2025年Python网页爬虫终极指南

还记得我第一次用网页爬虫抓商业数据的场景吗？那会儿我坐在厨房餐桌前，一边喝咖啡一边敲着没写完的 Python 脚本，想从竞争对手网站扒点产品价格。当时还挺自信地想：“这事能有多难？”结果最后只导出了一个全是空白的 CSV 表格，对那些说“用 Python 自动化很简单”的人也多了几分敬意。转眼到了 2025 年，网页爬虫已经成了数据驱动企业的标配，无论是销售、电商、市场还是运营团队，都离不开实时数据洞察，这些信息靠人工根本搞不定。

但重点来了：虽然 Python 网页爬虫比以前更强大，整个行业也在飞速变化。网页爬虫市场正以惊人的速度扩张——。几乎有 ，希望用数据做更聪明的决策。但真正的难点不仅仅是写代码，更在于怎么选对工具、怎么规模化、怎么不被一堆脚本折磨到崩溃。这份终极指南会带你全面了解主流 Python 网页爬虫库（含代码示例）、真实商业场景，以及为什么即使我很喜欢 Python，依然觉得像 这样的无代码工具才是 2025 年大多数企业的首选。

什么是 Python 网页爬虫？小白也能看懂的解释

简单说，网页爬虫其实就是“自动化复制粘贴”。与其雇一堆实习生去收集产品价格、联系人或评论，不如用软件自动访问网页，提取你要的数据，然后导出到表格或数据库。Python 网页爬虫就是用 Python 脚本来搞定这些事——抓网页、解析 HTML、提取你关心的信息。

你可以把它想象成一个 24 小时不打烊的数字小助手，帮你逛网站。企业最常抓取的数据类型有：价格信息、产品详情、联系人、评论、图片、新闻文章，甚至房产信息。虽然有些网站会提供 API，但大多数要么没有，要么权限很有限。这时候，网页爬虫就能帮你大规模获取公开数据，哪怕页面上没有“下载”按钮也不怕。

为什么 Python 网页爬虫对企业团队这么重要

说实话，到了 2025 年，如果你的企业还没用上网页爬虫，那真的可能错过了不少机会。原因很简单：

• 自动化数据采集： 再也不用手动从竞争对手网站或在线目录复制粘贴。
• 实时洞察： 随时掌握最新的价格、库存或市场动态。
• 高效扩展： 几分钟就能抓成千上万网页。
• 投资回报高： 数据驱动的企业通常。

下面这张表总结了各部门的高价值应用场景：

一句话总结：网页爬虫就是企业做出更快、更明智决策的“秘密武器”。

全面盘点：主流 Python 网页爬虫库（含代码示例）

说到做到，下面带你系统梳理 Python 网页爬虫生态。无论是简单页面下载，还是复杂的浏览器自动化，总有一款库适合你。每个工具都配了代码示例：

urllib 和 urllib3：最基础的 HTTP 请求

这是 Python 自带的 HTTP 请求工具，功能基础但很稳定，适合简单任务。

import urllib3, urllib3.util
http = urllib3.PoolManager()
headers = urllib3.util.make_headers(user_agent="MyBot/1.0")
response = http.request('GET', "<https://httpbin.org/json>", headers=headers)
print(response.status)        # HTTP 状态码
print(response.data[:100])    # 前 100 字节内容

如果你想要零依赖或极致控制，可以用它。但大多数场景，requests 更友好。

requests：最受欢迎的 Python 网页爬虫库

如果 Python 爬虫有吉祥物，那一定是 requests。它简单、强大，能帮你搞定所有 HTTP 细节。

import requests
r = requests.get("<https://httpbin.org/json>", headers={"User-Agent": "MyBot/1.0"})
print(r.status_code)      # 200
print(r.json())           # 解析后的 JSON 内容

为什么这么火？它能自动处理 cookies、会话、重定向等，让你专注于数据本身，不用纠结底层协议。注意：requests 只负责抓 HTML，想提取数据还得配合 BeautifulSoup。

BeautifulSoup：简单易用的 HTML 解析与数据提取

BeautifulSoup 是解析 HTML 的首选，语法宽容、上手快，常和 requests 搭配用。

from bs4 import BeautifulSoup
html = "<div class='product'><h2>Widget</h2><span class='price'>$19.99</span></div>"
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
title = soup.find('h2').text               # "Widget"
price = soup.find('span', class_='price').text  # "$19.99"

适合中小型项目或新手入门。如果数据量大或查询复杂，可以考虑 lxml。

lxml 和 XPath：高效强大的 HTML/XML 解析

如果你追求速度或喜欢用 XPath 查询，lxml 是不二之选。

from lxml import html
doc = html.fromstring(page_content)
prices = doc.xpath("//span[@class='price']/text()")

XPath 能精准定位数据。lxml 性能很棒，但学习曲线比 BeautifulSoup 稍陡。

Scrapy：大规模网页爬取的框架

Scrapy 是大项目的“重型武器”，堪比爬虫界的 Django。

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = ["<http://quotes.toscrape.com/>"]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css("div.quote"):
            yield {
                "text": quote.css("span.text::text").get(),
                "author": quote.css("small.author::text").get(),
            }

Scrapy 支持异步请求、自动跟链、数据管道、多格式导出。小项目用它有点杀鸡用牛刀，但大规模爬取无可替代。

Selenium、Playwright、Pyppeteer：动态网页爬取利器

遇到用 JavaScript 渲染的数据，就得用浏览器自动化。Selenium 和 Playwright 是主流选择。

Selenium 示例：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("<https://example.com/login>")
driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys("user123")
driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys("secret")
driver.find_element(By.ID, "submit-btn").click()
titles = [el.text for el in driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "product-title")]

Playwright 示例：

from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()
    page.goto("<https://website.com>")
    page.wait_for_selector(".item")
    data = page.eval_on_selector(".item", "el => el.textContent")

这些工具能处理人能看到的所有内容，但速度比纯 HTTP 爬虫慢。只有必要时才用。

MechanicalSoup、RoboBrowser、PyQuery、Requests-HTML：其他实用工具

• MechanicalSoup：自动化表单提交和页面跳转，基于 Requests 和 BeautifulSoup。

  import mechanicalsoup
  browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
  browser.open("<http://example.com/login>")
  browser.select_form('form#loginForm')
  browser["username"] = "user123"
  browser["password"] = "secret"
  browser.submit_selected()
  page = browser.get_current_page()
  print(page.title.text)
  

• RoboBrowser：类似 MechanicalSoup，但维护较少。

• PyQuery：jQuery 风格的 HTML 解析。

  from pyquery import PyQuery as pq
  doc = pq("<div><p class='title'>Hello</p><p>World</p></div>")
  print(doc("p.title").text())      # "Hello"
  print(doc("p").eq(1).text())      # "World"
  

• Requests-HTML：集成 HTTP 请求、解析和轻量级 JS 渲染。

  from requests_html import HTMLSession
  session = HTMLSession()
  r = session.get("<https://example.com>")
  r.html.render(timeout=20)
  links = [a.text for a in r.html.find("a.story-link")]
  

适合需要表单、CSS 选择器或简单 JS 渲染的场景。

Asyncio 和 Aiohttp：加速大规模爬取

如果要抓成百上千个页面，同步请求太慢。用 aiohttp 和 asyncio 实现并发爬取。

import aiohttp, asyncio

async def fetch_page(session, url):
    async with session.get(url) as resp:
        return await resp.text()

async def fetch_all(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_page(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

urls = ["<https://example.com/page1>", "<https://example.com/page2>"]
html_pages = asyncio.run(fetch_all(urls))

这种方式能同时抓大量页面，效率提升明显。

专用库：PRAW（Reddit）、PyPDF2 等

• PRAW：用于通过 API 抓取 Reddit 数据。

  import praw
  reddit = praw.Reddit(client_id='XXX', client_secret='YYY', user_agent='myapp')
  for submission in reddit.subreddit("learnpython").hot(limit=5):
      print(submission.title, submission.score)
  

• PyPDF2：提取 PDF 文本。

  from PyPDF2 import PdfReader
  reader = PdfReader("sample.pdf")
  num_pages = len(reader.pages)
  text = reader.pages[0].extract_text()
  

• 其他：还有 Instagram、Twitter、OCR（Tesseract）等专用库。只要你有特殊需求，基本都能找到对应的 Python 库。

对比表：主流 Python 爬虫库

实战演练：如何用 Python 构建网页爬虫（含示例）

下面以抓取某电商网站商品列表为例，演示如何处理分页并导出为 CSV。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

base_url = "<https://example.com/products>"
page_num = 1
all_products = []

while True:
    url = base_url if page_num == 1 else f"{base_url}/page/{page_num}"
    print(f"Scraping page: {url}")
    response = requests.get(url, timeout=10)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Page {page_num} returned status {response.status_code}, stopping.")
        break

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    products = soup.find_all('div', class_='product-item')
    if not products:
        print("No more products found, stopping.")
        break

    for prod in products:
        name_tag = prod.find('h2', class_='product-title')
        price_tag = prod.find('span', class_='price')
        name = name_tag.get_text(strip=True) if name_tag else "N/A"
        price = price_tag.get_text(strip=True) if price_tag else "N/A"
        all_products.append((name, price))
    page_num += 1

print(f"Collected {len(all_products)} products. Saving to CSV...")
with open('products_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Product Name", "Price"])
    writer.writerows(all_products)
print("Data saved to products_data.csv")

这里做了什么？

• 循环抓每一页，解析 HTML，提取商品名称和价格，直到没有新商品为止。
• 最后把结果导出为 CSV，方便后续分析。

想导出到 Excel？用 pandas 就行：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(all_products, columns=["Product Name", "Price"])
df.to_excel("products_data.xlsx", index=False)

处理表单、登录和会话

很多网站需要登录或表单提交，Python 也能轻松搞定：

用 requests 管理会话：

session = requests.Session()
login_data = {"username": "user123", "password": "secret"}
session.post("<https://targetsite.com/login>", data=login_data)
resp = session.get("<https://targetsite.com/account/orders>")

用 MechanicalSoup 自动化登录：

import mechanicalsoup
browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
browser.open("<http://example.com/login>")
browser.select_form('form#login')
browser["user"] = "user123"
browser["pass"] = "secret"
browser.submit_selected()

会话能帮你保持登录状态，方便批量抓多页数据。

动态内容和 JS 渲染页面的爬取

如果数据不在 HTML 里（查看源代码发现是空的），就得用浏览器自动化。

Selenium 示例：

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

driver.get("<http://examplesite.com/dashboard>")
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'stats-table')))
html = driver.page_source

当然，如果能找到 JS 调用的 API 接口，直接用 requests 抓 JSON 更快。

数据导出：CSV、Excel、数据库等

• CSV： 用 Python 自带的 csv 模块（见上文）。

• Excel： 用 pandas 或 openpyxl。

• Google Sheets： 用 gspread 库。

  import gspread
  gc = gspread.service_account(filename="credentials.json")
  sh = gc.open("My Data Sheet")
  worksheet = sh.sheet1
  worksheet.clear()
  worksheet.append_row(["Name", "Price"])
  for name, price in all_products:
      worksheet.append_row([name, price])
  

• 数据库： SQL 用 sqlite3、pymysql、psycopg2 或 SQLAlchemy，NoSQL 用 pymongo（MongoDB）。

Python 爬虫 vs. 现代无代码方案：2025 年为什么 Thunderbit 更适合企业

说到这里，必须聊聊“维护”这个大坑。自己写爬虫很酷，直到你要同时抓 100 个不同网站，每个都不一样，结果就在你要交报告的前一晚全挂了。亲身经历，头发都白了几根。

这也是我极力推荐 的原因。2025 年，企业用户选它有这些优势：

1. 无需写代码： Thunderbit 提供可视化界面，点“AI 智能识别字段”，调整列，点“抓取”就行。无需 Python，无需调试，也不用刷 Stack Overflow。
2. 轻松扩展到上万页面： 想抓 1 万条商品？Thunderbit 云端引擎帮你搞定，无需盯着脚本跑。
3. 零维护压力： 如果你要监控 100 个竞争对手网站，维护 100 个 Python 脚本简直噩梦。Thunderbit 只需选模板或微调，AI 会自动适应页面变化。
4. 支持子页面和分页： Thunderbit 能自动跟链到详情页，处理分页，还能补充更多数据。
5. 一键模板： 针对热门网站（如 Amazon、Zillow、LinkedIn 等）有现成模板，点一下就能用。
6. 免费数据导出： 可导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，无需额外付费。

简单说：如果你只想要数据，Thunderbit 就像你的专属数据管家。如果你喜欢折腾，Python 依然是乐园——但有时候，效率才是王道。

Python 网页爬虫的合规与道德最佳实践

网页爬虫虽强大，但也要守规矩。怎么合法合规地抓数据？

• 查看 robots.txt： 尊重网站允许抓取的范围。
• 阅读服务条款： 有些网站明令禁止爬虫，违规可能被封甚至被起诉。
• 限速抓取： 不要高频请求，适当加延时。
• 避免抓取个人信息： 邮箱、手机号等涉及隐私的数据要谨慎，注意 GDPR、CCPA 等法规。
• 不要绕过反爬措施： 如果遇到验证码或强力封锁，建议三思。
• 注明数据来源： 公开分析时请标注数据出处。

想了解更多法律细节，可以看看 和 。

进阶学习资源推荐（课程、文档、社区）

想深入学？这里有我精选的优质资源：

• 官方文档：
• 书籍推荐：
  • 《Web Scraping with Python》Ryan Mitchell 著
  • 《用 Python 自动化办公》Al Sweigart 著
• 在线教程：
• 视频课程：
  • Corey Schafer 的 YouTube 频道
• 技术社区：

当然，如果你想体验无代码爬虫，可以看看 或 。

总结与建议：2025 年如何选择合适的网页爬虫方案

• Python 网页爬虫 功能强大、灵活。如果你喜欢写代码、追求极致控制且不怕维护，Python 是不错的选择。
• 针对不同需求，Python 有丰富的库可选——无论是静态页面、动态内容、表单、API 还是 PDF。
• 但对大多数企业用户来说，维护一堆脚本实在太累。 如果你想高效、批量、无门槛获取数据， 是更优解。
• Thunderbit 的 AI 无代码界面，几步就能抓任意网站，支持子页面、分页，数据导出也很方便，无需写一行 Python。
• 合规与道德同样重要： 一定要遵守网站政策，尊重隐私，文明爬取。

无论你是 Python 老手，还是只想轻松拿到数据，2025 年的工具都比以往更好用。我的建议？两种方式都试试，找到最适合你的工作流，让机器人帮你搞定繁琐任务——只要记得让它们“有礼貌”地工作。

如果你厌倦了修修补补脚本，不妨试试 。你的未来自己（还有咖啡库存）一定会感谢你。

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