Python写爬虫——抓取网页并解析HTML
主要思路：
1.各种语言利用http相关模块，发送http请求，获取reponse内容，html内容，即xml标签集。
2.利用xml分析工具和正则表达式，对收到的整个内容进行过滤和处理，获得最终想要的数据，存储起来。
网上的一个例子：
转自：http://www.lovelucy.info/python-crawl-pages.html
CUHK 上学期有门课叫做 Semantic Web，课程 project 是要搜集整个系里面的教授信息，输入到一个系统里，能够完成诸如“如果选了A教授的课，因时间冲突，B教授的哪些课不能选”、“和A教授实验室相邻的实验室都是哪些教授的”这一类的查询。这就是所谓的“语义网”了啊。。。然而最坑爹的是，所有这些信息，老师并没有给一个文档或者数据库，全要靠自己去系主页上搜集。唯一的想法是写个爬虫，令人悲哀的是，所有做这个 project 的同学，都是纯人肉手工完成，看得我只想扶墙。。。
从网页中抓取特定信息，我觉得这是一个普遍性的问题，以后经常会遇到。幸亏那个 project 只是需要我们系的所有教授的信息，大家人工也就算了。如果需要抓取的信息是海量的，举个栗子，把淘宝上所有的商品目录抓下来，那岂不是要吐血而亡？我决定好好把爬虫研究一下。
但是，我觉得 java 太啰嗦，不够简洁。Python 这个脚本语言开发起来速度很快，一个活生生的例子是因有关政策 verycd 开始自我阉割，有网友为了抢救资源，把整个 verycd 站爬了下来，镜像为SimpleCD.org。看了一下爬虫 源代码，其实挺简单。使用方法：
看看效果：http://www.lovelucy.info/demo/www.163.com
1. 获取html页面
其实，最基本的抓站，两句话就可以了
import urllib2
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()
这样可以得到整个 html 文档，关键的问题是我们可能需要从这个文档中获取我们需要的有用信息，而不是整个文档。这就需要解析充满了各种标签的 html。
2. 解析 html
SGMLParser
Python 默认自带 HTMLParser 以及 SGMLParser 等等解析器，前者实在是太难用了，我就用 SGMLParser 写了一个示例程序：
import urllib2
from sgmllib import SGMLParser
class ListName(SGMLParser):
def __init__(self):
SGMLParser.__init__(self)
self.is_h4 = ""
self.name = []
def start_h4(self, attrs):
self.is_h4 = 1
def end_h4(self):
self.is_h4 = ""
def handle_data(self, text):
if self.is_h4 == 1:
self.name.append(text)
content = urllib2.urlopen('http://list.taobao.com/browse/cat-0.htm').read()
listname = ListName()
listname.feed(content)
for item in listname.name:
print item.decode('gbk').encode('utf8')
很简单，这里定义了一个叫做 ListName 的类，继承 SGMLParser 里面的方法。使用一个变量 is_h4 做标记判定 html 文件中的 h4 标签，如果遇到 h4 标签，则将标签内的内容加入到 List 变量 name 中。解释一下 start_h4() 和 end_h4() 函数，他们原型是 SGMLParser 中的
start_tagname(self, attrs)end_tagname(self)
tagname 就是标签名称，比如当遇到 ，就会调用 start_pre，遇到 ，就会调用end_pre。attrs 为标签的参数，以 [(attribute, value), (attribute, value), ...] 的形式传回。
输出：
如果有乱码，可能是与网页编码不一致，需要替换最后一句 deconde() 的参数，我在香港淘宝默认用的是繁体编码。各位可以 copy 上面的代码自己试试，把淘宝的商品目录抓下来，就是这么简单。稍微改改，就可以抽取二级分类等其他信息。