最近开始学习爬虫，还是比较习惯python的简洁，所以选择用python写爬虫。
python爬虫有很多框架，比如Scapry等，还有一些分布式框架，刚学还是一步一步来，以后再谈框架。
首先，python3+提供的requests库很强大，能够满足一般人的爬虫需求。今天就先写一个爬取腾讯课堂课名列表的小程序。
先上代码，后解析：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
txurl='https://ke.qq.com/course/list?mt=1001'
response=bs(requests.get(txurl).text,'html.parser')
print("网页标题是：",response.h1.string)
j=1
print("-----"*10,"下面是课程列表","-------"*10)
for i in response.find_all('li',{'class':'course-card-item'}):
print(j,"课程名称：",i.h4.text,"--->",i.text)
j=j+1
print("-----"*10,"上面面是课程列表","-------"*10)
下面是运行结果：
下面是思路分析：
1，import requests
导入requests，首先它是一个http库，对爬来的处理都是很原始的那种，没有框架那么方便（最主要是减少代码量），但是对于刚学，还是多了解一些爬虫思路好一点，对以后自己写分布式框架有很大的帮助。
2，from bs4 import BeautifulSoup as bs
从bs4导入BeautifulSoup库，重命名为bs。这里重命名只是针对此处重命名，并非在python库里面对它重命名，只是为了后面方便使用。BeautifulSoup和bs，很直观的就认为bs更简洁。
“Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式，这时，Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后，你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。
Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib一样出色的python解释器，为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。”
3，txurl='https://ke.qq.com/course/list?mt=1001'
这个就不需要多解释了，无非就是我们抓取数据的网页URL。
4，还是介绍BeaautifulSoup的使用方法，即BeautifulSoup(markup, “html.parser”)，此处对应的是bs(requests.get(txurl).text,'html.parser')
5，网页数据过滤输出，此处还在学习，先简单说一点，后面在一片里面整体的讲详细一点。
首先，要分析网页源码，如下图：
1，h1部分需要过滤出来，我已经圈起来了，具体语法h1.string。实际上为什么要用string呢？为什么不用text？（暂不做具体回答，希望有人能给出回答！
）
2，课程列表打印，它们都在li标签下面，而且class名称都是一样的，代码如下：
response.find_all('li',{'class':'course-card-item'})
找到所有class名称为course-card-item的li标签，然后循环打印出想要的内容。