第一种：基本的网页抓取
get方法
import urllib2
url = "链接
response = urllib2.urlopen(url)
print response.read()
post方法
import urllib
import urllib2
url = "链接
form = {'name':'abc','password':'1234'}
form_data = urllib.urlencode(form)
request = urllib2.Request(url,form_data)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()
第二种：使用代理IP
在开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况，这时就需要用到代理IP；
在urllib2包中有ProxyHandler类，通过此类可以设置代理访问网页，如下代码片段：
import urllib2
proxy = urllib2.ProxyHandler({'http': '127.0.0.1:8087'})
opener = urllib2.build_opener(proxy)
urllib2.install_opener(opener)
response = urllib2.urlopen('链接)
print response.read()
第三种：Cookies处理
cookies是某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密)，python提供了cookielib模块用于处理cookies，cookielib模块的主要作用是提供可存储cookie的对象，以便于与urllib2模块配合使用来访问Internet资源.
代码片段：
import urllib2, cookielib
cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
opener = urllib2.build_opener(cookie_support)
urllib2.install_opener(opener)
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()
关键在于CookieJar()，它用于管理HTTP cookie值、存储HTTP请求生成的cookie、向传出的HTTP请求添加cookie的对象。整个cookie都存储在内存中，对CookieJar实例进行垃圾回收后cookie也将丢失，所有过程都不需要单独去操作。
第四种：伪装为浏览器
某些网站反感爬虫的到访，于是对爬虫一律拒绝请求。所以用urllib2直接访问网站经常会出现HTTP Error 403: Forbidden的情况
对有些 header 要特别留意，Server 端会针对这些 header 做检查
1、User-Agent 有些 Server 或 Proxy 会检查该值，用来判断是否是浏览器发起的 Request；
2、Content-Type 在使用 REST 接口时，Server 会检查该值，用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。
这时可以通过修改http包中的header来实现，代码片段如下：
import urllib2
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
}
request = urllib2.Request(
url = '链接,
headers = headers
)
print urllib2.urlopen(request).read()
第五种：页面解析
对于页面解析最强大的当然是正则表达式，这个对于不同网站不同的使用者都不一样，就不用过多的说明
其次就是解析库了，常用的有两个lxml和BeautifulSoup，对于这两个的使用介绍两个比较好的网站：
lxml：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html
BeautifulSoup：http://cuiqingcai.com/1319.html
对于这两个库，我的评价是，都是HTML/XML的处理库，Beautifulsoup纯python实现，效率低，但是功能实用，比如能用通过结果搜索获得某个HTML节点的源码；lxmlC语言编码，高效，支持Xpath。
第六种：验证码的处理
对于一些简单的验证码，可以进行简单的识别。本人也只进行过一些简单的验证码识别。但是有些反人类的验证码，比如12306，可以通过打码平台进行人工打码，当然这是要付费的。
第七种：gzip压缩
有没有遇到过某些网页，不论怎么转码都是一团乱码。哈哈，那说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力，这可以将网络线路上传输的大量数据消减 60% 以上。这尤其适用于 XML web 服务，因为 XML 数据 的压缩率可以很高。
但是一般服务器不会为你发送压缩数据，除非你告诉服务器你可以处理压缩数据。
于是需要这样修改代码：
import urllib2, httplib
request = urllib2.Request('链接)
request.add_header('Accept-encoding', 'gzip')
opener = urllib2.build_opener()
f = opener.open(request)
这是关键:创建Request对象，添加一个 Accept-encoding 头信息告诉服务器你能接受 gzip 压缩数据
然后就是解压缩数据：
import StringIO
import gzip
compresseddata = f.read()
compressedstream = StringIO.StringIO(compresseddata)
gzipper = gzip.GzipFile(fileobj=compressedstream)
print gzipper.read()
第八种：多线程并发抓取
单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发的。
虽然说python的多线程很鸡肋，但是对于爬虫这种网络频繁型，还是能一定程度提高效率的。
from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
q是任务队列
#NUM是并发线程总数
#JOBS是有多少任务
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具体的处理函数，负责处理单个任务
def do_somthing_using(arguments):
print arguments
#这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理
def working():
while True:
arguments = q.get()
do_somthing_using(arguments)
sleep(1)
q.task_done()
#fork NUM个线程等待队列
for i in range(NUM):
t = Thread(target=working)
t.setDaemon(True)
t.start()
#把JOBS排入队列
for i in range(JOBS):
q.put(i)
#等待所有JOBS完成
q.join()