网络爬虫是一种自动化程序，其主要作用在于系统地获取互联网上的网页内容，并从中提取有用数据。爬虫工作的基本目标为从给定的起始 URL 着手，以递归方式获取页面上链接的网页，并依据规则提取相应信息。

爬虫的工作流程
选择种子URL：确定开始的网页地址。
发送HTTP请求：使用requests库或类似工具发送请求获取网页内容。
解析网页数据：使用BeautifulSoup或lxml解析并提取数据。
存储数据：将提取的信息存储到数据库、文件等。
发现新链接：从当前页面中找到新的链接并重复步骤。
常用的爬虫工具和库
Requests：用于发送HTTP请求。
BeautifulSoup：一个流行的HTML解析库。
Scrapy：一个用于编写爬虫的框架，功能强大。
Selenium：用于模拟浏览器行为，适合动态内容加载。
代码示例与函数设置
下面是使用requests和BeautifulSoup实现简单爬虫的代码示例：

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 指定请求头，以模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
# 发送GET请求
def fetch_html(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()  # 如果响应状态码不是200，会引发HTTPError
        return response.text
    except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
        print(f'HTTP error occurred: {http_err}')  # HTTP错误
    except Exception as err:
        print(f'Other error occurred: {err}')  # 其他错误
 
# 解析HTML
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 提取页面标题作为示例
    title = soup.title.string if soup.title else 'No Title Found'
    print(f'Page title: {title}')
    # 提取所有链接
    links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
    return links
 
# 运行示例爬虫
if __name__ == "__main__":
    url = "https://example.com"
    html_content = fetch_html(url)
    if html_content:
        links = parse_html(html_content)
        print(f'Found {len(links)} links on this page.')

函数参数设置
headers：模拟浏览器访问，可以避免被某些网站屏蔽。User-Agent是最常设置的请求头。

requests.get(url, headers=headers)：get()函数用于发送GET请求。常用参数包括：

params: 字典或字节流，用于请求的查询参数部分。
headers: 字典，指定HTTP请求头信息。
timeout: 超时时间，浮点数秒。
response.raise_for_status()：用于抛出HTTP错误异常，确保程序能够处理出现的错误。

常见问题及解决方案

1. 动态内容加载
   问题：一些网站使用JavaScript动态加载内容，requests库无法抓取。

解决方案：使用Selenium模拟浏览器加载，获取动态内容。

from selenium import webdriver
 
# 使用Chrome浏览器驱动
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开网页
driver.get("https://example.com")
# 等待几秒钟以便页面加载
driver.implicitly_wait(10)
 
# 获取动态加载的内容
dynamic_content = driver.find_element_by_css_selector("div.content").text
print(dynamic_content)
 
driver.quit()

2.反爬虫机制问题：网站启用机制来检测并阻拦爬虫，像验证码、人机验证之类的。解决方案：不妨试着调整一下请求的频率，运用代理 IP，或者在合法的情形下通过人工或者算法来处理验证码。

3.数据存储问题：怎样高效地存储和管理爬取到的大量数据呢？解决方案：采用数据库（例如 MySQL、MongoDB）或者大数据平台来进行存储。