Python 网页爬虫全攻略：从入门到实战案例详解

互联网的数据量大到让人头疼，谁还愿意一条条手动复制粘贴上千条商品或职位信息？正因如此，网页爬取已经成了销售、运营、电商等行业的“标配技能”。Python 因为语法简单、库又多，成了开发网页爬虫的首选。其实，都在用 Python，远远甩开其他编程语言。

不过，虽然 Python 网页爬虫很强大，但新手刚入门时经常会被劝退——哪怕是有经验的开发者，也常常被动态网页、反爬机制、数据清洗等问题搞得头大。为此，我整理了这份循序渐进的实战教程。我们会从零开始，手把手演示一个python 网页爬虫示例，还会介绍如何结合这样的 AI 工具，让数据采集变得更高效。不管你是想自动化获客、监控竞品价格，还是把网页数据整理进表格，这里都能找到实用的步骤和经验。

Python 网页爬取入门：环境搭建全流程

先从最基础的说起。网页爬取，其实就是让程序自动帮你收集网站上的数据。与其手动复制粘贴，不如让爬虫自动访问网页、解析 HTML，把你关心的信息（比如价格、联系方式、评论等）一键提取出来。对于企业来说，这意味着可以实时获取销售线索、监控价格、做市场调研，轻松提升竞争力（）。

步骤 1：安装 Python

首先要安装 Python 3。大部分人可以直接去下载最新版。Windows 用户安装时记得勾选“Add Python to PATH”。Mac 用户可以用执行 brew install python，或者直接下载安装包。装好后，打开终端（或命令提示符），输入：

1python --version

或者

1python3 --version

如果看到类似 Python 3.11.0 的输出，说明安装没问题。

步骤 2：创建虚拟环境

虚拟环境能让你的项目依赖互不干扰，避免和其他 Python 项目“打架”。在项目文件夹下运行：

1# macOS/Linux
2python3 -m venv .venv
3# Windows
4py -m venv .venv

激活方式：

macOS/Linux: source .venv/bin/activate
Windows: .venv\Scripts\activate

这样后续安装的所有包都只会影响当前项目（）。

步骤 3：安装核心库

推荐先装这几个常用包：

Requests：用来请求网页内容。
BeautifulSoup (bs4)：用来解析 HTML。
Scrapy：适合大规模、复杂的爬取任务。

安装命令：

1pip install requests beautifulsoup4 scrapy

Requests 让 HTTP 请求变得像读文件一样简单。
BeautifulSoup 方便查找和提取 HTML 里的数据。
Scrapy 是功能很全的爬虫框架，适合批量抓取、异常处理和数据导出。

新手建议先用 Requests + BeautifulSoup，等有更大需求再用 Scrapy。

步骤 4：整理项目文件夹

建议每个项目都单独建个文件夹，里面放脚本、数据文件和虚拟环境。结构清晰，后续维护也方便。

python 网页爬虫示例：基础脚本与代码结构

接下来我们写一个简单的爬虫，抓取网页并提取数据。以为例，代码如下：

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3URL = "https://example.com"
4response = requests.get(URL)
5response.raise_for_status()  # 非 200 状态会报错
6soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
7# 查找所有段落标签
8paragraphs = soup.find_all('p')
9for idx, p in enumerate(paragraphs, start=1):
10    print(f"Paragraph {idx}: {p.get_text()}")

代码说明：

导入需要的库。
用 requests.get 获取网页内容。
用 BeautifulSoup 解析 HTML。
查找所有 <p> 标签并输出文本。

常见问题：

忽略 response.status_code 检查（一定要确认返回 200）。
对找不到的元素直接用 .get_text() 会报错。
忘记激活虚拟环境导致导入失败。

这个流程——导入、请求、解析、提取、输出——就是大多数 Python 网页爬虫的基本套路。

用 Python 爬取网页：详细流程拆解

下面用实际场景分步讲解爬取流程。

1. 分析网页结构

在浏览器里右键目标数据，点“检查”打开开发者工具，查看 HTML 结构。重点关注独特的标签、class 或 id，方便后续精准定位（）。

2. 获取网页内容

用 Requests 请求 HTML：

1headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
2response = requests.get(URL, headers=headers)
3response.raise_for_status()

加上 User-Agent 可以绕过一些基础反爬机制。

3. 解析 HTML

1soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

4. 定位并提取数据

比如要抓取职位信息，每条在 <div class="job-card"> 里：

1job_cards = soup.find_all('div', class_='job-card')
2for card in job_cards:
3    title = card.find('h2', class_='title').get_text(strip=True)
4    company = card.find('h3', class_='company').get_text(strip=True)
5    print(title, company)

可以用 .find()、.find_all() 或 .select()（支持 CSS 选择器）实现更复杂的查找。

5. 批量处理（列表数据）

遍历容器（比如商品列表、职位卡片等），提取需要的字段，建议存成字典列表，方便后续导出。

6. 常见排查方法

结果为空时，检查选择器是不是变了，或者内容是不是被 JavaScript 动态加载了。
打印 response.text[:500]，确认拿到的 HTML 是否正确。

python 网页爬虫示例：数据存储与导出

数据抓取下来，通常需要保存。常见方式有：

控制台输出

适合调试，不建议正式项目用。

导出为 CSV

1import csv
2data = [
3    {"Name": "Alice", "Age": 25},
4    {"Name": "Bob", "Age": 30},
5]
6with open("output.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
7    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["Name", "Age"])
8    writer.writeheader()
9    writer.writerows(data)

导出为 Excel

如果装了 pandas 和 openpyxl：

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(data)
3df.to_excel("output.xlsx", index=False)

存入数据库

轻量需求可以用 Python 自带的 SQLite：

1import sqlite3
2conn = sqlite3.connect("scraped_data.db")
3cursor = conn.cursor()
4cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS people (name TEXT, age INTEGER)")
5for row in data:
6    cursor.execute("INSERT INTO people VALUES (?, ?)", (row["Name"], row["Age"]))
7conn.commit()
8conn.close()

怎么选？

CSV：适合表格、方便分享。
Excel：适合格式化报表、多表单需求。
数据库：适合大规模或持续性项目。

建议始终用 encoding="utf-8"，避免乱码（）。

Thunderbit 与 Python：让爬取流程更高效

接下来介绍，这款 AI 网页爬虫 Chrome 插件正为企业用户带来全新体验。

Thunderbit 有哪些独特优势？

AI 智能字段推荐：AI 自动识别页面结构，推荐可提取的数据列，无需手动查找 HTML 或写选择器。
可视化操作：打开插件，AI 推荐字段，一键“抓取”，即可完成。
子页面自动爬取：Thunderbit 可自动访问详情页（如商品页、个人资料页），丰富数据维度。
多渠道导出：支持导出为 CSV、Excel，或直接同步到 Google Sheets、Notion、Airtable（）。

Thunderbit 如何与 Python 协同？

比如你要爬取一个大量用 JavaScript、还需要登录的电商网站。传统 Python 脚本可能搞不定，但 Thunderbit 作为浏览器插件，能轻松应对这些复杂场景。数据抓取后，可以导出为 CSV，再用 Python 做分析、报表或自动化处理。

实用场景举例：

用 Thunderbit 抓取动态网站的商品列表（包括图片、价格、评论等）。
导出为 CSV。
用 Python 做趋势分析、数据整合或自动预警。

这种组合让你无论编程水平如何，都能搞定最棘手的爬取任务。

提升 Python 网页爬虫的准确性与稳定性

网页爬取不仅要抓数据，更要抓到对的数据，还要稳定。下面这些建议能帮你提升爬虫质量：

1. 适应网页结构变动

网站 HTML 经常更新。选择器尽量用唯一 id 或稳定 class，别太依赖标签顺序。

2. 加强异常处理

用 try/except 包裹请求和解析代码：

1import time
2for attempt in range(3):
3    try:
4        response = requests.get(url, timeout=10)
5        response.raise_for_status()
6        break
7    except Exception as e:
8        if attempt &lt; 2:
9            time.sleep(5)
10        else:
11            print(f"Failed after 3 attempts: {e}")