在IT领域，爬虫是一种广泛使用的工具，用于自动地遍历和抓取互联网上的信息。这份"爬虫作业小抄和实际作业合集"显然包含了关于网络爬虫的知识点，可能是一个学习者或开发者在进行项目实践过程中的积累。虽然标签注明了"未完成"，但我们仍然可以从已有的资料中获取有价值的信息。
我们要理解什么是网络爬虫。网络爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，它遵循网页间的链接，从一个页面跳转到另一个页面，抓取并存储所需的信息。爬虫通常被用来构建搜索引擎的索引、数据挖掘、市场研究等多种用途。
1. **Python爬虫基础**：Python是最常用的语言之一来编写爬虫，因为它拥有丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等。BeautifulSoup用于解析HTML和XML文档，提取所需数据；Scrapy则是一个完整的框架，包括请求、响应处理、数据提取、异常处理等功能。
2. **HTTP与HTTPS**：网络爬虫主要基于HTTP或HTTPS协议工作。理解HTTP请求方法（GET、POST等）和响应状态码（200、404等）对于正确抓取数据至关重要。
3. **网页结构分析**：爬虫需要识别HTML元素并定位目标信息，这涉及到HTML和CSS选择器的使用。CSS选择器是选择HTML元素的一种方式，能帮助我们精确找到要抓取的数据。
4. **数据解析**：除了HTML，爬虫可能需要处理JSON、XML等格式的数据。例如，使用Python的json和xml模块进行解析。
5. **反爬策略与应对**：许多网站有反爬机制，如验证码、User-Agent限制、IP封锁等。爬虫开发者需要学习如何设置合理的延时、更换User-Agent、使用代理IP等技巧来应对这些挑战。
6. **爬虫框架**：除了Python的Scrapy，还有其他语言的框架，如Java的Jsoup、Node.js的Puppeteer等，它们提供了更高级的功能和更好的性能。
7. **异步与多线程**：为了提高爬取效率，可以利用异步IO（如Python的asyncio库）或者多线程/多进程（如Python的threading或多进程库）来并发处理请求。
8. **数据存储**：抓取到的数据通常需要存储起来，可能用到数据库（如MySQL、MongoDB）、CSV文件、JSON文件等。
9. **异常处理与日志**：良好的错误处理和日志记录是爬虫项目中不可或缺的部分，它们可以帮助我们追踪和修复问题。
10. **合规性问题**：爬虫需遵循robots.txt协议，尊重网站的爬取规则，并注意版权和隐私法律。
由于这是一个未完成的合集，可能包含了一些半成品的代码、笔记、待解决的问题或者是正在进行的项目。学习者可以通过阅读和分析这些内容，进一步了解爬虫开发的实战过程，遇到的挑战以及解决方法。同时，这也是一个很好的机会去参与和完善这个项目，提升自己的技能。
