2025年Python网页爬虫终极指南

最后更新于 June 16, 2025

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边,一边喝咖啡,一边敲着还没写完的 Python 脚本,想从竞争对手网站扒点产品价格。当时我还挺自信:“这能有多难?”结果最后只导出了一堆空白的 CSV 表格,从此对那些说“用 Python 自动化很简单”的人肃然起敬。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,都靠它实时获取那些人工根本搞不定的信息。

但重点来了:虽然 Python 网页爬虫比以前更强大,整个行业也在悄然变革。网页爬虫市场正以惊人速度扩张——。几乎有 ,希望用数据做更聪明的决策。但真正的难点其实不是写代码,而是怎么选对工具、实现规模化、还能不被一堆脚本的维护拖垮。接下来这份终极指南,我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,以及为什么虽然我很爱 Python,但对大多数企业来说, 这种无代码方案才是 2025 年的首选。

什么是 Python 网页爬虫?一听就懂的解释

简单来说,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,提取你需要的数据,然后导出到表格或数据库。Python 网页爬虫,就是用 Python 脚本来完成这些工作——获取网页、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,帮你逛遍全网。企业最常抓取的数据类型包括: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,要么限制一堆。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,那真的可能已经错过不少机会。原因很简单:

web-scraping-benefits-funnel.png

  • 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: 抓取上千个页面的速度,比你热个饭还快。
  • 投资回报高: 数据驱动的企业

下面这张表总结了各部门的高价值应用场景:

DepartmentUse Case ExampleValue Delivered
SalesScrape leads from directories, enrich with emailsBigger, better-targeted lead lists
MarketingTrack competitor prices, promotions, reviewsSmarter campaigns, faster pivots
EcommerceMonitor product prices, stock, and reviewsDynamic pricing, inventory alerts
OperationsAggregate supplier data, automate reportingTime savings, fewer manual errors
Real EstateCollect property listings from multiple sitesMore listings, faster client response

总之,网页爬虫就是让企业决策更快、更聪明、更有竞争力的秘密武器。

全面盘点:主流 Python 网页爬虫库(含代码示例)

说到实操,下面带你系统梳理下 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,Python 都有对应的库。以下是主流工具及代码示例:

urllib 和 urllib3:基础 HTTP 请求

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

1import urllib3, urllib3.util
2http = urllib3.PoolManager()
3headers = urllib3.util.make_headers(user_agent="MyBot/1.0")
4response = http.request('GET', "<https://httpbin.org/json>", headers=headers)
5print(response.status)        # HTTP 状态码
6print(response.data[:100])    # 前 100 字节内容

如果你想要零依赖或需要精细控制,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,能处理所有 HTTP 细节。

1import requests
2r = requests.get("<https://httpbin.org/json>", headers={"User-Agent": "MyBot/1.0"})
3print(r.status_code)      # 200
4print(r.json())           # 解析后的 JSON 内容

为什么这么受欢迎?它能自动管理 cookies、会话、重定向等,让你专注于数据本身。不过,requests 只负责获取 HTML,想要提取数据还需要配合 BeautifulSoup。

BeautifulSoup:简单易用的 HTML 解析与数据提取

BeautifulSoup 是解析 HTML 的首选,宽容、易上手,常与 requests 搭配使用。

1from bs4 import BeautifulSoup
2html = "<div class='product'><h2>Widget</h2><span class='price'>$19.99</span></div>"
3soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
4title = soup.find('h2').text               # "Widget"
5price = soup.find('span', class_='price').text  # "$19.99"

适合小型或中等项目,或者刚入门时使用。数据量大或查询复杂时,可以考虑 lxml。

lxml 和 XPath:高效强大的 HTML/XML 解析

如果你追求速度或想用 XPath(HTML/XML 查询语言),lxml 是不错的选择。

1from lxml import html
2doc = html.fromstring(page_content)
3prices = doc.xpath("//span[@class='price']/text()")

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

Scrapy:大规模网页爬取的框架

Scrapy 是大项目的利器,堪称网页爬虫界的 Django。

1import scrapy
2class QuotesSpider(scrapy.Spider):
3    name = "quotes"
4    start_urls = ["<http://quotes.toscrape.com/>"]
5    def parse(self, response):
6        for quote in response.css("div.quote"):
7            yield {
8                "text": quote.css("span.text::text").get(),
9                "author": quote.css("small.author::text").get(),
10            }

Scrapy 支持异步请求、自动跟踪链接、数据管道、多格式导出。小脚本用它有点大材小用,但大规模爬取无可替代。

Selenium、Playwright、Pyppeteer:动态网页爬取

遇到用 JavaScript 加载数据的网站,就需要浏览器自动化。Selenium 和 Playwright 是主流选择。

Selenium 示例:

1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.common.by import By
3driver = webdriver.Chrome()
4driver.get("<https://example.com/login>")
5driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys("user123")
6driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys("secret")
7driver.find_element(By.ID, "submit-btn").click()
8titles = [el.text for el in driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "product-title")]

Playwright 示例:

1from playwright.sync_api import sync_playwright
2with sync_playwright() as p:
3    browser = p.chromium.launch(headless=True)
4    page = browser.new_page()
5    page.goto("<https://website.com>")
6    page.wait_for_selector(".item")
7    data = page.eval_on_selector(".item", "el => el.textContent")

这些工具能处理人类能看到的所有内容,但速度比纯 HTTP 爬取慢。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。

    1import mechanicalsoup
    2browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
    3browser.open("<http://example.com/login>")
    4browser.select_form('form#loginForm')
    5browser["username"] = "user123"
    6browser["password"] = "secret"
    7browser.submit_selected()
    8page = browser.get_current_page()
    9print(page.title.text)
  • RoboBrowser:类似 MechanicalSoup,但维护较少。

  • PyQuery:jQuery 风格的 HTML 解析。

    1from pyquery import PyQuery as pq
    2doc = pq("<div><p class='title'>Hello</p><p>World</p></div>")
    3print(doc("p.title").text())      # "Hello"
    4print(doc("p").eq(1).text())      # "World"
  • Requests-HTML:集成 HTTP 请求、解析,甚至支持 JS 渲染。

    1from requests_html import HTMLSession
    2session = HTMLSession()
    3r = session.get("<https://example.com>")
    4r.html.render(timeout=20)
    5links = [a.text for a in r.html.find("a.story-link")]

适合需要表单、CSS 选择器或轻量 JS 渲染的场景。

Asyncio 和 Aiohttp:加速大规模爬取

如果要抓取成百上千个页面,同步请求太慢。用 aiohttpasyncio 可以并发爬取。

1import aiohttp, asyncio
2async def fetch_page(session, url):
3    async with session.get(url) as resp:
4        return await resp.text()
5async def fetch_all(urls):
6    async with aiohttp.ClientSession() as session:
7        tasks = [fetch_page(session, url) for url in urls]
8        return await asyncio.gather(*tasks)
9urls = ["<https://example.com/page1>", "<https://example.com/page2>"]
10html_pages = asyncio.run(fetch_all(urls))

这种方式能同时抓取大量页面,大幅提升效率。

专用库:PRAW(Reddit)、PyPDF2 等

  • PRAW:用于通过 API 抓取 Reddit。

    1import praw
    2reddit = praw.Reddit(client_id='XXX', client_secret='YYY', user_agent='myapp')
    3for submission in reddit.subreddit("learnpython").hot(limit=5):
    4    print(submission.title, submission.score)
  • PyPDF2:提取 PDF 文本。

    1from PyPDF2 import PdfReader
    2reader = PdfReader("sample.pdf")
    3num_pages = len(reader.pages)
    4text = 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

Tool / LibraryEase of UseSpeed & ScaleBest For
Requests + BeautifulSoupEasyModerateBeginners, static sites, quick scripts
lxml (with XPath)ModerateFastLarge-scale, complex parsing
ScrapyHardVery FastEnterprise, big crawls, pipelines
Selenium / PlaywrightModerateSlowJavaScript-heavy, interactive sites
aiohttp + asyncioModerateVery FastHigh-volume, mostly static pages
MechanicalSoupEasyModerateLogin, forms, session management
PyQueryModerateFastCSS-selector fans, DOM manipulation
Requests-HTMLEasyVariableSmall jobs, light JS rendering

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的产品列表为例,演示如何处理分页并导出为 CSV。

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3import csv
4base_url = "<https://example.com/products>"
5page_num = 1
6all_products = []
7while True:
8    url = base_url if page_num == 1 else f"{base_url}/page/{page_num}"
9    print(f"Scraping page: {url}")
10    response = requests.get(url, timeout=10)
11    if response.status_code != 200:
12        print(f"Page {page_num} returned status {response.status_code}, stopping.")
13        break
14    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
15    products = soup.find_all('div', class_='product-item')
16    if not products:
17        print("No more products found, stopping.")
18        break
19    for prod in products:
20        name_tag = prod.find('h2', class_='product-title')
21        price_tag = prod.find('span', class_='price')
22        name = name_tag.get_text(strip=True) if name_tag else "N/A"
23        price = price_tag.get_text(strip=True) if price_tag else "N/A"
24        all_products.append((name, price))
25    page_num += 1
26print(f"Collected {len(all_products)} products. Saving to CSV...")
27with open('products_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
28    writer = csv.writer(f)
29    writer.writerow(["Product Name", "Price"])
30    writer.writerows(all_products)
31print("Data saved to products_data.csv")

这里做了什么?

  • 循环遍历页面,获取 HTML,解析产品信息,收集名称和价格,直到没有新产品为止。
  • 最后将结果导出为 CSV,方便后续分析。

想导出到 Excel?用 pandas 就行:

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(all_products, columns=["Product Name", "Price"])
3df.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。可以这样做:

用 requests 管理会话:

1session = requests.Session()
2login_data = {"username": "user123", "password": "secret"}
3session.post("<https://targetsite.com/login>", data=login_data)
4resp = session.get("<https://targetsite.com/account/orders>")

用 MechanicalSoup:

1import mechanicalsoup
2browser = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
3browser.open("<http://example.com/login>")
4browser.select_form('form#login')
5browser["user"] = "user123"
6browser["pass"] = "secret"
7browser.submit_selected()

会话能帮你保持登录状态,方便批量抓取。

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),就需要用浏览器自动化。

Selenium 示例:

1from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
2from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
3driver.get("<http://examplesite.com/dashboard>")
4WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'stats-table')))
5html = driver.page_source

或者,直接找到 JS 调用的 API,用 requests 获取 JSON,速度更快。

数据导出:CSV、Excel、数据库等

  • CSV: 用 Python 的 csv 模块(见上文)。

  • Excel: 用 pandas 或 openpyxl。

  • Google Sheets:gspread 库。

    1import gspread
    2gc = gspread.service_account(filename="credentials.json")
    3sh = gc.open("My Data Sheet")
    4worksheet = sh.sheet1
    5worksheet.clear()
    6worksheet.append_row(["Name", "Price"])
    7for name, price in all_products:
    8    worksheet.append_row([name, price])
  • 数据库: SQL 用 sqlite3pymysqlpsycopg2 或 SQLAlchemy,NoSQL 用 pymongo

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

thunderbit-vs-diy-scraping-comparison-2025.png

说到这里,必须提一下“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,每个都有自己的小毛病,而且它们总是在你要交报告的前夜集体崩溃。亲身经历,头发都白了。

这也是我极力推荐 的原因。2025 年,企业用户首选它的理由有:

  1. 无需写代码: Thunderbit 提供可视化界面。点击“AI 智能识别字段”,调整列,点“抓取”就搞定。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 万条产品?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 个电商竞争对手,维护 100 个 Python 脚本简直噩梦。用 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 能自动跟进子页面、处理分页,甚至能访问每个产品详情页补充数据。
  5. 一键模板: 针对热门网站(如 Amazon、Zillow、LinkedIn 等)有现成模板,一键获取数据。
  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

ethical-and-legal-web-scraping-best-practices.png

网页爬虫很强大,但也要负责任。如何合法合规地抓取数据?

  • 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,违规可能被封号甚至被起诉。
  • 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,可参考

进阶学习资源推荐(课程、文档、社区)

想深入学习?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:
  • 视频教程:
    • Corey Schafer 的 YouTube 频道
  • 技术社区:

当然,如果你想体验无代码爬虫,欢迎关注

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 功能强大且灵活。如果你喜欢编程、追求极致控制力,并不介意维护工作,这是很棒的选择。
  • 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、无门槛地获取数据, 是更优解。
  • Thunderbit 的 AI 无代码界面,让你几步就能抓取任意网站,支持子页面、分页,数据导出也很方便——无需 Python。
  • 合规与道德同样重要: 一定要遵守网站政策,尊重隐私,负责任地抓取数据。

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。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——但记得让它们“有礼貌”。

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

想了解更多?可以阅读 ,获取实操指南和最新策略。

试用 AI 网页爬虫
Shuai Guan
Shuai Guan
Co-founder/CEO @ Thunderbit. Passionate about cross section of AI and Automation. He's a big advocate of automation and loves making it more accessible to everyone. Beyond tech, he channels his creativity through a passion for photography, capturing stories one picture at a time.
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