爬虫简单的来说就是用程序获取网络上数据这个过程的一种名称。
如果要获取网络上数据，我们要给爬虫一个网址（程序中通常叫URL），爬虫发送一个HTTP请求给目标网页的服务器，服务器返回数据给客户端（也就是我们的爬虫），爬虫再进行数据解析、保存等一系列操作。
爬虫可以节省我们的时间，比如我要获取豆瓣电影 Top250 榜单，如果不用爬虫，我们要先在浏览器上输入豆瓣电影的 URL ，客户端（浏览器）通过解析查到豆瓣电影网页的服务器的 IP 地址，然后与它建立连接，浏览器再创造一个 HTTP 请求发送给豆瓣电影的服务器，服务器收到请求之后，把 Top250 榜单从数据库中提出，封装成一个 HTTP 响应，然后将响应结果返回给浏览器，浏览器显示响应内容，我们看到数据。我们的爬虫也是根据这个流程，只不过改成了代码形式。
HTTP 请求由请求行、请求头、空行、请求体组成。
请求行由三部分组成：
请求头是客户端向服务器发送请求的补充说明，比如说明访问者身份，这个下面会讲到。
请求体是客户端向服务器提交的数据，比如用户登录时需要提高的账号密码信息。请求头与请求体之间用空行隔开。请求体并不是所有的请求都有的，比如一般的GET都不会带有请求体。
上图就是浏览器登录豆瓣时向服务器发送的HTTP POST 请求，请求体中指定了用户名和密码。
HTTP 响应格式与请求的格式很相似，也是由响应行、响应头、空行、响应体组成。
响应行也包含三部分，分别是服务端的 HTTP 版本号、响应状态码和状态说明。
这里状态码有一张表，对应了各个状态码的意思
第二部分就是响应头，响应头与请求头对应，是服务器对该响应的一些附加说明，比如响应内容的格式是什么，响应内容的长度有多少、什么时间返回给客户端的、甚至还有一些 cookie 信息也会放在响应头里面。
第三部分是响应体，它才是真正的响应数据，这些数据其实就是网页的 HTML 源代码。
爬虫可以用很多语言比如 Python、C++等等，但是我觉得Python是最简单的，
因为Python有现成可用的库，已经封装到几乎完美，
C++虽然也有现成的库，但是它的爬虫还是比较小众，仅有的库也不足以算上简单，而且代码在各个编译器上，甚至同一个编译器上不同版本的兼容性不强，所以不是特别好用。所以今天主要介绍python爬虫。
cmd运行：pip install requests ，安装 requests。
然后在 IDLE 或者编译器（个人推荐 VS Code 或者 Pycharm ）上输入
import requests 运行，如果没有报错，证明安装成功。
安装大部分库的方法都是：pip install xxx（库的名字）
requests.head()
获取HTML网页头信息的方法，对应于HTTP的HEAD
r = requests.get(url)
包括两个重要的对象：
构造一个向服务器请求资源的Request对象；返回一个包含服务器资源的Response对象
requests是最基础的爬虫库，但是我们可以做一个简单的翻译
我先把我做的一个爬虫的小项目的项目结构放上，完整源码可以私聊我下载。
下面是翻译部分的源码
代码详解：
导入requests模块，设置 url为百度翻译网页的网址。
然后通过 post 方法发送请求，再把返回的结果打成一个 dic （字典），但是这个时候我们打印出来结果发现是这样的。
这是一个字典里套列表套字典的样子，大概就是这样的
{ xx:xx , xx:[ {xx:xx} , {xx:xx} , {xx:xx} , {xx:xx} ] }
我标红的地方是我们需要的信息。
假如说我标蓝色的列表里面有 n 个字典，我们可以通过 len() 函数获取 n 的数值，
并使用 for 循环遍历，得到结果。
好了，今天的分享就到这里了，拜拜~
哎？忘了一件事，再给你们一个爬取天气的代码！