人生苦短，我用Python。
Why every programmer should learn Python or Ruby
更新记录：
--2015.10.12--
第一段代码错误更正，感谢@Aldrin的提醒~~
req = urllib.request.urlopen('http://placekitten.com/g/500/600')
在改代码的时候上面这一段中的urlopen是应该改为Request的。
--2015.10.12--
使用代理
简单地图片下载爬虫
废话不多说，来看第一个例程。
import urllib.request
req = urllib.request.Request('http://placekitten.com/g/500/600')
response = urllib.request.urlopen(req)
cat_img = response.read()
with open('cat_500_600.jpg','wb') as f:
f.write(cat_img)
这是最初级的一个实例，上面这个爬虫从这个猫奴网站下载了一可爱的小猫。这算是最简单的一个python爬虫了，只用到了一个urlopen方法。
通过上面的例程搞懂以下几个问题：
- urllib模块有什么作用
- urlopen函数的使用
- 文件的open操作
- with语句的用法
查阅一番资料和Python的API文档，可以得到以下答案：
urllib模块是Python的一个获取url（Uniform Resource Locators，统一资源定址器）的模块。
urlopen函数提供了一个非常简洁的接口，使得Python用各种各样的协议获取url。对请求的url返回一个response对象。这个response是一个file-like的对象，能用.read()函数操作这个response对象。
fp = open("文件名",打开模式)直接打开一个文件，如果文件不存在则创建文件
图一
- with 语句是从 Python 2.5 开始引入的一种与异常处理相关的功能,从 2.6 版本开始缺省可用（参考 What's new in Python 2.6? 中 with 语句相关部分介绍）。with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。——源自《浅谈 Python 的 with 语句》
通过爬虫实现在线翻译
在有了以上基础以后，开始摸索更为复杂的爬虫。第二个例程要实现通过爬虫使用有道词典的在线翻译。
还是先上源码：
#coding: utf-8
import urllib.request
import urllib.parse
import json
content = input("what do you want to translate?")
url = 'http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule&smartresult=ugc&sessionFrom=null'
data = {}
data['type'] = 'AUTO'
data['i'] = content
data['doctype'] = 'json'
data['xmlVersion'] = '1.8'
data['keyfrom'] = 'fanyi.web'
data['ue'] = 'UTF-8'
data['action'] = 'FY_BY_CLICKBUTTON'
data['typoResult'] = 'true'
data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')
response = urllib.request.urlopen(url, data)
html = response.read().decode('utf-8')
json.loads(html)
target = json.loads(html)
print("result:%s"% (target['translateResult'][0][0]['tgt']))
比第一个复杂了好多。不着急，一行一行看。
相比于第一个例程里只有urllib.request模块，这次我们多导入了两个模块urllib.parse和json。先不管这些，让我们先来分析一下如何实现使用有道词典的在线翻译。
打开Chrome进入有道翻译的页面，我们先简单看一下翻译“i love you”时，浏览器与服务器之间的交互，顺便了解我们的代码。
进入“审查元素”页面，我们在输入完“i love you”之后点击翻译，看到“Network”下一大堆浏览器与服务器之间的交互。
我们点击进入第一个浏览器向服务器提交的POST请求，来分析下想要用代码模拟人的操作，需要些什么。
如上图所示，我们要代码实现交互，就要模拟浏览器，向服务器提交POST。那么如何完成呢，就要接住urlopen这个函数了。查看API文档，我们找到urlopen这个函数，看看他到底是如何使用的：
urlopen函数在定义时可以传两个参数分别为url和data。url为我们实际需要访问的链接，这里要特别注意，url参数的值必须为图三中的Request URL梭织链接，而并非浏览器地址栏中的url。而data参数为字典类型，内容就是我们要向服务器提交的POST内容，也就是图四中From Data的内容了，于是我们在代码（第6~16行）中直接定义即可。
这里还有一点需要注意，在代码的第18行，有关字符编码。我们的POST要以字符串编码的形式提交，而我们定义的却是字典类型的数据，这时候就要借助urllib.parse模块中的urlencode()函数来实现转义。格式为“utf-8”（.encode('utf-8')）。
好了。在爬取网页之前的准备工作就已经全部完成了，接下来我们进行爬取并打印response对象的内容：
没有错，我们获得了json格式的内容，那什么是json，json模块中有哪些函数，它们又如何使用？
接下来就是从json数据中提取出我们想要的内容了。使用json.loads()提取出字典后，打印就好了。
最后来测试下整体的效果：
使用代理
当我们用python爬虫进行一些比较密集的爬取（比如下载某网站的所有图片啊）时，服务器会对我们进行封锁，那么我们要如何继续疯狂的爬啊爬呢？
没有错，就是使用代理。我们用很多个不同的ip地址去登陆服务器，这样服务器就会误认为是很多个不同的人在链接，所以就不会封锁你咯。再搭配上面提到的对Headers的设置，我们就可以快速的进行爬取了。
在Python中使用代理一共有如下几步：
- 设置一个字典作为参数，要这样的格式：{‘类型’:‘代理ip:端口号’}
- 调用urllib.request.ProxyHandler()方法，传入我们刚刚设置的字典参数
- 定制、创建我们的opener，用来获取url
- 安装我们“私人定制”的opener
- 调用opener
呐，知道了这些，我们就来实践一下，使用代理来访问一个宝岛台湾的网站whatismyip,这是一个很有意思的玩意儿，这个网站只有一个作用那就是显示你当前访问它使用的IP地址。
好，先来看看代码：
#coding: utf-8
import urllib.request
import urllib.parse
import random
url = 'http://www.whatismyip.com.tw'
iplist = ['222.88.236.236:843','125.131.193.43:80','183.252.18.131:8080']
proxy_support = urllib.request.ProxyHandler({'http':random.choice(iplist)})
opener = urllib.request.build_opener(proxy_support)
opener.addheaders = [('User-Agent','Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/42.0.2311.152 Safari/537.36')]
urllib.request.install_opener(opener)
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read().decode('utf-8')
print(html)
我们还是一句一句的来分析，首先是我们要访问的域名，不多说。往下走，我们新建一个列表，来储存待用的ip地址。至于代理ip的话，网上有好多，百度一下，copy过来。
接下来我们定义了一个proxy_support，后面用的是urllib.request.ProxyHandler()方法，从这一句开始，我们开始使用代理。然后我们自定义了一个opener，并且安装了它
还是从文档开始看起：
功能就是大概我们描述的样子。接下来的的大家都已经熟悉了，最后我们打印获得的网页HTML源码，来看我们到底用了什么ip地址去访问：
再运行一次，看看，两次的访问ip可是不一样的咧。
需要注意的一点是，这些代理ip可是每天都在变得，如果如果你想运行参考例程，最好是重新搜一下代理ip并更新代码中的iplist。
（未完待续……）