编写Python网络爬虫时，如何设置合适的请求头以及如何使用CSS选择器进行数据提取？

当编写一个网络爬虫时，设置合适的请求头是避免被网站识别为爬虫和正确抓取网页数据的关键。为了更好地掌握这一技术，推荐参考《Python网络爬虫基础教程：从URL到网页抓取》。在使用Python的requests库发送HTTP请求时，可以通过headers参数来设置请求头。一个常见的请求头设置包括User-Agent，它能帮助模拟浏览器的行为。例如：

参考资源链接：[Python网络爬虫基础教程：从URL到网页抓取](https://wenku.csdn.net/doc/xtke2r7d65?spm=1055.2569.3001.10343)

import requests

url = '***'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

在这段代码中，我们将User-Agent设置成了一个常见的浏览器标识，以此来模拟浏览器的请求。

在数据提取方面，CSS选择器是一种强大且灵活的方式来定位和提取HTML文档中的特定部分。假设我们想要提取所有的标题信息，可以使用BeautifulSoup库和CSS选择器配合实现。以下是一个使用CSS选择器提取标题的示例：

from bs4 import BeautifulSoup

# 假设response是我们前面通过requests获取的HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
titles = soup.select('h1')
for title in titles:
    print(title.get_text())

在这个例子中，'h1'是我们用来选取页面中所有一级标题的CSS选择器。通过调用select方法，我们可以获取到所有匹配的元素，并通过get_text()方法提取其文本内容。

如果你希望深入理解更多关于请求头、反爬虫机制以及数据解析的知识，可以继续查阅《Python网络爬虫基础教程：从URL到网页抓取》。这本书详细介绍了网络爬虫的基础知识和实战技巧，能够帮助你从初级到高级全方位地掌握网络爬虫技术。

参考资源链接：[Python网络爬虫基础教程：从URL到网页抓取](https://wenku.csdn.net/doc/xtke2r7d65?spm=1055.2569.3001.10343)