Python爬虫是一种自动从互联网上获取信息的程序，它利用Python编程语言进行开发，Python爬虫应用的技术主要包括网络请求、数据解析、数据存储和规则定义等，下面以百科方式详细介绍这些技术。

1、网络请求

网络请求是Python爬虫获取网页信息的基础，常用的网络请求库有requests和urllib，这两个库都可以发送HTTP请求，获取网页内容，requests库使用起来更加简洁，而urllib则提供了更多的定制选项，Python爬虫通过模拟浏览器的行为，向目标网站发送请求，获取响应数据。

2、数据解析

数据解析是Python爬虫从获取到的网页中提取有用信息的过程，常用的数据解析库有BeautifulSoup、lxml和pyquery，这些库可以解析HTML和XML格式的文档，提取标签、属性和文本等内容，BeautifulSoup提供了丰富的方法来处理HTML文档，如查找、导航和搜索等，lxml是一个高性能的解析库，支持XPath和XSLT，pyquery则提供了类似于jQuery的语法，方便地选择和操作DOM元素。

3、数据存储

数据存储是Python爬虫将提取到的信息保存到本地或远程数据库的过程，常用的数据存储方式有文件存储、关系型数据库存储和非关系型数据库存储，文件存储可以使用CSV、JSON、XML等格式，将数据保存到本地文件，关系型数据库如MySQL、PostgreSQL等，可以存储结构化数据，并通过SQL语句进行查询和管理，非关系型数据库如MongoDB、Redis等，适合存储大量的非结构化数据。

4、规则定义

规则定义是Python爬虫确定如何从网页中提取所需信息的过程，爬虫开发者需要根据目标网站的特点，定义提取规则，这些规则通常包括标签名称、属性名称、CSS选择器和XPath表达式等，可以使用CSS选择器来定位某个特定的元素，如div#content表示ID为content的div标签，XPath表达式则提供了一种更灵活的方式来定位元素，如//div[@class='content']表示查找所有class属性为content的div标签。

5、动态内容处理

有些网站使用JavaScript动态生成内容，这就需要Python爬虫处理动态内容，常用的技术有Selenium、PhantomJS和Puppeteer，Selenium可以模拟浏览器行为，执行JavaScript代码，获取动态加载的数据，PhantomJS是一个无头浏览器，可以运行在服务器上，不需要图形界面，Puppeteer则是一个基于Chrome浏览器的自动化库，支持Node.js环境。

6、反爬虫策略与应对

为了保护网站数据不被恶意抓取，很多网站采取了反爬虫策略，这些策略包括IP限制、请求频率限制、验证码识别等，Python爬虫需要采取相应的应对措施，如使用代理IP池、限制请求速度、自动识别验证码等，这需要爬虫开发者具备一定的网络安全知识。

7、异步请求与分布式爬虫

为了提高爬虫的效率，可以采用异步请求和分布式爬虫技术，异步请求可以使用aiohttp、asyncio等库实现，通过同时发送多个请求，减少等待时间，分布式爬虫则可以将任务分配给多个爬虫节点，实现负载均衡和高可用性。

Python爬虫应用的技术涵盖了网络请求、数据解析、数据存储、规则定义、动态内容处理、反爬虫策略与应对以及异步请求与分布式爬虫等方面，通过这些技术，可以开发出高效、稳定、可靠的爬虫程序，满足各种数据抓取需求。