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python网络爬虫课课程设计一、教学目标本课程的学习目标包括以下三个方面：1.知识目标：学生需要掌握Python网络爬虫的基本概念、原理和常用库，如requests、BeautifulSoup等。
了解网络爬虫的分类、爬取策略和工作原理，以及与之相关的数据解析、持久化存储等知识。
2.技能目标：学生能够运用Python网络爬虫编写简单的爬虫程序，实现对网页数据的抓取、解析和分析。
具备解决实际网络爬虫问题的能力，如处理登录认证、模拟浏览器行为、反爬虫策略等。
3.情感态度价值观目标：培养学生对网络爬虫技术的兴趣和热情，使其认识到网络爬虫在信息获取、数据分析和网络监测等方面的应用价值。
同时，引导学生树立正确的网络安全意识，遵循道德规范，不滥用网络爬虫技术。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.Python网络爬虫基本概念和原理：介绍网络爬虫的定义、分类、爬取策略和工作原理。
2.常用Python网络爬虫库：讲解requests、BeautifulSoup、lxml等库的使用方法，以及如何选择合适的库进行数据抓取和解析。
3.数据解析和处理：学习如何提取网页中的文本数据、图像数据、音频数据等，并进行预处理和清洗。
4.持久化存储：了解如何将抓取的数据存储到文件、数据库等介质中，以便后续分析和使用。
5.实战项目：通过实际案例，让学生学会运用Python网络爬虫解决实际问题，如爬取某的资讯、监测网络舆情等。
6.反爬虫策略与应对：讲解反爬虫技术的原理和常见形式，如验证码、动态加密等，以及如何应对反爬虫策略。
三、教学方法本课程采用以下几种教学方法：1.讲授法：讲解Python网络爬虫的基本概念、原理和常用库。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生学会运用Python网络爬虫解决实际问题。
3.实验法：让学生动手编写爬虫程序，进行数据抓取和分析，提高实际操作能力。
4.讨论法：学生分组讨论，分享学习心得和解决问题的方法，培养团队合作精神。
paython爬虫课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解网络爬虫的基本概念，掌握Python爬虫的基础知识；2. 学习并掌握常用的Python爬虫库，如requests、BeautifulSoup等；3. 了解HTML的基本结构和常用标签，能够分析网页结构提取所需数据；4. 学习数据存储与处理方法，掌握CSV、JSON等数据格式操作。
技能目标：1. 能够运用Python编写简单的爬虫程序，完成数据抓取任务；2. 学会使用爬虫库解析网页，提取目标数据；3. 能够处理常见的数据存储与处理问题，如数据清洗、去重等；4. 能够针对特定需求，设计并实现相应的爬虫策略。
情感态度价值观目标：1. 培养学生的信息素养，提高对网络资源的有效利用能力；2. 增强学生的实际操作能力，培养解决问题的信心和兴趣；3. 培养学生的团队协作精神，学会分享和交流；4. 培养学生遵守网络道德规范，尊重数据版权，合理使用爬虫技术。
课程性质：本课程为Python爬虫的入门课程，旨在让学生掌握爬虫的基本原理和方法，培养实际操作能力。
学生特点：学生具备一定的Python编程基础，对网络爬虫感兴趣，但缺乏实际操作经验。
教学要求：结合课程性质和学生特点，本课程注重理论与实践相结合，以实例为主线，引导学生动手实践，提高解决问题的能力。
在教学过程中，注重分层教学，满足不同层次学生的学习需求。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续深入学习打下坚实基础。
二、教学内容1. 爬虫基本概念与原理：介绍爬虫的定义、作用及分类，分析爬虫的工作流程和基本原理。
- 教材章节：第1章 爬虫基础2. Python爬虫库：学习requests库发送网络请求，BeautifulSoup库解析HTML，lxml库的XPath语法。
- 教材章节：第2章 爬虫库的使用3. 网页结构分析：讲解HTML的基本结构，学习使用开发者工具分析网页，提取目标数据。
- 教材章节：第3章 网页结构分析4. 数据存储与处理：学习CSV、JSON等数据格式的操作，掌握数据清洗、去重等处理方法。
基于Python爬虫的毕业设计一、引言在当今信息化时代，互联网是获取各类信息的主要途径之一。
人们需要从网络上获取各种数据，并进行分析和研究。
而爬虫技术作为一种能够自动从网页中提取数据的工具，被广泛应用于各个领域。
本文以基于Python的爬虫技术为研究对象，探讨其在毕业设计中的应用。
二、Python爬虫的基本原理Python爬虫是通过程序模拟人的行为来访问网络，并获取所需数据的过程。
其基本原理包括以下几个步骤： 1. 发送HTTP请求：通过HTTP协议向目标网站发送请求，并获取相应的数据。
2. 解析HTML页面：将获取的网页内容进行解析，提取出需要的数据。
3. 数据存储和处理：将获取的数据存储到本地或者数据库中，并进行进一步的处理和分析。
三、Python爬虫的工具和库Python爬虫可以使用多种工具和库来实现，下面介绍几个常用的工具和库： 1. Requests库：用于发送HTTP请求和获取网页内容。
2. BeautifulSoup库：用于解析HTML页面，提取出需要的数据。
3. Scrapy框架：一个强大的Python爬虫框架，提供了高效的数据提取和爬取功能。
4. Selenium库：用于模拟浏览器操作，解决动态网页的爬取问题。
四、Python爬虫的应用领域Python爬虫在各个领域都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用领域： ###4.1 网络数据分析爬虫可以用于获取网络上的各种数据，如新闻、股票、天气等，以及社交媒体上的用户信息和评论等。
这些数据可以被用于进行数据分析和挖掘，为决策提供依据。
4.2 商品价格监控通过爬虫技术，可以实时监控电商网站上商品的价格和促销活动，及时获取最低价格和优惠信息，为消费者提供购物建议。
4.3 数据采集和整合爬虫可以用于采集和整合各种数据，如学术论文、专利信息等，为科研人员和企业提供便利。
4.4 搜索引擎优化通过爬虫技术，可以获取搜索引擎的排名结果，了解竞争对手的网站结构和内容，从而优化自己的网站。
关于爬虫的毕业设计课题摘要：本课题旨在使用爬虫技术设计和开发一个用于爬取互联网数据的应用程序。
通过爬取各种网站和在线信息源，该应用程序可以提供包括新闻、论坛帖子、商品信息等多个领域的数据收集服务。
该应用程序的设计将以Python编程语言为基础，并利用多个开源库和框架，如BeautifulSoup、Scrapy等，来实现数据的采集、处理和存储。
关键词：爬虫技术，互联网数据，应用程序，Python，BeautifulSoup，Scrapy1. 研究背景随着互联网的飞速发展，网络上的信息数量呈现爆炸性增长。
如何高效地获取和处理这些信息成为了一个重要的问题。
而爬虫技术作为一种自动化数据采集方法，凭借其高效、灵活的特性，得到了广泛的应用。
2. 目标与意义本课题的目标是设计和开发一个可用于爬取互联网数据的应用程序。
通过该应用程序，用户可以方便地获取各种网站和在线信息源中的数据。
此外，通过该应用程序，还可以实现对数据的清洗、整合和存储，从而提供给用户更加方便和实用的数据服务。
3. 设计方案本课题的设计方案基于Python编程语言，利用其丰富的开源库和框架来实现爬虫功能。
具体来说，将采用BeautifulSoup库来解析HTML页面，获取数据的关键信息。
同时，使用Scrapy框架来组织和管理整个爬虫过程，并实现对多个网站的同时爬取。
4. 实施步骤（1）确定需要爬取的目标网站和在线信息源；（2）使用BeautifulSoup解析HTML页面，提取有用的数据；（3）使用Scrapy框架设计和实现爬虫程序；（4）通过爬虫程序获取并存储数据；（5）对爬取的数据进行清洗、整合和存储。
5. 预期成果本课题预期实现一个功能完善的爬虫应用程序，该程序具备以下特点：（1）能够方便地定义和配置爬取目标；（2）能够高效地爬取各种网站和在线信息源的数据；（3）能够自动处理爬取的数据，包括清洗、整合和存储。
6. 创新点本课题的创新点主要体现在以下几个方面：（1）结合使用BeautifulSoup和Scrapy，实现对HTML页面的解析和爬取目标的高度灵活性；（2）通过对爬取的数据进行清洗和整合，提供给用户更加方便和实用的数据服务。
基于Python的本科毕业设计题目及分析==================1. 网络爬虫与数据挖掘------------------题目：基于Python的网络爬虫与数据挖掘应用研究分析：本题目要求设计并实现一个网络爬虫系统，用于从互联网上自动收集数据，并进行数据清洗、存储和分析。
该系统需要能够处理各种网页结构，使用爬虫框架如Scrapy或BeautifulSoup进行数据抓取，并利用数据库进行存储。
在数据挖掘方面，需要对抓取的数据进行分析和处理，提取有用的信息，可以使用机器学习、自然语言处理等技术。
2. 自动化与脚本编写----------------题目：基于Python的自动化测试与脚本编写研究分析：本题目要求设计并实现一个自动化测试框架，用于对各种软件进行自动化测试，包括功能测试、性能测试等。
该框架需要能够模拟用户行为，进行界面操作和数据输入，并能够解析测试结果，给出报告。
同时，需要编写各种测试脚本，利用Python的语法和第三方库进行测试。
3. Web开发与后端开发-----------------题目：基于Python的Web应用开发与后端开发研究分析：本题目要求设计并实现一个Web应用，包括前端和后端的开发。
前端可以使用HTML、CSS和JavaScript等技术，后端则需要使用Python的Web框架如Django或Flask进行开发。
需要实现各种功能，如用户登录、数据展示、表单处理等，并能够进行高效的数据库操作。
4. 图像处理与计算机视觉-------------------题目：基于Python的图像处理与计算机视觉应用研究分析：本题目要求设计并实现一个图像处理和计算机视觉的应用，可以进行图像的各种操作，如缩放、旋转、裁剪等，并能够进行图像识别、目标检测等任务。
需要使用Python的图像处理库如Pillow或OpenCV进行开发。
同时，需要进行算法研究和优化，提高应用的性能和准确性。
《Python爬虫程序设计》课程标准《Python爬虫程序设计》课程标准1、课程简介1.1 课程背景1.2 课程目标1.3 适用对象2、爬虫基础知识2.1 什么是爬虫2.2 爬虫应用领域2.3 爬虫工作原理2.4 HTTP协议2.4.1 请求方法2.4.2 请求头2.4.3 响应状态码2.5 解析2.5.1 常用的解析库2.5.2 解析器选择2.5.3 解析基础操作3、爬取数据3.1 数据爬取概述3.2 静态网页爬取3.2.1 页面分析3.2.2 请求与响应3.2.3 使用正则表达式提取信息3.3 动态网页爬取3.3.1 AJAX数据爬取3.3.2 使用Selenium模拟浏览器3.3.3 使用Pyppeteer实现无界面浏览器爬虫4、数据存储4.1 数据存储策略4.2 存储到本地文件4.2.1 文本文件4.2.2 CSV文件4.2.3 JSON文件4.3 存储到数据库4.3.1 关系型数据库4.3.2 非关系型数据库5、反爬虫与请求优化5.1 反爬虫机制5.1.1 IP封禁5.1.2 User-Agent检测 5.1.3 验证码识别5.2 请求优化5.2.1 多线程与多进程 5.2.2 设置请求头5.2.3 使用代理6、其他技巧与应用6.1 定时任务6.2 登录与鉴权6.3 图片6.4 邮件通知附件：- 附件1：示例代码- 附件2：实例应用法律名词及注释：- 爬虫：指一种自动获取网络数据的程序或脚本。
常见用途包括数据采集、搜索引擎建设等。
- HTTP协议：超文本传输协议，用于传输等超媒体文档的应用层协议。
- 解析：解析文档结构，提取所需信息的过程。
- AJAX：Asynchronous JavaScript and XML，一种基于JavaScript和XML的前端技术，可以实现页面无刷新更新数据。
- Selenium：一个自动化测试工具，可以用于模拟浏览器行为。
- Pyppeteer：一个无需浏览器的自动化测试工具，支持无界面浏览器爬虫。
爬虫爬取课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解爬虫的基本概念、工作原理及应用场景。
2. 学生能掌握至少一种编程语言（如Python）的基本语法，并运用其编写简单的爬虫程序。
3. 学生能了解网络数据抓取的基本方法，如HTTP请求、HTML解析等。
4. 学生了解数据存储与处理的基本方法，如文件存储、数据库操作等。
技能目标：1. 学生能独立完成简单的网络数据抓取任务，具备实际操作能力。
2. 学生能运用所学知识解决实际问题，具备一定的编程思维和分析解决问题的能力。
3. 学生能在团队中协作完成复杂的数据抓取项目，具备良好的沟通与协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生对爬虫技术产生兴趣，提高对计算机编程和数据科学的热情。
2. 学生能认识到网络数据抓取在现实生活中的应用价值，培养学以致用的意识。
3. 学生在学习和实践过程中，培养良好的道德素养，遵循法律法规，尊重数据版权。
本课程针对高年级学生，结合爬虫技术在实际应用中的需求，以提高学生的实际操作能力和编程思维为核心。
课程性质为实践性、应用性较强的课程，要求学生在掌握基本理论知识的基础上，注重实践操作，培养解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生将能够具备一定的网络数据抓取和处理能力，为后续相关课程打下坚实基础。
二、教学内容1. 爬虫基本概念与原理- 爬虫的定义与作用- 爬虫的工作流程- 常见爬虫类型及特点2. 编程语言基础- Python语言简介与安装- Python基本语法- Python常用库与函数3. 网络数据抓取- HTTP协议基础- 网络请求库的使用（如requests）- HTML解析库的使用（如BeautifulSoup）4. 数据存储与处理- 文件存储（如CSV、JSON）- 数据库操作（如SQLite）- 数据清洗与处理5. 实践项目与案例分析- 简单爬虫案例实现- 复杂爬虫项目分析与实现- 爬虫实战经验分享6. 爬虫伦理与法律法规- 爬虫与数据版权- 网络爬虫的合规性- 爬虫道德规范本教学内容按照教学大纲，循序渐进地安排，使学生能够系统地掌握爬虫技术。
基于python爬虫的毕业设计一、背景介绍随着互联网的普及，越来越多的信息被发布在网上，这些信息的数量庞大，种类繁多，对于人们的信息获取需求提出了更高的要求。
因此，网络爬虫技术应运而生，它可以自动化地从互联网上抓取信息，为人们提供便利。
本毕业设计基于Python语言，使用网络爬虫技术，实现对某个网站上的信息进行抓取和分析，从而实现对该网站的数据分析和挖掘。
二、设计目标本毕业设计的主要目标是使用Python爬虫技术，实现对某个网站上的信息进行抓取和分析，具体包括以下几个方面：1. 实现对指定网站的数据抓取，包括网站上的文本、图片、视频等信息。
2. 实现对抓取到的数据进行分析和挖掘，包括数据的统计、可视化等操作。
3. 实现对抓取到的数据进行存储和管理，包括数据的备份、恢复、查询等操作。
三、技术实现1. 网络爬虫技术网络爬虫是一种自动化程序，可以模拟浏览器行为，从网站上抓取数据。
Python 语言具有强大的网络爬虫库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等，可以方便地实现对网站的数据抓取。
2. 数据分析和挖掘技术Python语言具有丰富的数据分析和挖掘库，如NumPy、Pandas、Matplotlib 等，可以方便地实现对抓取到的数据进行分析和挖掘，例如统计、可视化等操作。
3. 数据库技术本毕业设计需要实现对抓取到的数据进行存储和管理，因此需要使用数据库技术。
Python语言具有多种数据库库，如MySQL、SQLite、MongoDB等，可以方便地实现对数据的存储和管理。
四、实现步骤1. 确定抓取目标首先需要确定要抓取的网站和信息类型，例如新闻、图片、视频等。
2. 编写爬虫程序使用Python语言编写网络爬虫程序，实现对网站上的数据抓取。
可以使用Requests库实现对网站的请求，使用BeautifulSoup库实现对网站的解析，从而获取所需的数据。
3. 数据分析和挖掘使用Python语言的数据分析和挖掘库，对抓取到的数据进行分析和挖掘，例如统计、可视化等操作。
使用Python进行网络爬虫的设计与实现随着互联网的快速发展，网络上的信息量越来越庞大，人们需要从海量数据中获取有用信息。
而网络爬虫作为一种自动化获取网页信息的工具，受到了广泛关注和应用。
Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于网络爬虫的设计与实现中。
本文将介绍如何使用Python进行网络爬虫的设计与实现。
1. 网络爬虫简介网络爬虫（Web Crawler）是一种按照一定规则自动地抓取万维网信息的程序或脚本。
它可以模拟人类浏览网页的行为，访问网页并提取其中的信息。
网络爬虫在搜索引擎、数据挖掘、舆情监控等领域有着广泛的应用。
2. Python语言简介Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，被称为“优雅”、“明确”、“简单”。
Python拥有丰富的第三方库和工具，使得开发者能够快速地实现各种功能。
3. 网络爬虫的设计与实现3.1 确定需求在设计网络爬虫之前，首先需要明确需求。
确定要抓取的网站、要提取的信息以及爬取频率等。
3.2 选择合适的库Python有许多优秀的网络爬虫库，如BeautifulSoup、Scrapy、Requests等。
根据需求选择合适的库进行开发。
3.3 编写爬虫程序编写网络爬虫程序时，需要注意以下几点：设置User-Agent：模拟浏览器发送请求，避免被网站屏蔽。
处理异常：处理网络异常、超时等情况，保证程序稳定运行。
数据解析：使用正则表达式或XPath等方法提取所需信息。
数据存储：将抓取到的数据存储到数据库或文件中。
3.4 遵守法律法规在进行网络爬虫时，需要遵守相关法律法规，尊重网站所有者的权益，不得擅自抓取他人网站数据。
4. 实例演示下面通过一个简单的实例演示如何使用Python进行网络爬虫的设计与实现。
示例代码star：编程语言：pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = '对应网址'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 提取标题title = soup.title.textprint('标题：', title)# 提取正文内容content = soup.find('div', class_='content').textprint('内容：', content)示例代码end5. 总结本文介绍了使用Python进行网络爬虫的设计与实现过程，包括确定需求、选择库、编写程序、遵守法律法规等方面。
山东建筑大学
课程设计成果报告
题目：基于Python的网络爬虫设计课程：计算机网络A
院（部）：管理工程学院
专业：信息管理与信息系统
班级：学生姓名：学号：指导教师：完成日期：
目录
1 设计目的 (1)
2 设计任务内容 (1)
3 网络爬虫程序总体设计 (1)
4 网络爬虫程序详细设计 (2)
4.1 设计环境和目标分析 (2)
4.1.1 设计环境 (2)
4.1.2 目标分析 (2)
4.2 爬虫运行流程分析 (2)
4.3 控制模块详细设计 (3)
4.3 爬虫模块详细设计 (3)
4.3.1 URL管理器设计 (3)
4.3.2 网页下载器设计 (4)
4.3.3 网页解析器设计 (4)
4.4数据输出器详细设计 (5)
5 调试与测试 (5)
5.1 调试过程中遇到的问题 (5)
5.2测试数据及结果显示 (6)
6 课程设计心得与体会 (6)
7 参考文献 (7)
8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (7)
9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (10)
1 设计目的
本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一，是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。
本课程设计的目的和任务：
1．巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握；
2．培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力；
3．提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。
2 设计任务内容
网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容，是搜索引擎的核心部分。
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。
参照开放源码分析网络爬虫实现方法，给出设计方案，画出设计流程图。
选择自己熟悉的开发环境，实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能，界面适当美化。
给出软件测试结果。
3 网络爬虫程序总体设计
在本爬虫程序中共有三个模块：
1、爬虫调度端：启动爬虫，停止爬虫，监视爬虫的运行情况
2、爬虫模块：包含三个小模块，URL管理器、网页下载器、网页解析器。
（1）URL管理器：对需要爬取的URL和已经爬取过的URL进行管理，可以从URL管理器中取出一个待爬取的URL，传递给网页下载器。
（2）网页下载器：网页下载器将URL指定的网页下载下来，存储成一个字符串，传递给网页解析器。
（3）网页解析器：网页解析器解析传递的字符串，解析器不仅可以解析出需要爬取的数据，而且还可以解析出每一个网页指向其他网页的URL，这些URL被解析出来会补充进URL管理器
3、数据输出模块：存储爬取的数据
4 网络爬虫程序详细设计
4.1 设计环境和目标分析
4.1.1 设计环境
IDE：pycharm
Python版本：python2.7.13
4.1.2 目标分析
目标：从百度词条Python开始，以广度优先的方式，爬取相关联的若干词条网页的标题和简介
（1）初始URL："/item/Python?sefr=ps"
（2）词条页面URL格式：
/item/%E8%87%AA%E7%94%B1%E8%BD%AF%E4%BB%B6
（3）数据格式：标题——<dd class="lemmaWgt-lemmaTitle-title"><h1>Python</h1>
简介——<div class="lemma-summary" label-module="lemmaSummary"> （4）页面编码：utf-8
4.2 爬虫运行流程分析
爬虫程序的运行流程如图所示。
（1）爬虫控制器从给定的URL开始，将给定的初始URL添加到URL管理器中，然后调用URL管理器的相关方法，判断是否有待爬取的URL
（2）URL判断是否有待爬取的URL，如果有待爬取的URL，则返回给控制器，控制器将这个URL传递给网页下载器，下载该网页
（3）网页下载器将下载好的数据返回给控制器，控制器再将返回的数据传递给网页解析器解析
（4）网页解析器解析网页之后获取网页数据和网页的URL链接，再将这两个数据传递给控制器
（5）控制器得到解析出来的数据之后，将新的URL链接传递给URL管理器，将价值数据传递给数据输出器输出
（6）数据输出器以文本的形式输出传递进来的数据。
（7）回到第一步，循环
4.3 控制模块详细设计
爬虫控制器主要负责调度各个模块，所以在设计的时候只需要一次调用其他模块的方法，给对应的模块传递数据即可。
比较简单，可参见附录1查看源码。
4.3 爬虫模块详细设计
4.3.1 URL 管理器设计
URL 管理器主要管理待抓取的URL 集合和已抓取的URL 集合。
URL 管理器设计的难点在于：防止重复抓取，防止循环抓取。
常用的URL 管理器存储方式有三种，一是使用python 内存即set 集合来存储URL ，二是使用数据库，例如MySQL ，三是使用缓存数据库，例如redis 。
因为这只是个简单的python
添加新URL 到待爬取集合中
判断待添加URL 是否在容器中
URL 管理器
将URL 从待爬取集合移动端已爬取集合
获取待爬取URL
判断是否还有待爬取URL
爬虫，所以我们选择利用内存存储URL 。
建立两个集合，一个为待爬取集合，一个为已爬取集合，功能上图所示。
4.3.2 网页下载器设计
网页下载器是将互联网上URL 对应的网页下载到本地的工具。
Python 常用的网页下载器有两种，一个是python 自带的urllib2，一个是第三方包requests 。
这里我们选用的是urllib2，比较简单的网页下载工具，其中最简洁的下载网页的代码如下：
4.3.3 网页解析器设计
网页解析器是从网页中提取有价值数据的工具。
Python 常用的解析器有四种，一是正则表达式，二是html.parser ，三是beautifulSoup ，四是lxml 。
这里我选用的是beautifulSoup 作为我的网页解析器，相对于正则表达式来说，使用beautifulSoup 来解析网页更为简单。
beautifulSoup 将网页转化为DOM 树来解析，每一个节点是网页的每个标签，通过它提供的方法，你可以很容易的通过每个节点获取你想要的信息。
使用方法如下：
summary_node = soup.find('div', class_="lemma-summary")
4.4数据输出器详细设计
数据输出器是负责数据输出的工具。
如果要输出的文件不存在，程序会自动创建，并且每次重写之前都会清空网页的内容。
这里我选择的输出方式是TXT文档，直接将数据分析器得到的数据存储在output.txt文件中。
5 调试与测试
5.1 调试过程中遇到的问题
（1）爬取第一个页面之后没有新的页面
解决方案：根据子网页，选择合适的正则表达式
（1）测试过程中某些网页中缺少标题或简介。
解决方案：往集合中添加数据的时候，判断一下是否为空，不为空再添加。
5.2测试数据及结果显示
测试的结果以txt文档形式显示，生成的文档路径和代码路径一致、
6 课程设计心得与体会
Python是一门面向对象的解释性语言（脚本语言），这一类语言的特点就是不用编译，程序在运行的过程中，由对应的解释器向CPU进行翻译，个人理解就是一边编译一边执行。
而Java这一类语言是需要预先编译的。
没有编译最大
的痛苦就是无法进行断点调试，唯一的办法就是在有疑问的地方打印各个变量的值来进行调试。
这一类语言也没用类型，也就是说一个变量即可能是int型，但是也可能是String型，而且可以随时变化。
python对于代码格式要求也相当严格，通过对于缩进的距离来判断代码是否处于同一个代码块。
Python也不依靠分号来决定一句代码是否结束，一行代码就是一句代码。
这样做的好处在于代码编写看上去很统一，不过习惯了java再看python，一开始还真的有点懵。
总得来说，对Python的初涉感觉不错，这门语言相比较Java更加的简洁，这次的课设是初步接触python，以后会自己深入学习。
7 参考文献
[1] 钱程,阳小兰,朱福喜等.基于Python的网络爬虫技术[J].黑龙江科技信息,2016,(36):273.
[2] 戚利娜,刘建东.基于Python的简单网络爬虫的实现[J].电脑编程技巧与维护,2017,(8):72-73.
[3] Wesley.J.C,Core Python Programming. 2001-9-11
8 附录1 网络爬虫程序设计代码
spiderMain.py
9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档。
