自定义Python爬虫需先分析目标页面结构，区分静态或动态内容并选择requests+BeautifulSoup或Selenium等工具。使用Scrapy框架定义Spider类，在parse方法中通过XPath或CSS选择器提取数据，设置start_urls起始链接，yield返回Item或Request实现多页抓取。针对分页，构造URL参数或模拟点击；应对反爬，添加User-Agent、设置访问延时、使用代理IP和Cookie中间件。对Ajax接口可直接请求JSON数据。在pipelines.py中清洗数据并存储至文件或数据库，遵守robots.txt规则，确保采集合法高效。
Python爬虫的自定义抓取规则核心在于灵活控制请求和解析逻辑。通过明确目标网页结构和数据特征，可以针对性地编写规则，实现高效、精准的数据采集。
分析目标页面结构
在定制爬虫前，先用浏览器开发者工具查看目标网页的HTML结构。关注数据所在的标签、类名、ID以及层级关系。如果是动态加载内容，还需检查是否由JavaScript生成，可能需要使用Selenium或Playwright等工具模拟浏览器行为。
- 静态页面可直接用requests + BeautifulSoup解析
- 动态内容建议结合Chrome DevTools分析XHR请求
- 记录关键字段的XPath或CSS选择器路径
使用Scrapy定义解析规则
Scrapy是Python中强大的爬虫框架，支持通过Spider类自定义抓取流程。在parse方法中编写提取逻辑，利用XPath或CSS选择器定位元素。
- 在start_urls中设置起始链接
- 在parse()函数中使用response.css()或response.xpath()提取数据
- 通过yield返回Item对象或新的Request实现多页抓取
处理分页与反爬机制
真实项目中常需应对翻页和反爬策略。可通过构造URL参数模拟分页，或添加请求头、代理IP、延时访问来降低被封风险。
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- 设置User-Agent伪装浏览器访问
- 使用time.sleep()控制请求频率
- 配置中间件自动切换IP或Cookie
- 对Ajax接口直接发送GET/POST请求获取JSON数据
自定义数据清洗与存储规则
原始数据往往包含噪声，可在pipeline中编写清洗逻辑。比如去除空格、转换类型、过滤无效项，并按需存入文件或数据库。
- 在items.py定义数据字段结构
- 在pipelines.py实现数据验证和入库操作
- 支持导出为JSON、CSV或写入MySQL/MongoDB
基本上就这些。关键是根据实际网页特点调整解析方式，保持代码可维护性，同时遵守robots.txt和网站使用条款。合理设计规则能让爬虫更稳定高效。
