Python 爬虫核心是理解网站结构、发送请求、解析 HTML、提取数据并保存；需注意反爬机制，常用 requests+BeautifulSoup，配合 headers、session、异常处理与节奏控制。
Python 爬取网站数据，核心在于理解目标网站结构、发送请求、解析内容、提取数据并妥善保存。不复杂但容易忽略细节，比如反爬机制和请求头设置。
准备环境与基础库
安装常用库是第一步，主要用到 requests 发送 HTTP 请求，BeautifulSoup 或 lxml 解析 HTML，re 或 json 处理文本或 API 数据。
- pip install requests beautifulsoup4 lxml
- 如需处理 JavaScript 渲染页面，可加装 selenium 或用 playwright
- 简单静态页面，requests + BeautifulSoup 足够应付大多数情况
发送合法请求，绕过基础反爬
很多网站会检查请求头（User-Agent、Referer 等），直接用默认 requests 请求容易被拒绝或返回空内容。
- 手动添加 headers 字典，模拟 浏览器 访问
- 必要时设置 timeout 防止卡死，用 session 复用连接提升效率
- 遇到验证码、登录态、IP 限制，需进一步分析：Cookie、token、接口加密逻辑
解析 HTML 并提取目标数据
拿到响应后，用 BeautifulSoup 解析成树结构，再通过标签名、class、id 或 CSS 选择器定位元素。
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- soup.find(‘div’, class_=’item’) 定位单个元素
- soup.select(‘ul li a’) 使用 CSS 选择器批量提取链接
- 注意动态加载内容可能不在初始 HTML 中，要确认是否为 Ajax 接口返回的 JSON 数据
保存数据并控制爬取节奏
提取完数据别急着存 CSV 或数据库，先做清洗（去空格、去重、类型转换）。同时遵守 robots.txt 和网站爬虫协议。
- 用 time.sleep() 控制请求间隔，避免高频访问被封 IP
- 推荐用 pandas.to_csv() 存结构化数据，或 json.dump() 存嵌套内容
- 重要任务建议加异常捕获（ConnectionError、Timeout、AttributeError）和日志记录
基本上就这些。实际项目中难点常在页面结构多变、反爬升级、数据清洗逻辑复杂上，而不是语法本身。
以上就是 Python 如何爬取网站数据_
