# 2.1.4 HTTP請求過程
當在瀏覽器輸入一個url,回車后,便可看到該網頁的內容,實際上過程是瀏覽器向該網站的服務器發送一個Request\(請求\),網站的服務器接收之后,然后返回與之對應的一個Response\(響應\),然后返回給瀏覽器,response響應中包含了頁面的源代碼等內容,瀏覽器解析會后便將網頁給呈現出來
按下F12,然后點擊network面板,便可看到一次發送請求和接收響應之間的過程
一個條目的名稱及含義:
* Name,即 Request 的名稱。
* Status,即 Response 的狀態碼。通過狀態碼我們可以判斷發送了 Request 之后是否得到了正常的 Response。
* Type,即 Request 請求的文檔類型。
* Initiator,即請求源。
* Size,即從服務器下載的文件和請求的資源大小。
* Time,即發起 Request 到獲取到 Response 所用的總時間。
* Timeline,即網絡請求的可視化瀑布流。
點擊某條目可以看到更詳細的信息

General部分中屬性的含義:
* Request URL 為 Request 的 URL
* Request Method 為請求的方法
* Status Code 為響應狀態碼
* Remote Address 為遠程服務器的地址和端口
* Referrer Policy 為 Referrer 判別策略
Response Headers 和一個 Request Headers,這分別代表響應頭和請求頭,請求頭里面帶有許多請求信息,例如瀏覽器標識、Cookies、Host 等信息,這是 Request 的一部分,服務器會根據請求頭內的信息判斷請求是否合法,進而作出對應的響應,返回 Response,那么在圖中看到的 Response Headers 就是 Response 的一部分,例如其中包含了服務器的類型、文檔類型、日期等信息,瀏覽器接受到 Response 后,會解析響應內容,進而呈現網頁內容
- 介紹
- 1.開發環境配置
- 1.1 python3的安裝
- 1.1.1 windows下的安裝
- 1.1.2 Linux下的安裝
- 1.1.3 Mac下的安裝
- 1.2 請求庫的安裝
- 1.2.1 requests的安裝
- 1.2.2 selenium的安裝
- 1.2.3 ChromeDriver的安裝
- 1.2.4 GeckoDriver 的安裝
- 1.2.5 PhantomJS的安裝
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- 1.3 解析庫的安裝
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- 1.3.3 pyquery的安裝
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- 1.4 數據庫的安裝
- 1.4.1 MySQL的安裝
- 1.4.2 MongoDB的安裝
- 1.4.3 Redis的安裝
- 1.5 存儲庫的安裝
- 1.5.1 PyMySQL的安裝
- 1.5.2 PyMongo的安裝
- 1.5.3 redis-py的安裝
- 1.5.4 RedisDump的安裝
- 1.6 Web庫的安裝
- 1.6.1 Flask的安裝
- 1.6.2 Tornado的安裝
- 1.7 App爬取相關庫的安裝
- 1.7.1 Charles的安裝
- 1.7.2 mitmproxy的安裝
- 1.7.3 Appium的安裝
- 1.8 爬蟲框架的安裝
- 1.8.1 pyspider的安裝
- 1.8.2 Scrapy的安裝
- 1.8.3 Scrapy-Splash的安裝
- 1.8.4 ScrapyRedis的安裝
- 1.9 布署相關庫的安裝
- 1.9.1 Docker的安裝
- 1.9.2 Scrapyd的安裝
- 1.9.3 ScrapydClient的安裝
- 1.9.4 ScrapydAPI的安裝
- 1.9.5 Scrapyrt的安裝
- 1.9.6-Gerapy的安裝
- 2.爬蟲基礎
- 2.1 HTTP 基本原理
- 2.1.1 URI和URL
- 2.1.2 超文本
- 2.1.3 HTTP和HTTPS
- 2.1.4 HTTP請求過程
- 2.1.5 請求
- 2.1.6 響應
- 2.2 網頁基礎
- 2.2.1網頁的組成
- 2.2.2 網頁的結構
- 2.2.3 節點樹及節點間的關系
- 2.2.4 選擇器
- 2.3 爬蟲的基本原理
- 2.3.1 爬蟲概述
- 2.3.2 能抓怎樣的數據
- 2.3.3 javascript渲染的頁面
- 2.4 會話和Cookies
- 2.4.1 靜態網頁和動態網頁
- 2.4.2 無狀態HTTP
- 2.4.3 常見誤區
- 2.5 代理的基本原理
- 2.5.1 基本原理
- 2.5.2 代理的作用
- 2.5.3 爬蟲代理
- 2.5.4 代理分類
- 2.5.5 常見代理設置
- 3.基本庫使用
- 3.1 使用urllib
- 3.1.1 發送請求
- 3.1.2 處理異常
- 3.1.3 解析鏈接
- 3.1.4 分析Robots協議
- 3.2 使用requests
- 3.2.1 基本用法
- 3.2.2 高級用法
- 3.3 正則表達式
- 3.4 抓取貓眼電影排行
- 4.解析庫的使用
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- 4.2 使用Beautiful Soup
- 4.3 使用pyquery
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- 5.3.1 MongoDB存儲
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- 6.1 什么是Ajax
- 6.2 Ajax分析方法
- 6.3 Ajax結果提取
- 6.4 分析Ajax爬取今日頭條街拍美圖
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- 7.1 Selenium的使用
- 7.2 Splash的使用
- 7.3 Splash負載均衡配置
- 7.4 使用selenium爬取淘寶商品
- 8.驗證碼的識別
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- 9.代理的使用
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- 9.2 代理池的維護
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- 10.1 模擬登陸并爬去GitHub
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- 11.1 Charles的使用
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- 12.pyspider框架的使用
- 12.1 pyspider框架介紹
- 12.2 pyspider的基本使用
- 12.3 pyspider用法詳解
- 13.Scrapy框架的使用
- 13.1 scrapy框架介紹
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- 13.6 Spider Middleware的用法
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- 13.11 Scrapyrt的使用
- 13.12 Scrapy對接Docker
- 13.13 Scrapy爬取新浪微博
- 14.分布式爬蟲
- 14.1 分布式爬蟲原理
- 14.2 Scrapy-Redis源碼解析
- 14.3 Scrapy分布式實現
- 14.4 Bloom Filter的對接
- 15.分布式爬蟲的部署
- 15.1 Scrapyd分布式部署
- 15.2 Scrapyd-Client的使用
- 15.3 Scrapyd對接Docker
- 15.4 Scrapyd批量部署
- 15.5 Gerapy分布式管理
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