如何对网站进行网页爬取？新手入门指南

互联网的发展速度真的让人惊叹。到了 2024 年，全球网站数量已经超过了，数据总量更是高达，预计明年还会突破 181 ZB。信息量大到什么程度？就连全世界的披萨菜单都数不过来。但有趣的是，只有大约。剩下的内容都藏在“深网”里，普通搜索根本找不到。那么，搜索引擎和企业到底是怎么在这片数字丛林里找到有用信息的？这就要靠网页爬虫了。

这篇指南会带你全面了解网页爬虫是什么、它是怎么工作的，以及为什么它不仅对技术人员有用，对任何想用网络数据的人都非常重要。我们还会讲清楚网页爬虫和网页爬虫（Web Scraper）到底有什么区别（别小看这个差别），结合实际案例，带你了解代码和无代码两种解决方案（我最推荐的就是）。不管你是刚入门的小白，还是想高效利用网络数据的企业用户，这里都能找到答案。

什么是网页爬虫？快速了解 Web Crawling 基础

先从最基础的说起。网页爬虫（有时也叫蜘蛛、机器人、网站爬虫）其实就是一种自动化程序，能系统地浏览网页，抓取页面内容并跟踪链接，发现更多新内容。你可以把它想象成一个机器人图书管理员，手里拿着一份书单（URL），一本本地看，然后根据书里的参考文献继续找新书。爬虫的工作方式就是这样——只不过它抓的是网页，不是书，图书馆也变成了整个互联网。

核心流程其实很简单：

从一组 URL（种子）开始
访问每个页面，下载内容（HTML、图片等）
查找页面上的超链接，把新链接加入队列
循环往复——访问新链接，发现更多页面

网页爬虫的主要任务就是发现和整理网页。对于搜索引擎来说，爬虫会复制页面内容，回传给服务器做索引和分析。在其他场景下，专用爬虫还能提取特定数据（这就是网页爬虫的用武之地，后面会详细讲）。

一句话总结：

网页爬虫的本质是发现和绘制网络地图，而不仅仅是抓数据。它是 Google、Bing 等搜索引擎了解互联网内容的基础。

搜索引擎如何运作？爬虫的作用

那 Google（或者 Bing、DuckDuckGo）到底是怎么工作的？其实分三步：爬取、索引、展示结果（）。

还是用图书馆的比喻：

爬取：

搜索引擎会派出“蜘蛛机器人”（比如 Googlebot）在网络上探索。它们从已知页面出发，抓取内容，并跟踪链接发现新页面——就像图书管理员查阅每个书架，并根据脚注找到更多书。
索引：

找到页面后，搜索引擎会分析内容，判断主题，并把关键信息存进庞大的数字卡片库（索引）。不是所有页面都能被收录——被屏蔽、质量低或重复的页面会被跳过。
展示结果：

当你搜索“附近最好吃的披萨”，搜索引擎会从索引中查找相关页面，并根据数百个因素（比如关键词、热度、新鲜度）进行排序，最后给你一份有序的网页列表。

小知识：

搜索引擎其实不会抓取所有网页。登录后才能访问的页面、被 robots.txt 屏蔽的内容、没有外部链接的页面，可能永远不会被发现。这也是为什么很多企业会主动向 Google 提交网址或站点地图。

网页爬虫 vs. 网页爬虫（Web Scraper）：有什么区别？

这里很多人会搞混。很多人把“网页爬虫”和“网页爬虫（Web Scraper）”当成一回事，其实两者差别很大。

方面	网页爬虫（Spidering）	网页爬虫（Web Scraping）
目标	尽可能发现和索引更多页面	从一个或多个网页提取特定数据
比喻	图书管理员为图书馆建目录	学生从几本相关书籍抄重点笔记
输出	URL 列表或页面内容（用于索引）	结构化数据集（CSV、Excel、JSON）含目标信息
典型用户	搜索引擎、SEO 审核、网页归档	销售、市场、调研等业务团队
规模	超大（百万/十亿级页面）	有针对性（几十、几百或几千页面）

。

简单来说：

网页爬虫 关注发现页面（绘制网络地图）
网页爬虫（Web Scraper） 关注提取你想要的数据（导出到表格）

大多数企业用户（尤其是销售、电商、市场部门）其实更关心数据抓取——获取结构化数据用于分析，而不是爬遍全网。爬虫适合搜索引擎和大规模发现，爬虫（Web Scraper）则专注于定向数据提取。

为什么要用网页爬虫？企业真实应用场景

网页爬虫可不是搜索引擎的专利。各种企业都在用爬虫和爬虫（Web Scraper）来挖掘价值、自动化繁琐任务。常见应用包括：

应用场景	目标用户	预期收益
线索挖掘	销售团队	自动化获客，CRM 持续补充新线索
竞品情报	零售、电商	监控竞品价格、库存、产品变动
SEO & 网站体检	市场、SEO 团队	查找死链，优化网站结构
内容聚合	媒体、调研、HR	汇总新闻、招聘、公开数据集
市场调研	分析师、产品团队	大规模分析评论、趋势或情感

让入站线索翻倍。
和都依赖网页爬虫辅助决策。
网页爬虫能让数据采集，。

一句话总结：如果你还没用上网络数据，你的竞争对手很可能已经在用了。

用 Python 编写网页爬虫：你需要知道什么？

如果你有编程基础，Python 是自定义网页爬虫的首选语言。基本流程如下：

用 requests 获取网页内容
用 BeautifulSoup 解析 HTML，提取链接和数据
用循环（或递归）跟踪链接，继续爬取新页面

优点：

灵活度高，完全可控
能处理复杂逻辑、自定义数据流、对接数据库

缺点：

需要编程能力
网站结构一变，脚本就容易失效，维护成本高
反爬机制、延迟、异常处理都要自己搞定

新手友好的 Python 爬虫示例：

下面是一个抓取上名言和作者的小脚本：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "<http://quotes.toscrape.com/page/1/>"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

for quote in soup.find_all('div', class_='quote'):
    text = quote.find('span', class_='text').get_text()
    author = quote.find('small', class_='author').get_text()
    print(f"{text} --- {author}")

如果要爬多页，只需要加上查找“下一页”按钮的逻辑，循环直到没有新页面。

常见坑点：

忽略 robots.txt 或爬取间隔（别做那个不讲规矩的人）
被反爬机制封禁
不小心陷入无限循环（比如日历页面永远翻不完）

手把手：用 Python 搭建简单网页爬虫

如果你想亲自试试，下面是基础爬虫的搭建流程。

步骤 1：环境准备

确保已经安装 Python，然后安装所需库：

pip install requests beautifulsoup4

遇到问题时，检查 Python 版本（python --version）和 pip 是否可用。

步骤 2：编写核心爬虫逻辑

基本模式如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl(url, depth=1, max_depth=2, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    if url in visited or depth > max_depth:
        return
    visited.add(url)
    print(f"Crawling: {url}")
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 提取链接
    for link in soup.find_all('a', href=True):
        next_url = link['href']
        if next_url.startswith('http'):
            crawl(next_url, depth + 1, max_depth, visited)

start_url = "<http://quotes.toscrape.com/>"
crawl(start_url)

小贴士：

限制爬取深度，避免无限循环
记录已访问 URL，防止重复抓取
遵守 robots.txt，请求间隔加上 time.sleep(1)

步骤 3：数据提取与保存

可以将数据写入 CSV 或 JSON 文件：

import csv

with open('quotes.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Quote', 'Author'])
    # 在爬取循环中写入：
    writer.writerow([text, author])

也可以用 Python 的 json 模块输出 JSON 格式。