1.注册中国大学MOOC
2.选择北京理工大学嵩天老师的《Python网络爬虫与信息提取》MOOC课程
3.学习完成第0周至第4周的课程内容，并完成各周作业
4.提供图片或网站显示的学习进度，证明学习的过程。
5.写一篇不少于1000字的学习笔记，谈一下学习的体会和收获。
学习心得：
经过这段时间学习嵩天老师的《Python网络爬虫与信息提取》MOOC课程，我感觉有了不少收获，增长了自己对爬虫的了解。
接下来说说自己的总结与心得。
第一周学习的是Requests,使用命令管理器安装，使用IDLE检测是否安装成功，状态码为200，便是安装成功。老师讲了Requests的七个主要方法，分别是:requests.requests()、requests.get() 、requests.head()、requests.post()、requests.put()、requests.patch()、requests.delete()。老师还讲述了两个重要对象：Response和Request。
Requests能够自动爬取html页面，自动网络请求提交。我们在使用爬虫时虽然能爬取到自己需要的数据，但是网络爬虫还是有可能引起性能骚扰、法律风险、隐私泄露等问题。
第二周我学习的是beautiful Soup，可以分析HTML页面。Beautiful Soup库是解析、遍历、维护“标签树”的功能库。Beautiful Soup库，也叫beautifulsoup4 或 bs4 约定引用方式如下，即主要是用BeautifulSoup 类。它提供了五种基本元素和三种遍历方法。
五种元素分别是：
1. Tag 标签，最基本的信息组织单元，分别用<> 和标明开头和结尾
2. Name 标签的名字，
…
的名字是'p'，格式：3. Attributes 标签的属性，字典形式组织，格式：.attrs
4. NavigableString 标签内非属性字符串，<>…中字符串，格式：
5. Comment 标签内字符串的注释部分，一种特殊的Comment类型
三种遍历方法分别为：
- 上行遍历
- 下行遍历
- 平行遍历
课程里还告诉我们了信息标记的三种形式分别是：
- XML 最早的通用信息标记语言，可扩展性好，但繁琐。Internet上的信息交互与传递
- JSON 信息有类型，适合程序处理(js)，较XML简洁。移动应用云端和节点的信息通信，无注释
- YAML 信息无类型，文本信息比例最高，可读性好。各类系统的配置文件，有注释易读
还有信息提取的三种方法：
- 完整解析信息的标记形式，再提取关键信息。需要标记解析器，例如：bs4库的标签树遍历。
- 无视标记形式，直接搜索关键信息。对信息的文本查找函数即可。
- 融合方法：结合形式解析与搜索方法，提取关键信息。需要标记解析器及文本查找函数
课程中还用了中国大学排名的实例，采用requests‐bs4路线实现了中国大学排名定向爬虫 对中英文混排输出问题进行优化。从而让我们更好的学习python。
第三周学习的是Re正则表达式。
正则表达式是用来简洁表达一组字符串的表达式，它的优势是简洁。它经常用于表达文本类型的特征（病毒、入侵等）、同时查找或替换一组字符串、匹配字符串的全部或部分。最主要应用在字符串匹配中。
我们还学到了Re库六个主要功能函数：
1. re.search() 在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象
2. re.match() 从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式，返回match对象
3. re.findall() 搜索字符串，以列表类型返回全部能匹配的子串
4. re.split() 将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型
5. re.finditer() 搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素是match对象
6. re.sub() 在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，返回替换后的字符串
我们还学习了Match对象，它是一次匹配的结果，包含匹配的很多信息。
这次我们用的实例是淘宝商品信息，让我们熟练掌握正则表达式在信息提取方面的应用。还有一个股票数据的实例，采用requests‐bs4‐re路线实现了股票信息爬取和存储，实现了展示爬取进程的动态滚动条。
第四周我们学习网络爬虫的框架。我们学习的是Scrapy的安装及框架结构，爬虫框架是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合，能够帮助用户实现专业的网络爬虫。
在学习完四周课程后，我学到了更多关于python的知识，我也知道了仅仅学到理论知识是不够的，实战会让自己遇到问题、发现问题、解决问题，这才是真正的成长。