示例结构可能如下：

  

    某设备采购项目
    2024-05-01
  

你可以用BeautifulSoup或lxml解析HTML，提取所需字段。

编写爬虫代码示例

以下是一个简单的Python爬虫脚本，使用requests和BeautifulSoup抓取列表页数据：

Artbreeder

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import csv
url = "https://www.php.cn/link/3664940859edd8b28137801625a24524"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
}
def scrape_page(url):
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
response.raise_for_status()
response.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    items = soup.select('.notice-list li')
    data = []
    for item in items:
        link_tag = item.find('a')
        title = link_tag.get_text(strip=True)
        href = link_tag['href']
        full_url = f"http://www.ccgp.gov.cn{href}" if href.startswith('/') else href
        date_tag = item.find('span', class_='date')
        date = date_tag.get_text(strip=True) if date_tag else '未知'

        data.append([title, date, full_url])
    return data
except Exception as e:
    print(f"抓取失败：{e}")
    return []
抓取一页测试
results = scrape_page(url)
保存为CSV
with open('government_data.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['标题', '发布日期', '链接'])
writer.writerows(results)
print("数据已保存到 government_data.csv")
处理分页与反爬策略
政府网站常有分页，可通过观察URL变化模拟翻页，例如：
http://xxx.gov.cn/page/1
http://xxx.gov.cn/page/2
在代码中加入循环即可遍历多页。
如果遇到反爬（如验证码、IP限制）：

添加随机延迟：time.sleep(random.uniform(1, 3))

使用代理IP池（需谨慎选择合规服务）
模拟浏览器行为（可考虑Selenium，但效率较低）

基本上就这些。只要目标网站没有动态加载且未设强反爬，用requests + BeautifulSoup就能搞定大部分政府公开数据抓取任务。关键是耐心分析结构，控制请求频率，确保合规操作。