网络爬虫作为一种自动化采集网站数据的程序，在当今的互联网时代发挥着重要作用。
在软件工具方面，Python 拥有众多相关的库。例如，urllib2 是 Python 自带的访问网页及本地文件的库，通常与 urllib 配合使用。requests 作为第三方库，基于 urllib 但更加方便，接口简单，具有支持自定义请求头、设置代理、重定向、保持会话、超时设置以及对 post 数据自动 urlencode 等特点。mechanize 能够更好地模拟浏览器行为，在 web 访问控制方面表现出色。
对于数据抓取，常见的方式是发送构造的 HTTP 请求以获得包含所需数据的 HTTP 响应。这涉及到对 HTTP 请求和响应中各字段含义的了解，以及相关网络分析工具的运用，如 burpsuit 等，一般情况下使用浏览器的开发者模式即可。
在数据解析方面，需要了解 HTML 结构、JSON 和 XML 数据格式，掌握 CSS 选择器、Xpath 路径表达式、正则表达式等技术，以便从响应中提取出需要的数据。
而在数据入库环节，MySQL、SQLite、Redis 等数据库为数据的存储提供了便利。
此外，网络爬虫不仅能够为搜索引擎采集网络信息，还能作为定向信息采集器，定向采集某些网站下的特定信息，如汽车票价、招聘信息、租房信息、微博评论等。其应用场景广泛，在科学研究、Web 安全、产品研发、舆情监控等领域都能发挥重要作用。
在科学研究领域，若缺乏数据，可通过爬虫从网上抓取用于数据挖掘、机器学习、图像处理等研究。在 Web 安全方面，爬虫可对网站漏洞进行批量验证和利用。在产品研发中，能采集各商城物品价格，为用户提供市场最低价。在舆情监控方面，可抓取和分析新浪微博数据，识别水军。
总之，高级网络爬虫技术的发展和应用，为我们获取和处理互联网上的大量信息提供了有力的支持和帮助。但在使用过程中，也需遵守法律法规和道德规范，确保合法合规地获取和使用数据。
