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Python Requests库是处理HTTP请求的强大工具，本文全面介绍了其使用方法。主要内容包括： 安装与简介：Requests比标准urllib更简洁高效，支持多种HTTP方法和连接池管理 基本请求： GET请求及参数传递 POST请求的表单和JSON数据提交 其他HTTP方法(PUT/DELETE/HEAD等) 高级技巧： 自定义请求头 文件上传(单文件/多文件) 流式上传大文件 响应处理： 文本/二进制/JSON响应解析 状态码检查 异常处理机制 会话管理： Session对象实现Cookie持久

摘要： XPath是用于XML/HTML文档节点定位的查询语言，广泛应用于爬虫和自动化测试。Python通过lxml库支持XPath解析，提供三种文档解析方式（文件/字符串/网络请求），核心语法包括节点定位、属性过滤、文本提取和函数计算。实战案例演示了小说章节爬取，需注意动态属性处理、性能优化（优先ID定位）和浏览器兼容性。相比CSS选择器，XPath支持父节点定位和复杂函数，但需避免浏览器自动生成的冗余路径。最佳实践推荐结合稳定属性和模糊匹配，使用XPath Helper等工具调试。

本文介绍了使用Python多线程技术高效爬取微博话题评论数据的方法。通过DrissionPage库实现浏览器模拟和API监听，结合DataRecorder存储数据，仅需30行核心代码即可解决传统爬虫效率低、易被封IP的问题。文章详细讲解了从话题搜索到文章详情页链接获取，再到评论数据监听与采集的完整流程，并展示了如何通过ThreadPoolExecutor实现多线程并发爬取。该方法支持多话题、多文章下的评论自动采集，最终数据将保存为结构化CSV文件。相比传统方案，该技术栈在反爬破解、数据监听和存储性能方面具有

本文介绍了如何使用 Python 的 requests 库实现微博评论的爬取，并提供了详细的步骤和代码。其中，主要涉及到获取微博评论的接口 URL 和参数，以及如何构造请求头和发送 GET 请求。此外，还讲解了翻页爬取的方法和实现，以及如何将爬取到的数据保存为 CSV 文件。通过本文的学习，读者可以掌握使用 Python 进行微博评论爬取的基本技能。