Python 爬虫是一个十分实用的工具，随着互联网数据的膨胀，爬虫技术越来越重要。下面，总结了一些常用的 Python 爬虫技巧：
一、使用 requests 库发送 HTTP 请求，得到网页源码
requests.get() 用于向服务器请求数据，返回数据的类型是 Response，其 text 属性获取网页源码。如果需要自定义 headers，可以使用 headers 参数，例如 requests.get(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})。
二、使用 BeautifulSoup 解析 HTML
BeautifulSoup 是 Python 的一个 HTML 解析库，使用方法简单。我们可以使用 find()，find_all()，select() 方法等来检索特定元素。例如，当我们想获取 div 标签内 class 属性为 info 的内容时，可以使用 soup.select('div.info')。
三、使用正则表达式进行匹配
正则表达式可以更方便有效地提取所需的信息。使用 re 模块可以实现正则表达式的匹配操作。例如，当我们需要提取
四、使用代理
使用代理可以隐藏爬虫的真实 IP，防止被反爬机制检测到。Python 通过设置 proxies 参数来实现代理功能。例如：requests.get(url, proxies={‘http’: 'http://ip:port', ‘https’: 'https://ip:port'})。
五、使用 Selenium 进行动态网页爬取
Selenium 可以模拟浏览器操作，支持 JavaScript 动态渲染，适用于动态网站的爬取。例如，当我们需要在某个网站上进行用户登录操作，可以使用 Selenium 模拟浏览器操作。
六、使用 Scrapy 框架进行爬虫开发
Scrapy 是一个 Python 的爬虫框架，适用于大规模、持续性的数据抓取。该框架有许多特性，如可定制化的中间件、重试机制、并发机制等。使用 Scrapy 可以大大提高爬虫开发效率。
七、设置爬虫的速度和频率
为了防止爬虫过于频繁地访问网站被屏蔽，我们需要设置爬虫的速度和频率。可以使用 time.sleep() 函数进行时间设置，可以使用 random 模块生成随机时间。
八、异常处理
爬虫操作中常常会出现异常错误，例如请求超时，代理不可用等错误。为了保证爬虫的稳定性和连续性，需要对异常进行捕获和处理。可以使用 try-except 机制来实现异常处理，例如使用 try...except...finally...进行系统级别的异常处理。
以上就是 Python 爬虫常用技巧的一些汇总，开发者可以根据需要进行选择。
