摘要：但是，我还是启动了这个即时网络爬虫项目。我用和编写爬虫相关程序超过年，要追求高性能，非莫属，同时有完善的标准体系，让你和你的系统十分自信，只要充分测试，就能按照预期的方式运行。近期做的实验是使用提取网页数据爬虫使用抓取和动态内容
作为酷爱编程的老程序员，实在按耐不下这个冲动，Python真的是太火了，不断撩拨我的心。
我是对Python存有戒备之心的，想当年我基于Drupal做的系统，使用php语言，当语言升级了，推翻了老版本很多东西，不得不花费很多时间和精力去移植和升级，至今还有一些隐藏在某处的代码埋着雷。我估计Python也避免不了这个问题（其实这种声音已经不少，比如Python 3 正在毁灭 Python）。
但是，我还是启动了这个Python即时网络爬虫项目。我用C++、Java和Javascript编写爬虫相关程序超过10年，要追求高性能，非C++莫属，同时有完善的标准体系，让你和你的系统十分自信，只要充分测试，就能按照预期的方式运行。在GooSeeker项目中，我们不断向一个方向努力——“收割数据”，而且让广大用户（不仅是专业的数据采集用户）都能体验到收割互联网数据的快感。“收割”的一个重要含义就是大批量。现在，我要启动“即时网络爬虫”，目的是要补充“收割”没有覆盖的场景，我看到的是：
在系统层面：“即时”代表快速部署数据应用系统
在数据流层面：“即时”代表采集数据到数据使用是即时的，单个数据 对象可以独自全流程处理，不用等待一批存入数据库，然后从数据库中拿出来用
“即时”另一个含义就是网络爬虫是一个嵌入模块，跟整个信息处理系统集成在一起
一众程序员都在玩Python网络爬虫，我拟定了一个计划：建立一个模块化更强的软件部件，专门解决最耗费精力的内容提取问题（有人总结说大数据和数据分析整个链条上，数据准备占了80%工作量，我们不妨延展一下，网络数据抓取的工作量有80%是在为各种网站的各种数据结构编写抓取规则）。
我把他想象成一个小机器（见上图），输入的是原始网页，输出的是提取出来的结构化的内容，这个小机器还有一个可替换部件：将输入转化成输出结构的一个指令块，我们成为“提取器”，让大家不再为调试正则表达式或者XPath而苦恼。
这是一个开放的项目，两年前启动了一个手机上的即时网络爬虫项目，因为是给某商业集团开发的，所以不便开放，同样的思想和方法将开放到这个项目中，而且用当前最热的python来做，希望大家能共同参与。在执行过程中，我们会开放所有资料和成果、已经遇到的坑。
近期做的实验是：
python使用xslt提取网页数据
Python爬虫使用Selenium+PhantomJS抓取Ajax和动态HTML内容
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