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现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 百度 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
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1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
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让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。
爬虫我也是接触了1个月，从python小白到现在破译各种反爬虫机制，我给你说说我的方向：
1、学习使用解析网页的函数，例如：
import urllib.request
if __name__ == '__main__':
url = "..."
data = urllib.request.urlopen(url).read() #urllib.request.urlopen(需要解析的网址)
data = data.decode('unicode_escape','ignore') #用unicode_escape方式解码
print(data)
2、学习正则表达式：
正则表达式的符号意义在下面，而正则表达式是为了筛选出上面data中的信息出来，例如：
def get_all(data):
reg = r'(search.+)(" )(mars_sead=".+title=")(.+)(" data-id=")'
all = re.compile(reg);
alllist = re.findall(all, data)
return alllist
3、将得到的结果压进数组：
if __name__ == '__main__':
info = []
info.append(get_all(data))
4、将数组写进excel：
import xlsxwriter
if __name__ == '__main__':
info = []
info.append(get_all(data))
workbook = xlsxwriter.Workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\什么文件名.xlsx') # 创建一个Excel文件
worksheet = workbook.add_worksheet() # 创建一个工作表对象
for i in range(0,len(info)):
worksheet.write(行, 列, info[i], font)#逐行逐列写入info[i]
workbook.close()#关闭excel
一个简单的爬虫搞定，爬虫的进阶不教了，你还没接触过更加看不懂
给你一段演示代码，参考一下。
import re
text = '''tr张三/tr
tr /tr
tr李四/tr
tr王五/tr'''
text2 = re.findall(r"tr(.+?)/tr", text)
x = 0
for s in text2:
if (text2[x]) != " ": #如果列表内的值为空，不打印。
print(s)
x = x + 1
之前写过python爬取起点中文网小说，多线程则是先把爬取的章节链接存到一个列表里，然后写一个函数get_text每次调用这个函数就传一个章节链接，那么就需要调用n次该函数来获取n章的内容，所以可以用for循环创建n个线程，线程的target就是get_text，参数就是章节的url。
随便点开的，辣眼睛哈哈哈
个人感觉用了多线程之后速度并没有很大的提升，速度大致是20个txt文件/分钟，是否有单个机器上继续提升爬取速度的方法？
下一步打算搞点能被封ip的爬取行为，然后学学分布式爬虫。加油~
实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？
一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。
1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。
xpath也许只能提取html元素？
建议你先把content保存到本地文件，看看需要的内容有没有下载下来。
你这个属于script内容，看看直接正则能获得吗？