如何用 Python 编写网页爬虫：从入门到实战

说真的，我第一次尝试写网页爬虫的时候，感觉就像突然掌握了什么黑科技。以前为了找销售线索或者比价，反复在网页上复制粘贴，简直是体力活。自从学会用 Python 写网页爬虫，这些繁琐的操作都能一键自动化。对于企业来说，这甚至决定了你是周五晚上还在和表格死磕，还是已经提前下班去放松了。

这篇文章会带你一步步用 Python 写出自己的网页爬虫，附上直接可用的代码。最后还会介绍一个更省事的选择——用 ，两步搞定，完全不用写代码。不管你是 Python 爱好者，还是只想高效拿到数据，这里都能帮你找到最适合的方案。

什么是 Python 网页爬虫？快速入门

先来点基础知识。网页爬虫其实就是帮你自动收集网站信息的小工具。你可以把它想象成一个永远不会喊累的“机器人实习生”，帮你搞定所有枯燥的复制粘贴。

网页爬虫一般就是一个脚本或者程序，能做到：

• 自动访问网页（就像你用浏览器一样）
• 把你需要的数据提取出来（比如产品名、价格、联系方式等）
• 把数据整理成表格或 JSON 文件，方便后续用

Python 之所以是首选，主要是因为语法简单、库又多，简直就是编程界的万能工具。事实上，。

基本流程其实很简单：

1. 先获取网页内容（抓 HTML）
2. 解析 HTML，找到你想要的数据
3. 把结果保存到本地

就像做蛋糕：先备好原料（HTML），挑出精华（数据），最后装盘上桌（导出）。

为什么企业团队需要网页爬虫

网页爬虫早就不是技术宅或者数据分析师的专属工具了。现在，销售、市场、电商、房产等各行各业都离不开新鲜、准确的网络数据来做决策。，而且每年还在以 28% 的速度增长。数据越多，机会也越多。

来看几个真实的商业场景：

一句话总结：网页爬虫能帮你省下大量时间，减少重复劳动，还能让你在竞争中抢占先机。如果你还在手动复制粘贴，竞争对手可能早就用自动化工具领先你一步了。

开始前的准备：写网页爬虫需要哪些工具和技能

在正式写代码之前，先来看看你需要准备什么。

基础配置

• 安装 Python： 下载最新版（），确保终端能运行 python。
• 代码编辑器： VS Code、PyCharm 或 Notepad++ 都可以。我个人最推荐 VS Code，对 Python 支持很友好。
• 虚拟环境： 虽然不是必须，但建议用 python -m venv venv 创建虚拟环境，方便管理依赖。

关键 Python 库

• Requests： 用来抓取网页内容（）。
• BeautifulSoup： 解析 HTML，查找你要的数据（）。
• Selenium： 处理 JavaScript 动态加载的网站（）。

安装命令：

1pip install requests beautifulsoup4 lxml selenium

基本 HTML 知识

不用成为前端高手，但要会用浏览器的“检查元素”功能，能看懂 DOM 结构，找到爬虫要定位的标签和 class（）。

实战演练：用 Python 写一个网页爬虫

下面我们来动手写一个简单的网页爬虫。以抓取产品列表或新闻标题为例，你可以根据实际需求灵活调整。

环境搭建

先新建一个项目文件夹并创建虚拟环境：

1mkdir my-scraper
2cd my-scraper
3python -m venv venv
4# 激活虚拟环境：
5# Windows：
6venv\Scripts\activate
7# macOS/Linux：
8source venv/bin/activate

安装依赖库：

1pip install requests beautifulsoup4 lxml

新建 scraper.py 文件并用编辑器打开。

抓取和解析网页

以 为例，先抓取网页 HTML：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3url = "https://news.ycombinator.com/"
4response = requests.get(url)
5if response.status_code == 200:
6    html_content = response.content
7else:
8    print(f"Request failed with status {response.status_code}")
9    exit()

用 BeautifulSoup 解析 HTML：

1soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
2print(soup.title.string)  # 应该输出 "Hacker News"

提取你需要的数据

比如要抓取所有新闻标题和链接。通过检查页面可以发现，标题在 <a class="storylink"> 标签里。

1stories = soup.find_all('a', class_='storylink')
2data = []
3for story in stories:
4    title = story.get_text()
5    link = story['href']
6    data.append({"title": title, "url": link})
7    print(title, "->", link)

如果是抓取产品信息，可以找 <div class="product-item">，并提取里面的字段。通用写法如下：

1products = soup.find_all('div', class_='product-item')
2for prod in products:
3    name = prod.find('h2').get_text()
4    price = prod.find('span', class_='price').get_text()
5    url = prod.find('a')['href']
6    data.append({"name": name, "price": price, "url": url})

保存数据到 CSV 或 JSON

数据抓取完后，导出为 CSV 或 JSON，方便后续分析。

导出为 CSV：

1import csv
2with open("output.csv", mode="w", newline="", encoding="utf-8") as f:
3    writer = csv.writer(f)
4    writer.writerow(["Title", "URL"])
5    for item in data:
6        writer.writerow([item["title"], item["url"]])

导出为 JSON：

1import json
2with open("output.json", mode="w", encoding="utf-8") as f:
3    json.dump(data, f, indent=2)

用 Excel 打开 CSV，或者用文本编辑器查看 JSON，你就能轻松完成原本需要几个小时的手工活。

进阶技巧：处理分页和动态内容

大多数真实网站都不止一页数据，下面说说怎么搞定更复杂的场景。

分页处理

如果网站用 URL 参数分页（比如 ?page=2），可以循环页码：

1base_url = "https://example.com/products?page="
2for page_num in range(1, 6):
3    url = base_url + str(page_num)
4    resp = requests.get(url)
5    if resp.status_code != 200:
6        break
7    soup = BeautifulSoup(resp.content, "html.parser")
8    # 按前述方法提取数据

()

如果是“下一页”按钮，找到链接并跟进：

1url = "https://example.com/products"
2while url:
3    resp = requests.get(url)
4    soup = BeautifulSoup(resp.content, "html.parser")
5    # 提取数据
6    next_link = soup.find('a', class_='next-page')
7    if next_link and 'href' in next_link.attrs:
8        url = "https://example.com" + next_link['href']
9    else:
10        url = None

动态内容（JavaScript 渲染）

如果数据不是直接在 HTML 里（比如由 JS 加载），就需要用 Selenium：

1from selenium import webdriver
2driver = webdriver.Chrome()
3driver.get("https://example.com/complex-page")
4driver.implicitly_wait(5)
5page_html = driver.page_source
6soup = BeautifulSoup(page_html, "html.parser")
7# 按前述方法提取数据

()

Selenium 还能自动点击“加载更多”或滚动页面。但要注意，它比 Requests 慢，而且更占资源。

自己写爬虫常见的坑和挑战

写爬虫确实很有成就感，但网站一旦改版，脚本半夜崩溃就让人抓狂。常见问题有：

• 网站结构变动： 页面一改版或者 class 名字变了，爬虫就失效。维护是常态（）。
• 反爬机制： 各种验证码、限流、IP 封禁层出不穷。。
• 法律与合规： 一定要看 robots.txt 和服务条款。公开数据一般没问题，别碰隐私或版权内容（）。
• 数据质量： 抓下来的数据可能有杂质，需要清洗。
• 性能问题： 批量抓取慢，得用多线程或异步优化。
• 维护负担： 每遇到新网站或页面变动，都要修脚本，像打地鼠一样没完没了。

如果你喜欢技术挑战，这些问题可能还挺有意思。但如果你只想拿到数据，维护脚本真的会让人很快失去耐心。

更聪明的选择：AI 网页爬虫工具 Thunderbit

这时候就要给 Thunderbit 打个广告了（脑补一下闪电棒球帽）。其实大多数企业用户根本不想写代码或者维护脚本，他们只想马上拿到数据。

这正是我们开发 的初衷。这款 能让你两步抓取任意网页、PDF 或图片，无需代码、无需配置、也不用懂 HTML。

Thunderbit 有哪些独特优势？

• 两步操作： 打开网页，点击“AI 智能识别字段”，再点“抓取”，就搞定了。
• AI 字段推荐： Thunderbit 的 AI 能自动识别页面上最有价值的字段（比如产品名、价格、评分等）。
• 自动分页与子页抓取： 能自动跟进“下一页”或进入详情页，数据更丰富。
• 一键导出数据： 支持导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON，免费无门槛。
• 丰富数据类型： 可提取邮箱、电话、图片，甚至能识别 PDF 或图片中的文字（内置 OCR）。
• 云端或本地抓取： 云端一次可抓 50 页，本地模式适合需要登录的网站。
• 无需维护： AI 会自动适应页面变化，你不用再手动修脚本。

对比一览：Python 爬虫 vs. Thunderbit

对于大多数企业用户来说，Thunderbit 是高效获取结构化数据的捷径。

什么时候该自己写爬虫，什么时候用 AI 网页爬虫？

到底哪种方式适合你？我的建议如下：

适合自己写爬虫的情况：

• 需要高度自定义逻辑（比如 2FA 登录、多步流程、深度集成后端等）
• 你有扎实的编程能力，喜欢折腾
• 网站结构稳定，愿意长期维护脚本
• 需要和自有系统深度集成
• 抓取的数据在登录后或 AI 工具暂不支持

适合用 AI 网页爬虫（Thunderbit）的情况：

• 不想写代码或维护脚本
• 需要快速拿到数据（一次性或定期任务）
• 网站经常变动或有反爬机制（Thunderbit 自动应对）
• 需要内置功能如 OCR、邮箱/电话提取、直接导出到常用工具
• 更看重效率，想把时间花在分析而不是调试上

决策小贴士：

• 数据是公开的、无需复杂登录？→ Thunderbit 更合适
• 一次性或临时需求？→ Thunderbit
• 需要深度定制或集成？→ Python 脚本
• 有开发资源且喜欢编程？→ Python 脚本
• 想省心省力？→ Thunderbit

你也可以先用 Thunderbit 快速试试水，后续需求复杂再考虑自定义脚本。

想了解 AI 网页爬虫的原理和适用场景，欢迎阅读我们的。

总结：让网页爬虫为你的业务赋能

最后总结一下：

• 用 Python 写爬虫，灵活强大，但学习和维护成本较高
• AI 网页爬虫如 Thunderbit，让数据采集人人可用，无需代码、无需配置，直接出结果
• 对大多数企业用户来说，AI 工具是最快捷的价值路径，除非你有极为特殊的需求
• 网络数据是金矿，选对方法能帮你节省大量时间和精力

常见问题解答

1. 什么是网页爬虫，为什么 Python 常被用来做爬虫？

网页爬虫就是自动化收集网站数据的工具。Python 之所以流行，是因为语法简洁、库丰富（如 requests、BeautifulSoup、Selenium），处理 HTML 内容也很方便。

2. 企业常见的网页爬虫应用有哪些？

企业常用爬虫做销售线索挖掘、价格监控、市场情报、房产数据整合等，能自动化重复采集任务，助力决策。

3. 自己写爬虫有哪些主要挑战？

常见难题包括：网站结构变动、反爬机制（如验证码）、法律合规风险、数据质量问题，以及持续维护的压力。

4. Thunderbit 的 AI 网页爬虫和传统 Python 爬虫有何不同？

Thunderbit 提供零代码、AI 智能字段识别、自动分页和多种导出方式。无需配置，能自动适应页面变化，适合非开发者；而 Python 脚本则需要编程和手动维护。

5. 什么时候该用 AI 爬虫如 Thunderbit，什么时候该自己写代码？

如果你需要快速、稳定地抓取公开数据，尤其是一次性或临时任务，推荐用 Thunderbit。若需完全自定义、深度集成或抓取复杂登录内容，则建议用 Python 脚本。

延伸阅读：

想进一步了解网页爬虫，推荐阅读：

如果你想体验最简单的网页数据采集方式，试试看。你的周五夜晚和数据都会感谢你。