在本篇文档中，我们将深入分析使用Python3语言结合requests库和正则表达式来爬取淘宝网页信息的过程。请注意，爬取他人网站数据可能涉及到法律和道德问题，因此在实际操作前务必确保遵守相关法律法规以及网站的爬虫协议。此外，由于淘宝网等电商平台通常有较为复杂的反爬虫机制，本例代码可能无法直接应用于最新版的淘宝网站。
文档提到的爬虫代码涉及以下关键知识点：
1. Python的requests模块：这是一个简单易用的HTTP库，用于发送HTTP/1.1请求。它支持多种HTTP请求方式，如GET、POST等，并能自动处理HTTP头部信息。在爬虫中，requests模块被用于获取网页内容。在本例中，getHtmlText函数使用requests.get来请求淘宝网页，并通过异常处理确保请求的稳定性。
2. 异常处理：在网络请求过程中，有很多因素可能导致请求失败，比如网络不稳定、目标服务器响应错误等。Python通过try-except语句提供了异常处理机制。本例中对requests.get的调用使用try-except语句进行异常捕获，一旦出现错误则捕获异常并返回空字符串。
3. 正则表达式：正则表达式是一种强大的文本处理工具，用于进行复杂的模式匹配和文本替换。在爬虫中，正则表达式常用于从HTML文本中提取特定数据。在文档提供的代码中，使用Python的re模块来匹配价格、商品名称、商品链接和图片地址等信息。
4. HTML页面解析：爬虫爬取的通常是HTML格式的网页。对网页内容进行解析是爬虫不可或缺的一部分。在本例中，我们看到parsePage函数通过正则表达式对网页源代码进行解析，提取特定字段。
5. Unicode编码处理：由于网页内容可能包含多种字符编码，所以当获取网页源码后，需要正确设置内容的编码方式，确保后续处理中字符能正确显示。代码中使用r.encoding=r.apparent_encoding来自动获取和设置网页的编码格式。
6. 字符串处理：在爬虫中经常需要对字符串进行各种操作，比如分割、替换、提取等。在本例中，eval函数被用于将从网页中提取的字符串转换成相应的Python数据类型。
7. 避免反爬虫措施：大型网站如淘宝有复杂的反爬虫策略，因此在爬虫代码中可能需要添加一些处理来模拟正常用户的行为，比如添加随机的请求头、使用代理等。本例代码并没有体现这一点，可能需要开发者自行添加额外策略。
8. 数据存储：爬取的数据需要被妥善地保存下来，可以存储在文件中，也可以存入数据库。在本文代码中，数据被保存在infoList列表中，之后可以通过printGoodsList函数进行展示。
9. 循环和条件控制：在爬取多页数据时，需要循环发送请求。本例中使用了for循环来实现多次请求同一搜索结果的不同页面。
10. 脚本执行入口：在Python中，通常使用if __name__ == '__main__'语句来定义脚本的执行入口。本例中main函数通过这种方式被调用，开始爬虫流程。
综上，我们可以看到爬虫的基本流程包括发送网络请求、异常处理、网页内容解析、数据提取、编码处理、存储和展示等关键步骤。在实际应用中，每一步都可能会遇到不同的挑战，开发者需要根据具体情况调整和完善自己的爬虫程序。在理解了本例代码的基础上，还可以进一步学习如何处理反爬虫机制，提升爬虫的效率和稳定性。
