在各大编程语言中，初学者要学会编写的第一个简单程序一般就是“Hello, World!”，即通过程序来在屏幕上输出一行“Hello, World!”这样的文字，在Python中，只需一行代码就可以做到。我们把这第一个爬虫就称之为“HelloSpider”，见下例。
import lxml.html,requests
url = 'https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/'
xpath = '//*[@id="the-zen-of-python"]/pre/text()'
res = requests.get(url)
ht = lxml.html.fromstring(res.text)
text = ht.xpath(xpath)
print('Hello,\n'+''.join(text))
运行结果：
代码分析：
- 导入模块
import lxml.html,requests
这里我们使用import导入了两个模块，分别是lxml库中的html以及python中著名的requests库。lxml是用于解析XML和HTML的工具，可以使用xpath和css来定位元素，而requests则是著名的Python HTTP库，其口号是“给人类用的HTTP”，相比于Python自带的urllib库而言，requests的有着不少优点，使用起来十分简单，接口设计也非常合理。实际上，对Python比较熟悉的话就会知道，在Python 2中一度存在着urllib, urllib2, urllib3, httplib, httplib2等一堆让人易于混淆的库，可能官方也察觉到了这个缺点，Python 3中的新标准库urllib就比Python 2好用一些。曾有人在网上问道“urllib, urllib2, urllib3的区别是什么，怎么用”，有人回答“为什么不去用requests呢？”，可见requests的确有着十分突出的优点。同时也建议读者，尤其是刚刚接触网络爬虫的人采用requests，可谓省时省力。
- 定义变量
url = 'https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/'
xpath = '//*[@id="the-zen-of-python"]/pre/text()'
这里我们定义了两个变量，Python不需要声明变量的类型，url和xpath会自动被识别为字符串类型。url是一个网页的链接，可以直接在浏览器中打开，页面中包含了Python之禅的文本信息。xpath变量则是一个xpath路径表达式，我们刚才提到，lxml库可以使用xpath来定位元素，当然，定位网页中元素的方法不止xpath一种，以后我们会介绍更多的定位方法。
- re get 数据
res = requests.get(url)
使用了requests中的get方法，对url发送了一个HTTP GET请求，返回值被赋值给res，于是我们便得到了一个名为res的Response对象，接下来就可以从这个Response对象中获取我们想要的信息。
- 处理html
ht = lxml.html.fromstring(res.text)
lxml.html是lxml下的一个模块，顾名思义，主要负责处理HTML。fromstring方法传入的参数是res.text，即刚才我们提到的Response对象的text（文本）内容。在fromstring函数的doc string中（文档字符串，即此方法的说明）说道，这个方法可以“Parse the html, returning a single element/document.”即fromstring根据这段文本来构建一个lxml中的HtmlElement对象。
- 输出
text = ht.xpath(xpath)
print('Hello,\n'+''.join(text))
这两行代码使用xpath来定位HtmlElement中的信息，并进行输出。text就是我们得到的结果，“.join()”是一个字符串方法，用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。因为我们的text是一个list对象，所以使用‘’这个空字符来连接。
如果不进行这个操作而直接输出：程序会报错，出现‘TypeError: Can’t convert ‘list’ object to str implicitly’这样的错误。当然，对于list序列而言，我们还可以通过一段循环来输出其中的内容。
思考
通过刚才这个十分简单的爬虫示例，我们不难发现，爬虫的核心任务就是访问某个站点（一般为一个URL地址）然后提取其中的特定信息，之后对数据进行处理（在这个例子中只是简单地输出）。当然，根据具体的应用场景，爬虫可能还需要很多其他的功能，比如自动抓取多个页面、处理表单、对数据进行存储或者清洗等等。
其实，如果我们只是想获取特定网站所提供的关键数据，而每个网站都提供了自己的API (应用程序接口，Application Programming Interface)，那么我们对于网络爬虫的需求可能就没有那么大了。毕竟，如果网站已经为我们准备好了特定格式的数据，只需要访问API就能够得到所需的信息，那么又有谁愿意费时费力地编写复杂的信息抽取程序呢？现实是，虽然有很多网站都提供了可供普通用户使用的API，但其中很多功能往往是面向商业的收费服务。另外，API毕竟是官方定义的，免费的格式化数据不一定能够满足我们的需求。掌握一些网络爬虫编写，不仅能够做出只属于自己的功能，还能在某种程度上拥有一个高度个性化的“浏览器”，因此，学习爬虫相关知识还是很有必要的。
