Python爬取数据主要通过requests库发送HTTP请求获取网页内容，再使用BeautifulSoup或lxml解析HTML提取目标数据。 关键步骤包括：分析网页结构、模拟请求、处理反爬机制、数据清洗与存储，适用于从静态页面到动态渲染的多种场景。
-
分析目标网页结构
使用浏览器开发者工具（F12）查看网页源码，定位数据所在的HTML标签及属性。静态页面可直接解析；动态加载的数据需抓包分析Ajax请求或使用Selenium模拟浏览器操作。 -
发送HTTP请求获取数据
- 静态页面：
requests.get(url)获取HTML响应，注意设置headers（如User-Agent）模拟真人访问。 - 动态页面：通过
Selenium驱动Chrome或Firefox，等待JavaScript渲染完成后获取完整DOM。
- 静态页面：
-
解析与提取数据
- BeautifulSoup：
soup.find_all('div', class_='item')按标签和属性筛选。 - XPath：
lxml库的etree.HTML配合xpath('//div[@class="data"]/text()')精准定位。 - JSON数据：直接解析接口返回的
response.json()。
- BeautifulSoup：
-
应对反爬策略
- 添加随机延迟（
time.sleep）避免高频请求。 - 使用代理IP池（如
requests-proxy库）隐藏真实IP。 - 处理验证码时，可接入第三方打码平台或OCR库（如
pytesseract）。
- 添加随机延迟（
-
数据存储与优化
清洗后的数据可存入CSV（pandas.to_csv）、数据库（sqlite3/MySQLdb）或导出为JSON。增量爬虫需记录已抓取URL（如用Redis去重）。
Python爬虫需遵守网站robots.txt协议，避免法律责任。复杂项目可结合Scrapy框架实现分布式爬取，提升效率与稳定性。
本文《python怎么爬取数据》系辅导客考试网原创，未经许可，禁止转载！合作方转载必需注明出处：https://www.fudaoke.com/exam/2612731.html