Python爬取当当网图书信息是通过模拟浏览器请求、解析网页结构并提取关键数据（如书名、价格、作者等）的技术过程，核心步骤包括目标分析、URL构造、数据抓取和存储，适用于价格监控、竞品分析等场景。

1. 明确爬取目标与规则
   确定需要抓取的图书信息字段（如书名、价格、评论数等），分析当当网页面结构，通过开发者工具定位数据所在的HTML标签和属性。注意遵守网站Robots协议，避免高频请求触发反爬机制。

2. 构造动态URL与请求
   当当网搜索页URL通常包含关键词和分页参数（如page_index），需动态拼接URL并添加请求头（如User-Agent）模拟浏览器访问。使用requests库发送HTTP请求，获取网页响应内容。

3. 解析与清洗数据
   使用BeautifulSoup或lxml解析HTML，通过CSS选择器或XPath提取目标数据。处理异常格式（如价格符号、缺失字段），并将数据转换为结构化格式（如CSV或JSON）。

4. 存储与后续应用
   将清洗后的数据存入数据库（如MySQL）或本地文件，结合可视化工具（如Pandas、Matplotlib）分析图书价格趋势或销量排名，为电商决策提供支持。

通过Python爬虫高效获取当当网图书数据，既能提升信息采集效率，又需注意合法合规性，建议控制爬取频率并尊重数据版权。