# print(small_address)
"优势。"
advantage = house.select('.resblock-tag span')
advantage = [i.get_text() for i in advantage] #
advantage = ' '.join(advantage)
# print(advantage)
"均价：多少1平"
average_price = house.select('.resblock-price .main-price .number')
average_price = [i.get_text() for i in average_price] # 16000,25000,价格待定..
average_price = ' '.join(average_price)
# print(average_price)
"总价,单位万"
total_price = house.select('.resblock-price .second')
total_price = [i.get_text() for i in total_price] # 总价400万/套，总价100万/套'...
total_price = ' '.join(total_price)
# print(total_price)
# =====================写入表格=================================================
information = [recommend_project, house_type, sale_status, big_address, small_address, advantage,
average_price, total_price]
information = np.array(information)
information = information.reshape(-1, 8)
information = pd.DataFrame(information, columns=['名称', '类型', '销售状态', '大地址', '具体地址', '优势', '均价', '总价'])
information.to_csv('成都房价.csv', mode='a+', index=False, header=False) # mode='a+'追加写入
print('第{0}页存储数据成功'.format(page))
else:
print('解析失败')
# ==================双线程=====================================
import threading
for i in range(1, 100, 2): # 遍历网页1-101
url1 = "https://cd.fang.lianjia.com/loupan/pg" + str(i) + "/"
url2 = "https://cd.fang.lianjia.com/loupan/pg" + str(i + 1) + "/"
t1 = threading.Thread(target=pase_page, args=(url1, i)) # 线程1
t2 = threading.Thread(target=pase_page, args=(url2, i + 1)) # 线程2
t1.start()
t2.start()