Python网页爬虫与数据清洗需分“获取”和“处理”两阶段：爬虫用requests+BeautifulSoup，注意headers、异常捕获和请求频率；提取优先用find/select而非正则；清洗按空值→格式→逻辑三级过滤；落地推荐SQL存储与函数封装。
用Python做网页爬虫加数据清洗，核心是分清“获取”和“处理”两个阶段，工具选对、步骤理清，就能稳定跑起来。
不用一上来就上 Selenium 或 Scrapy，多数静态页面用 requests 发请求、BeautifulSoup 解析 HTML 就够用。关键注意三点：
优先用 BeautifulSoup 的 find()/find_all() 定位元素，用 .get_text() 或 .get('href') 取内容。比如抓商品标题：
soup.find('h2', class_='title').get_text(strip=True)如果 HTML 结构多变，可结合 CSS 选择器（select）或 XPath（用 lxml 配合），但正则匹配 HTML 标签本身不推荐——容易漏、难维护。
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拿到原始数据后别急着存，清洗要分层推进：
初期导出 CSV 验证没问题，但后续建议自然过渡到：
基本上就这些。不复杂但容易忽略细节，稳住节奏比追求速度更重要。
以上就是Python实现网页爬虫系统并构建数据清洗流程【指导】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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