首先，爬虫不是我的本职工作，我爬虫一般是为了一些有意思的东西，获取一些信息，或者是实现一些可以自动化完成的任务，比如签到。
一般我的爬虫流程是这样的：
1、浏览器访问待爬网页，并提前打开开发者工具（F12），选中 Nework 选项卡，这样就可以看到网络交互信息；
或者，右键查看网页源代码，查找目标信息。
2、在网络交互信息流中筛选出自己需要的，然后在 postman 中模拟请求，看是否仍然可以获取到想要的信息；
postman 除了可以进行请求测试外，还有一个优势就是，代码可以直接生成，这样就可以方便得进行最终的整合了。
3、数据解析，从请求的响应中解析出我们的目标数据，至于得到数据后如何处理，那就是你的事情了。
下面就以大家耳熟能详（landajie）的豆瓣电影 TOP250 为例。
实例分析
请求梳理
首先，我们要访问待爬取的网页：https://movie.douban.com/top250。
一般情况下，我都是直接按下 F12 调出 DevTools，点击 Network 选项卡：
有时请求已经加载完成了，可以把数据全部 clear 掉，然后重新刷新网页，这时候请求流会重新加载。
这里有几个点需要注意，主要是下图圈红的几个：
1、有些网页请求会有自动跳转，这是请求流会重新加载，这是勾选了 Preserve log 的话，数据就会持续打印，不会被冲掉；
2、勾选 Disable cache 可以禁用缓存；
3、请求流的筛选：XHR 是 XMLHttpRequest 的意思，大多数情况下只要点击 XHR 就行了，但是若此时发现没有想要的请求数据，那么就要点击 All 展示所有请求流。
比如豆瓣的这个，XHR 中是没有我们的目标请求的。
请求模拟
通过上面的步骤，我们能够确定通过哪些请求能够得到我们的目标数据，然后把这些请求放到 postman 中进行模拟。
比如，我们在 postman 中访问豆瓣的网站：
这里的请求比较简单，直接 get url 就能获取到目标数据。
其实大部分情况下，都是需要添加一些访问参数的，这是我们可以在 Headers 里添加。
另外，postman 还支持其他请求，如 post、delete 等等：
- 生成代码
点击右侧的 code 按钮，就可以获取到对应的代码：
支持生成多种语言的代码：
比如，我们这里选择 Python Requests，就可以得到如下代码：
import requests
url = "https://movie.douban.com/top250"
headers = {
'cache-control': "no-cache",
'postman-token': "d2e1def2-7a3c-7bcc-50d0-eb6baf18560c"
}
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
print(response.text)
这样我们只要把这些代码合并到我们的业务逻辑里就行了，当然其中的 postman 相关的参数是不需要的。
数据解析
下面要做的就是从响应中解析目标数据。
有些响应是返回 HTML，有些是返回 json 数据，有的还是返回 XML，当然也有其他的，这就需要不同的解析逻辑。
具体如何解析，这里我们不再赘述，之前的爬虫文章中都有涉及，有兴趣的可以翻一翻。
总结
本来打算写 postman 的使用的，但是写来写去，成了我的一般爬虫流程梳理。
本文涉及的爬虫都是比较初级的，至于 ip 代理、验证码解析等高端功能，后面有时间再单独说。
不知道你的一般流程是什么样的，不妨留言分享下。