在上述定义中，p标签将引用CSS文件中的title样式应用到整个p覆盖的范围。p将显示为一个上下左右margin各为10px，上下padding为2px，左右padding为5px的矩形。 请注意类别选择器CSS定义和标记选择器的区别：在CSS文件中，标记选择器前边没有"."号，下面大家还会讲到ID选择器，它的定义也不一样，每个ID选择器样式前有一个"#"号，以确定其为ID选择器，而在HTML中则用ID="style"引用。值得注意的是，一个标签可以同时应用多个class选择器，如,具体大家可以在下边思考并做下实验，笔者在这就不举例了。3.ID选择器(1)ID选择器用法和class基本没有区别，他们的不同之处就在于ID选择器只能在HTML页中使用一次，而class则可以任意多次调用，在CSS文件中，ID 选择器一般写成 #idname { bgcolor:#339; font-size:16px;}如果一个ID应用于多个HTML标记，则有可能造成IE编译错误，并且由于ID选择器可以被JAVASCRIPT等调用，所以多个ID会导致JAVA编译错误并崩溃！ (2)HTML的引用 在HTML中引用ID选择器的代码如下所示： 并且ID选择器不能像类别选择器那样同时被一个标签调用。这也是完全错误的语法。 复合选择器就是基本选择器通过不同的链接方式构成的。 复合选择器就是两个或多个基本选择器，通过不同方式链接而成的选择器。
Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备？
数据是决策的原材料，高质量的数据价值不菲，如何挖掘原材料成为互联网时代的先驱，掌握信息的源头，就能比别人更快一步。
大数据时代，互联网成为大量信息的载体，机械的复制粘贴不再实用，不仅耗时费力还极易出错，这时爬虫的出现解放了大家的双手，以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。
爬虫变得越来越流行，不仅因为它能够快速爬取海量的数据，更因为有python这样简单易用的语言使得爬虫能够快速上手。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情，但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。
基于python爬虫，大家整理了一个完整的学习框架：
筛选和甄别学习哪些知识，在哪里去获取资源是许多初学者共同面临的问题。
接下来，大家将学习框架进行拆解，分别对每个部分进行详细介绍和推荐一些相关资源，告诉你学什么、怎么学、在哪里学。
爬虫简介
爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
这个定义看起来很生硬，大家换一种更好理解的解释：
大家作为用户获取网络数据的方式是浏览器提交请求->下载网页代码->解析/渲染成页面；而爬虫的方式是模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或文件中。
爬虫与大家的区别是，爬虫程序只提取网页代码中对大家有用的数据，并且爬虫抓取速度快，量级大。
随着数据的规模化，爬虫获取数据的高效性能越来越突出，能够做的事情越来越多：
市场分析：电商分析、商圈分析、一二级市场分析等市场监控：电商、新闻、房源监控等商机发现：招投标情报发现、客户资料发掘、企业客户发现等
进行爬虫学习，首先要懂得是网页，那些大家肉眼可见的光鲜亮丽的网页是由HTML、css、javascript等网页源码所支撑起来的。
这些源码被浏览器所识别转换成大家看到的网页，这些源码里面必定存在着很多规律,大家的爬虫就能按照这样的规律来爬取需要的信息。
无规矩不成方圆，Robots协议就是爬虫中的规矩，它告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取。
通常是一个叫作robots.txt的文本文件，放在网站的根目录下。
轻量级爬虫
“获取数据——解析数据——存储数据”是爬虫的三部曲，大部分爬虫都是按这样的流程来进行，这其实也是模拟了大家使用浏览器获取网页信息的过程。
1、获取数据
爬虫第一步操作就是模拟浏览器向服务器发送请求，基于python，你不需要了解从数据的实现，HTTP、TCP、IP的网络传输结构，一直到服务器响应和应达的原理，因为python提供了功能齐全的类库来帮大家完成这些请求。
Python自带的标准库urllib2使用的较多，它是python内置的HTTP请求库，如果你只进行基本的爬虫网页抓取，那么urllib2足够用。
Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for humanconsumption”，相对urllib2，requests使用起来确实简洁很多，并且自带json解析器。
如果你需要爬取异步加载的动态网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。
对于爬虫来说，在能够爬取到数据地前提下当然是越快越好，显然传统地同步代码不能满足大家对速度地需求。
（ps：据国外数据统计：正常情况下大家请求同一个页面 100次的话，最少也得花费 30秒，但使用异步请求同一个页面 100次的话，只需要要 3秒左右。）
aiohttp是你值得拥有的一个库，aiohttp的异步操作借助于async/await关键字的写法变得更加简洁，架构更加清晰。使用异步请求库进行数据抓取时，会大大提高效率。
你可以根据自己的需求选择合适的请求库，但建议先从python自带的urllib开始，当然，你可以在学习时尝试所有的方式，以便更了解这些库的使用。
推荐请求库资源:
urllib2文档：/8hEGdsqDrequests文档 ：/8Fq1aXrselenium文档：/DlL9j9hfaiohttp文档：/hvndbuB4
2、解析数据
爬虫爬取的是爬取页面指定的部分数据值，而不是整个页面的数据，这时往往需要先进行数据的解析再进行存储。
从web上采集回来的数据的数据类型有很多种,主要有HTML、 javascript、JSON、XML等格式。解析库的使用等价于在HTML中查找需要的信息时时使用正则，能够更加快捷地定位到具体的元素获取相应的信息。Css选择器是一种快速定位元素的方法。Pyqurrey使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作，它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档，支持CSS选择器，使用非常方便。
Beautiful Soup是借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具，能自动转换编码。支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器。
Xpath最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索。它提供了超过 100 个内建的函数。这些函数用于字符串值、数值、日期和时间比较、节点和 QName 处理、序列处理、逻辑值等等，并且XQuery和XPointer都构建于XPath基础上。
Re正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。个人认为前端基础比较扎实的，用pyquery是最方便的，beautifulsoup也不错，re速度比较快，但是写正则比较麻烦。当然了，既然用python，肯定还是自己用着方便最好。
推荐解析器资源：
pyquery /1EwUKsEGBeautifulsoup http://t.im/ddfvxpath教程 http://t.im/ddg2re文档 http://t.im/ddg6
3、数据存储
当爬回来的数据量较小时，你可以使用文档的形式来储存，支持TXT、json、csv等格式。但当数据量变大，文档的储存方式就行不通了，所以掌握一种数据库是必须的。
Mysql 作为关系型数据库的代表，拥有较为成熟的体系，成熟度很高，可以很好地去存储一些数据，但在在海量数据处理的时候效率会显著变慢，已然满足不了某些大数据的处理要求。
MongoDB已经流行了很长一段时间，相对于MySQL ，MongoDB可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
Redis是一个不折不扣的内存数据库，Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。数据全部存在内存，访问速度快，可以存储大量的数据，一般应用于分布式爬虫的数据存储当中。
推荐数据库资源：
mysql文档 /doc/mongoDB文档 /redis文档 https://redis.io/documentation/工程化爬虫
掌握前面的技术你就可以实现轻量级的爬虫，一般量级的数据和代码基本没有问题。
但是在面对复杂情况的时候表现不尽人意，此时，强大的爬虫框架就非常有用了。
首先是出身名门的Apache顶级项目Nutch，它提供了大家运行自己的搜索引擎所需的全部工具。支持分布式抓取，并有Hadoop支持，可以进行多机分布抓取，存储和索引。另外很吸引人的一点在于，它提供了一种插件框架，使得其对各种网页内容的解析、各种数据的采集、查询、集群、过滤等功能能够方便的进行扩展。
其次是GitHub上众人star的scrapy，scary是一个功能非常强大的爬虫框架。它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。学会scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
最后Pyspider作为人气飙升的国内大神开发的框架，满足了绝大多数Python爬虫的需求 —— 定向抓取，结构化化解析。它能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储等。其功能强大到更像一个产品而不是一个框架。这是三个最有代表性的爬虫框架，它们都有远超别人的有点，比如Nutch天生的搜索引擎解决方案、Pyspider产品级的WebUI、Scrapy最灵活的定制化爬取。建议先从最接近爬虫本质的框架scary学起，再去接触人性化的Pyspider，为搜索引擎而生的Nutch。
推荐爬虫框架资源：
Nutch文档 /scary文档 /pyspider文档 http://t.im/ddgj反爬及应对措施
爬虫像一只虫子，密密麻麻地爬行到每一个角落获取数据，虫子或许无害，但总是不受欢迎的。因为爬虫技术造成的大量IP访问网站侵占带宽资源、以及用户隐私和知识产权等危害，很多互联网企业都会花大力气进行“反爬虫”。
你的爬虫会遭遇比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
常见的反爬虫措施有：
通过Headers反爬虫基于用户行为反爬虫基于动态页面的反爬虫字体反爬…..
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，控制访问频率尽量保证一次加载页面加载且数据请求最小化，每个页面访问增加时间间隔；
禁止cookie可以防止可能使用cookies识别爬虫的网站来ban掉大家；
根据浏览器正常访问的请求头对爬虫的请求头进行修改，尽可能和浏览器保持一致等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
分布式爬虫
爬取基本数据已经没有问题，还能使用框架来面对一写较为复杂的数据，此时，就算遇到反爬，你也掌握了一些反反爬技巧。
你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率，这个时候相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery这些工具。
Scrapy 前面大家说过了，用于做基本的页面爬取， Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
scarpy-redis就是用来在scrapy中实现分布式的组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序。
由于在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，通过使用消息队列MQ，大家可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。
RabbitMQ本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。
Scrapy-rabbitmq-link是可以让你从RabbitMQ 消息队列中取到URL并且分发给Scrapy spiders的组件。Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统。支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他数据库系统作为其消息代理中间件， 在处理异步任务、任务调度、处理定时任务、分布式调度等场景表现良好。
所以分布式爬虫只是听起来有些可怕，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
推荐分布式资源：
scrapy-redis文档 http://t.im/ddgkscrapy-rabbitmq文档 http://t.im/ddgncelery文档 http://t.im/ddgr
你看，通过这条完整的学习路径走下来，爬虫对你来说根本不是问题。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术。
解锁每一个部分的知识点并且有针对性的去学习，走完这一条顺畅的学习之路，你就能掌握python爬虫。
以上便是本文内容，有帮助点赞喜欢支持一下吧。。
css正确的语法是？
选择器｛属性：值；属性：值；｝
web前端开发中需要掌握哪些技术？
不得不说，想要入行Web前端的门槛并不高。
Web前端开发的前期是网页制作，简单的ps和dw就可以制作网页，后来为了更好的用户体验，应用于企业，那么就需要掌握基本的Web前端开发技术。
虽然不同的公司都有Web前端开发，但是职能也有不同，可以是做网站设计、网页界面开发的，只做网页界面开发的，做网页界面开发、前台数据绑定和前台逻辑的处理的，也有设计、开发、数据的。
主要是根据具体的公司职位需求来定，但是需要掌握的技术还是没差的。
Web前端开发学习
基础：HTML、CSS 、JavaScript
前端三大基础，学习顺序为：HTML＞CSS＞JavaScript。
了解HTML的基础知识，学会将页面分为多个部分，知道如何正确的建立DOM，最好至少能够制作五个页面（这里的重点是了解页面结构）。
然后大家再来考虑美观问题，认识CSS，网格和弹性盒子的知识要去了解，还有媒体查询和响应式知识，然后把CSS样式套用到你制作的HTML网页。
基础知识的最后一步JavaScript，这里会比前面两点稍有提升，但是不难，了解语法和基本的结构，开始学习操作DOM，理解一些相关概念，了解Ajax（XHR）。
推荐几本书籍：
《html5从入门到精通》
这本书讲的很系统，作为入门书籍，也比较容易懂，最重要的是有光盘教学，可以放电脑上看看。
css的书籍，这本书也有涵盖html5，有承上启下的作用。
比较出名的一本javascript，被读者称为犀牛书，很推荐。
框架：React、Angular 或者 Vue
学习完前端的三大基础之后，你还需要了解最新的前端框架。
这里就提出Vue 、Angular 、React，大部分人称为VAR，这三个是目前最流行的前端框架。
为什么没有jQuery？确实，初学者认为使用jQuery就可以写出任何特效效果，但是它并不是前端的全部，在工作时间久了之后才会发现，jQuery只是满足当下的业务需求，技术框架是随时会变的。
当然，学习jQuery没有问题，只是多学会框架，有助于提升你的个人技术能力，和你的职场竞争力。
打包工具：Webpack 和 gulp
进阶：Node.js 体系（包括 Node.js 服务端开发，npm 等）还需要什么？
不急，还没完呢，前端开发中有一个重要的知识：前端布局，主要是对页面模块和内容进行科学合理的组织与呈现。
其实前端布局没有引起多大的重视，但是它又是Web前端开发的核心，在工作中的比重也不小。
可能在你认为已经掌握了前端知识后，信心满满的去面试，但是却被一个看似简单的切图问题给难倒了，即便是混过了面试，工作中也不得心应手。
布局的好坏直接影响着后续的所有工作进展的顺利与否与效率的高低。
对于如何掌握前端布局的技能，W3Cschool APP最近新上线了一个专栏，有兴趣的可以看看。
最后偶想说，Web前端开发的前景好不好，还是得看你的技术怎么样，技能过关，网站界面做得好看，用户体验好，那自然好，如果想要更上一层楼，建议了解一下Web全栈开发，这是前端行业内重要的发展趋势。
