Python数据抓取核心是稳定提取结构化字段，关键在精准定位、容错解析、清洗归一三步：先人工分析页面结构并记录选择器路径；再用requests+BeautifulSoup配合异常处理与headers模拟抓取；最后对动态内容选API或渲染方案，并清洗时间、数值等字段为标准格式。
Python数据抓取的核心不是“写完代码就完事”，而是从目标页面稳定提取出结构化字段。关键在三步：精准定位、容错解析、清洗归一。
明确目标字段与页面结构
别急着写代码，先人工打开目标网页（如商品列表页、新闻详情页），右键“查看网页源码”或用浏览器开发者工具（F12）定位你要的字段——标题在哪层
里？价格是否被JavaScript动态渲染？发布时间是纯文本还是嵌在里？记录下CSS选择器或XPath路径，例如
.product-title或//h1[@class="title"]。这一步决定后续解析是否可靠。
用requests+BeautifulSoup做基础抓取与抽取
适合静态HTML页面。requests负责拿源码，BeautifulSoup负责解析。注意设置headers模拟真实浏览器，避免被反爬返回空页；对关键字段用.select_one()或.find()并加异常判断，而不是直接链式调用导致报错中断：
- 用
response.raise_for_status()检查HTTP状态 - 标题字段存在但可能为空时，写成
title_elem = soup.select_one('h1'); title = title_elem.get_text(strip=True) if title_elem else "" - 价格含符号或逗号（如“¥2,999.00”），抽取后立刻用正则
re.sub(r'[^\d.]', '', price_text)转为纯数字字符串
应对动态加载与简单反爬
如果目标字段在Ajax请求返回的JSON里，或页面靠JavaScript渲染（比如滚动加载更多），优先找XHR接口，用requests直接调用API，比启动浏览器更轻量。若必须渲染JS，可用Selenium或Playwright，但只在必要时启用——启动浏览器慢、资源占用高、容易被检测。常见做法是：先尝试抓接口，失败再降级到渲染方案，并加随机延时和User-Agent轮换。
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字段清洗与结构化输出
原始抽取的文本常带多余空格、换行、广告语、单位等。按字段类型分别处理：
- 时间字段：用
dateutil.parser.parse()兼容“2024-03-15”“昨天”“3小时前”等多种格式 - 数值字段：统一转为float或int，空值/异常值设为None或NaN
- 多值字段（如标签列表）：用
[t.strip() for t in tag_elems if t.strip()]去空去重 - 最终存为CSV或JSON时，确保所有字段长度一致、编码为UTF-8，避免Excel乱码
不复杂但容易忽略：每次改一个选择器，都该用小样本（10页内）验证抽取结果是否全量准确，再批量跑。字段解析稳了，抓取才真正落地。
