在当今互联网时代，信息量与日俱增，数据成为了非常重要的资源。然而，如何快速、高效地获取这些数据，一直是一个非常热门的话题。Web爬虫（Web Crawler）的出现，为我们解决了这一难题。

Python作为一种简单易学的编程语言，在Web爬虫方面的优越性得到了广泛认可。那么，如何用Python打造快速高效的Web爬虫呢？下面就让我们一起来了解一下。

1. 安装Python
首先，我们需要确保已经安装了Python。可以从官方网站http://www.python.org/上下载最新的Python版本，并按照提示进行安装。

2. 安装必要的库
Python提供了许多库来帮助我们实现Web爬虫。其中，比较重要的有以下几个：

- requests：用于HTTP请求
- BeautifulSoup4：用于HTML解析
- lxml：用于XML解析
- scrapy：用于爬虫框架

可通过以下命令进行安装：

```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install lxml
pip install scrapy
```

3. 编写爬虫代码
在这里，我们以一个简单的例子来说明如何编写Python爬虫代码。以爬取豆瓣电影Top250为例，具体代码如下：

```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/top250'
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'}

def download_page(url):
    data = requests.get(url, headers=headers).content
    return data

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    movie_list_soup = soup.find('ol', attrs={'class': 'grid_view'})
    movie_name_list = []
    for movie_li in movie_list_soup.find_all('li'):
        detail = movie_li.find('div', attrs={'class': 'hd'})
        movie_name = detail.find('span', attrs={'class': 'title'}).getText()
        movie_name_list.append(movie_name)
    next_page = soup.find('span', attrs={'class': 'next'}).find('a')
    if next_page:
        return movie_name_list, url + next_page['href']
    return movie_name_list, None

def main():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    with open('movies.txt', 'wb') as f:
        while url:
            html = download_page(url)
            movies, url = parse_html(html)
            for movie in movies:
                f.write(movie.encode('utf-8') + '\n'.encode('utf-8'))
            print('Downloading:', url)

if __name__ == '__main__':
    main()
```

可以看到，我们首先定义了要爬取的网址和请求头（headers）。然后使用requests库发起HTTP请求，并使用BeautifulSoup库对HTML进行解析。接着，我们定义了两个函数，一个用于下载页面，一个用于解析HTML。在主函数中，我们不断地调用这两个函数，直到爬取完所有的网页为止。

4. 运行程序
在命令行中运行上述代码，可以得到一个movies.txt文件，其中包含了豆瓣电影Top250的电影名称。这就完成了一次Python爬虫的编写过程。

总结
以上就是如何用Python打造快速高效的Web爬虫的基本过程。当然，实际编写爬虫时需要考虑很多细节问题，比如如何处理异常、如何设置请求头、如何模拟登录等等。但我们相信，通过不断学习和实践，你一定能成为一名出色的Web爬虫工程师。