在信息化时代，数据是最宝贵的资源之一。很多企业和个人都希望能够获取大量的数据来分析趋势、了解市场、预测未来等。Python 作为一门强大的编程语言，其简洁的语法和丰富的库使得数据爬取变得相对容易。本文将从程序员的角度出发，详细探讨 Python 数据爬取的相关技术，包括常用工具、爬取流程、常见问题及其解决方案。
一、数据爬取的基础
数据爬取，也称为网络爬虫，是指通过编写程序自动化地从互联网上提取数据的过程。爬虫程序一般分为三个部分：请求数据、解析数据和存储数据。Python 的强大之处在于其拥有众多的库来支持这些操作，使得编写爬虫程序变得高效和灵活。
二、常用的爬虫工具和库
1. Requests
`requests` 是一个用于发送 HTTP 请求的 Python 库，简化了与网站服务器的交互。使用 `requests`，我们可以非常方便地发送 GET 和 POST 请求，并获取服务器的响应。
```python
import requests
response = requests.get('https://www.example.com')
if response.status_code == 200:
print(response.text)
```
2. BeautifulSoup
`BeautifulSoup` 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的库。它提供了简单的 API 用于提取网页内容。与 `requests` 配合使用，可以非常方便地提取和操作网页中的数据。
```python
from bs4 import BeautifulSoup
html = '<html><head><title>Example</title></head><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>
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