《有关Python爬取的文章推荐10篇》
在数据驱动的时代，网络爬虫技术已成为获取公开数据的重要工具。Python凭借其简洁的语法和丰富的第三方库（如Requests、Scrapy、BeautifulSoup等），成为爬虫开发的首选语言。本文精选10篇涵盖基础到进阶的Python爬取文章，从入门教程到反爬策略，从静态页面解析到动态数据抓取，为不同阶段的开发者提供系统性学习路径。
一、基础入门篇
1. 《Python爬虫入门：从零开始抓取静态网页》
本文以豆瓣电影Top250为例，详细讲解使用Requests库发送HTTP请求、BeautifulSoup解析HTML结构的基本流程。通过实际案例演示如何定位元素、提取数据并保存为CSV文件，适合零基础读者快速上手。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://movie.douban.com/top250"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movies = []
for item in soup.select('.item'):
title = item.select_one('.title').text
rating = item.select_one('.rating_num').text
movies.append({'title': title, 'rating': rating})
print(movies)2. 《Python爬虫必备：Requests库的10种高级用法》
深入解析Requests库的会话保持、代理设置、超时控制、文件上传等高级功能。通过对比不同请求头（User-Agent、Referer）对反爬机制的影响，帮助开发者编写更健壮的爬虫程序。
import requests
session = requests.Session()
session.headers.update({
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
'Referer': 'https://www.example.com'
})
proxies = {'http': 'http://10.10.1.10:3128'}
response = session.get('https://httpbin.org/get', proxies=proxies, timeout=5)二、数据解析篇
3. 《正则表达式在Python爬虫中的实战应用》
通过5个典型案例（电话号码提取、邮箱地址匹配、URL解析等），系统讲解正则表达式的元字符、量词、分组等核心概念。对比BeautifulSoup与正则表达式的适用场景，提供性能优化建议。
import re
text = "联系邮箱：support@example.com，电话：13800138000"
pattern = r'([\w.-]+)@([\w.-]+)\.([\w]{2,3})'
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出：[('support', 'example', 'com')]4. 《XPath与CSS选择器：谁才是Python爬虫解析之王？》
从语法简洁性、执行效率、浏览器兼容性三个维度对比XPath和CSS选择器。通过Scrapy框架的Selector类实例，演示如何混合使用两种技术处理复杂HTML结构。
from scrapy import Selector
html = """
iPhone 15
¥5999
"""
sel = Selector(text=html)
name = sel.xpath('//div[@class="product"]/span[@class="name"]/text()').get()
price = sel.css('.price::text').get()
print(name, price)三、动态内容篇
5. 《Selenium自动化测试框架在动态网页抓取中的应用》
针对JavaScript渲染的页面，介绍Selenium WebDriver的安装配置、元素定位策略（ID/XPath/CSS）、等待机制（显式/隐式）。通过抓取淘宝商品价格案例，演示如何处理异步加载数据。
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://item.taobao.com/item.htm")
try:
price = WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.tb-rmb-num'))
).text
finally:
driver.quit()6. 《Playwright vs Selenium：新一代浏览器自动化工具对比》
分析Playwright在跨浏览器支持、自动等待机制、移动端模拟等方面的优势。通过抓取Instagram动态内容案例，展示其无需显式等待的简化操作流程。
from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch()
page = browser.new_page()
page.goto("https://www.instagram.com")
# 自动处理登录弹窗和异步加载
posts = page.query_selector_all('.v1Nh3')
for post in posts:
print(post.inner_text())
browser.close()四、框架进阶篇
7. 《Scrapy框架从入门到精通：构建分布式爬虫系统》
系统讲解Scrapy的组件架构（Spider/Middleware/Pipeline）、Item定义、数据存储。通过实现一个知乎问答爬虫，演示如何使用CrawlSpider进行规则化抓取，以及Redis实现分布式去重。
import scrapy
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
class ZhihuSpider(CrawlSpider):
name = 'zhihu'
allowed_domains = ['zhihu.com']
start_urls = ['https://www.zhihu.com/question']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'/question/\d+'), callback='parse_question'),
)
def parse_question(self, response):
yield {
'title': response.css('.QuestionHeader-title::text').get(),
'content': response.css('.RichContent-inner::text').get()
}8. 《PySpider：轻量级分布式爬虫框架实战》
对比Scrapy的重量级架构，介绍PySpider的Web界面管理、任务调度、结果可视化等特性。通过抓取拉勾网招聘信息案例，展示其基于数据库的任务队列管理机制。
from pyspider.libs.base_handler import *
class LagouHandler(BaseHandler):
crawl_config = {
'itag': 'v1.0'
}
@every(minutes=24 * 60)
def on_start(self):
self.crawl('https://www.lagou.com/jobs/list_python', callback=self.index_page)
@config(age=10 * 24 * 60 * 60)
def index_page(self, response):
for each in response.doc('a[href^="http"]').items():
self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page)
def detail_page(self, response):
return {
'title': response.doc('h1.title::text').text(),
'salary': response.doc('.salary::text').text()
}五、反爬与合规篇
9. 《Python爬虫反反爬策略全解析：从IP代理到验证码识别》
系统梳理常见反爬机制（IP限制、User-Agent检测、行为分析等），提供对应的解决方案。通过集成Tesseract OCR和第三方打码平台，实现验证码自动识别功能。
import pytesseract
from PIL import Image
def recognize_captcha(image_path):
img = Image.open(image_path)
text = pytesseract.image_to_string(img, config='--psm 6')
return text.strip()10. 《网络爬虫的法律边界与伦理规范》
从《网络安全法》《数据安全法》等法规出发，分析爬虫行为的合法性判定标准。结合实际案例（如某公司因非法爬取数据被处罚），强调Robots协议遵守、数据脱敏处理的重要性。
关键词
Python爬虫、Requests库、BeautifulSoup、Scrapy框架、Selenium、Playwright、动态网页抓取、反爬策略、数据解析、法律合规
简介
本文精选10篇Python爬虫技术文章，涵盖从基础请求发送到动态内容抓取、从框架应用到反爬策略的全流程知识。通过实际案例演示Requests/BeautifulSoup/Scrapy等工具的使用方法，深入分析Selenium/Playwright处理JavaScript渲染的差异，同时强调爬虫开发的法律边界与伦理规范，为开发者提供系统化的学习指南。
