文章分三个个部分

1. 两个爬虫库requests和selenium如何使用
2. html解析库BeautifulSoup如何使用
3. 动态加载的网页数据用requests怎么抓

两个爬虫库

requests

假设windows下安装好了python和pip。
下面用pip安装爬虫库requests

如果提示pip版本低，不建议升级，升级后可能python本身版本低，导致pip指令报错。

进入Python命令行验证requests库是否能够使用

看到import requests和requests.get函数都没有报错，说明安装成功可以开发我们的第一个爬虫程序了！
将代码文件命名为test.py，用IDEL打开。

最简单的爬虫就这么几行！

1. 引入requests库，
2. 用get函数访问对应地址，
3. 判定是否抓取成功的状态，r.text打印出抓取的数据。

然后菜单栏点击Run->Run Module 会弹出Python的命令行窗口，并且返回结果。我们访问的是腾讯发布新冠肺炎疫情的地址

如果没有IDEL，直接cmd命令行运行按照下面执行

selenium

selenium库会启动浏览器，用浏览器访问地址获取数据。下面我们演示用selenium抓取网页，并解析爬取的html数据中的信息。先安装selenium

接下来安装解析html需要的bs4和lxml。
安装bs4

安装lxml

要确保windows环境变量path的目录下有chromedriver

我d盘的instantclient_12_2已经加到path里了。所以chromedriver解压到这个目录。chromedriver不同的版本对应Chrome浏览器的不同版本，开始我下载的chromedriver对应Chrome浏览器的版本是71-75（图中最下面的），我的浏览器版本是80所以重新下载了一个才好使。
代码如下

Python执行过程中会弹出

浏览器也自动启动，访问目标地址

IDEL打印结果如下

HTML解析库BeautifulSoup

selenium例子中爬取数据后使用BeautifulSoup库对html进行解析，提取了感兴趣的部分。如果不解析，抓取的就是一整个html数据，有时也是xml数据，xml数据对标签的解析和html是一样的道理，两者都是来区分数据的。这种格式的数据结构一个页面一个样子，解析起来很麻烦。BeautifulSoup提供了强大的解析功能，可以帮助我们省去不少麻烦。
使用之前安装BeautifulSoup和lxml。
首先代码要引入这个库（参考上面selenium库代码）

from bs4 import BeautifulSoup  

然后，抓取

r = request.get(url)      
r.encoding='utf8'  
html=r.read() #urlopen获取的内容都在html中  
mysoup=BeautifulSoup(html, 'lxml') #html的信息都在mysoup中了   

假设我们对html中的如下部分数据感兴趣

<data>  
        <day>20200214</day>  
        <id>1</id>  
        <rank>11</rank>  
        <name>张三</name>  
    </data>  
    <data>  
        <day>20200214</day>  
        <id>4</id>  
        <rank>17</rank>  
        <name>李斯</name>  
    </data>  

首先要找到tag标签为的数据，而这类数据不止一条，我们以两条为例。那么需要用到beautifulsoup的find_all函数，返回的结果应该是两个数据。当处理每一个数据时，里面的等标签都是唯一的，这时使用find函数。

mysoup=BeautifulSoup(html, 'lxml')    
data_list=mysoup.find_all('data')  
for data in data_list:#list应该有两个元素  
    day = data.find('day').get_text() #get_text是获取字符串，可以用.string代替  
    id = data.find('id').get_text()  
    rank = data.find('rank').get_text()  
    name = data.find('name').get_text()  
    #print name  可以print测试解析结果  

这是beautifulsoup最简单的用法，find和find_all不仅可以按照标签的名字定位元素，还可以按照class，style等各种属性，以及文本内容text作为条件来查找你感兴趣的内容，非常强大。

requests库如何抓取网页的动态加载数据

还是以新冠肺炎的疫情统计网页为例。本文开头requests例子最后打印的结果里面只有标题、栏目名称之类的，没有累计确诊、累计死亡等等的数据。因为这个页面的数据是动态加载上去的，不是静态的html页面。需要按照我上面写的步骤来获取数据，关键是获得URL和对应参数formdata。下面以火狐浏览器讲讲如何获得这两个数据。
肺炎页面右键，出现的菜单选择检查元素。

点击上图红色箭头网络选项，然后刷新页面。如下，

这里会出现很多网络传输记录，观察最右侧红框“大小”那列，这列表示这个http请求传输的数据量大小，动态加载的数据一般数据量会比其它页面元素的传输大，119kb相比其它按字节计算的算是很大的数据了，当然网页的装饰图片有的也很大，这个需要按照文件类型那列来甄别。

url带参数

然后点击域名列对应那行，如下

可以在消息头中看见请求网址，url的尾部问号后面已经把参数写上了。
途中url解释，name是disease_h5，callback是页面回调函数，我们不需要有回调动作，所以设置为空，_对应的是时间戳（Python很容易获得时间戳的），因为查询肺炎患者数量和时间是紧密相关的。
我们如果使用带参数的URL，那么就用

url='网址/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(stamp*1000)     
requests.get(url)   

url和参数分离

点击参数可以看见url对应的参数

如果使用参数和url分离的形式那么
那么就这样

url="网址/g2/getOnsInfo"  

formdata = {'name': 'disease_h5',   
'callback': '',   
'_': 当前时间戳    
}    

requests.get(url, formdata)  

找url和参数需要耐心分析，才能正确甄别url和参数的含义，进行正确的编程实现。参数是否可以空，是否可以硬编码写死，是否有特殊要求，比较依赖经验。

总结

学完本文，阅读爬虫代码就很容易了，所有代码都是为了成功get到url做的准备以及抓到数据之后的解析而已。
有的url很简单，返回一个.dat文件，里面直接就是json格式的数据。有的需要设置大量参数，才能获得，而且获得的是html格式的，需要解析才能提取数据。
爬到的数据可以存入数据库，写入文件，也可以现抓现展示不存储。