参考，文中较为详细，本文结合该文章进行实践，主要还是学习，哈哈~~
1.网页基础知识
可以参考用python爬虫学习笔记中的第一节或者直接参考该网址
2.rvest用法简介
下面对rvest包中的主要函数的功能做一下说明：
read_html() 读取html文档的函数，其输入可以是线上的url，也可以是本地的html文件，甚至是包含html的字符串也可以。
html_nodes() 选择提取文档中制定元素的部分。可以使用css selectors，例如html_nodes(doc, “table td”)；也可以使用xpath selectors，例如html_nodes(doc, xpath = “//table//td”)。本文后面的示例主要采用css selectors来提取html文档中我们想要的部分。
html_tag() 提取标签名称；html_text() 提取标签内的文本；html_attr() 提取指定属性的内容；html_attrs() 提取所有的属性名称及其内容；
html_table() 解析网页数据表的数据到R的数据框中。
html_form(),set_values()和submit_form() 分别表示提取、修改和提交表单。
在中文网页中我们经常会遇到乱码的问题，这里提供了两个函数来解决：guess_encoding()用来探测文档的编码，方便我们在读入html文档时设置正确的编码格式，repair_encoding()用来修复html文档读入后的乱码问题。
还有一些函数，用来模拟网上的浏览行为，如html_session(),jump_to(),follow_link(),back(),forward(),submit_form()等等，这部分的工作还在进行中，相信rvest也会越来越强大。
3.简单实践
因为我最近同时在学习R和Python。所以用python爬虫学习笔记的案例做一下对比，我们还是对中国旅游网站进行爬虫。
目标：爬取中国旅游网站的首页所有的标题和链接
##安装包并加载包
install.packages("rvest")
install.packages("xml2")
library(stringr)
library(xml2)
library(rvest)
## 抓取中国旅游网站消息列表
html_nodes(web,".newsList-b a")%>%html_text
补充说明：
html_nodes()里的内容为啥是那样子呢，原作者们都是对网页结构非常了解了的，而像我们这种小白，一知半解的，真的很难，没关系，但是我会依样画葫芦鸭。首先，打开原作者抓取的页面http://sports.sina.com.cn/nba/（就是我参考的文章），选中中间任意一个文字标题，右键>检查，进入开发者界面。（这部分在python里讲过），然后【ctrl+F】在对话框中输入【.news-list-b 】，哈哈，被我逮到了吧。
就是这个东西啦，原来原作者获取的是节点的属性值，嗯，所以原作者一开始就让我们花10分钟了解一下html了，幸亏我听话，哈哈~~
接下来，就是我们的照葫芦画瓢的时间啦
我们的节点位置应该是，如下图：
然后代码运行的结果如下图：
说明我的猜测非常正确啊，至此，补充说明结束。
其实，还有个问题：就是【%>%】是个什么东西，网上搜索了一下，说是什么管道操作符，其实它就是提取你节点里是text的内容。
如果我们不用这个操作符，直接提取节点里所有的额内容，可能比较简单，直接将【copy selector】的内容复制过来，然后删除冒号之后的子节点（python里面也有说过）
html_nodes(web,"#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a")
然后运行，得到如下结果
这应该是比较原始的结果，然后我们再提取我们想要的信息，比如其中的文字f标题级title中的内容，以及href中的链接。
写到这里的时候，我发现跟python实在太像啦，所以我想着能不能和python一样写个循环，把这两项信息给提取出来。接下来，实操：
data<- html_nodes(web,"#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a")
for item in data: #soup匹配到的有多个数据，用for循环取出
result={
'title':item.get_text(),
'link':item.get('href'),
}
上述代码是python里面的代码，还要改成R的，好吧，我还在入门，没有打开二者的任督二脉，宣告此路暂时不通。
那么，接下来回到我们的目标上，提取标题文字和链接，标题文字我们已经在获得了，下面就是链接。经过我一番实验，研究以下代码：
data<- html_nodes(web,"#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a")
html_attr(data,'href')
##上面两行代码等价于下面
html_nodes(web,".newsList a")%>%html_attr('href')
跑出结果如下：
