Python爬虫项目实战核心在于闭环流程：一、目标分析与反爬初判；二、请求构建与会话管理；三、数据解析与结构化提取；四、数据存储与异常处理，每步影响稳定性与可维护性。
Python爬虫项目实战，核心不在代码多炫酷，而在流程是否闭环：从目标分析、请求构造、数据提取，到存储和异常处理，每一步都影响最终结果的稳定性和可维护性。下面以采集某公开新闻网站的标题、发布时间、正文摘要为例，讲清一个完整、可复用的数据采集流程。
一、明确目标与反爬策略初判
先打开目标网页，右键“查看页面源代码”，确认关键信息是否在HTML中直接渲染（非JS动态加载）。同时检查：
• 请求头（User-Agent、Referer）是否被校验
• 是否有Cookie或Token验证
• 页面是否含验证码、滑块、频率限制等显性反爬
• robots.txt 是否禁止抓取该路径（如 https://example.com/robots.txt）
若发现Ajax接口返回JSON数据，优先抓接口而非渲染页——更轻量、更稳定。
二、请求构建与会话管理
用 requests.Session() 维持会话，自动处理Cookie；设置合理请求头模拟真实浏览器：
- 固定 User-Agent（可从常见浏览器中随机轮换）
- 添加 Accept、Accept-Language 等头部字段
- 必要时手动设置 Referer 防止防盗链
- 对需要登录的站点，先 POST 登录接口，再复用 session 获取后续页面
注意：避免无延时高频请求，用 time.sleep(1~3) 或 random.uniform(1, 3) 控制节奏，尊重服务器资源。
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三、数据解析与结构化提取
推荐组合使用：
• BeautifulSoup（适合HTML结构清晰、标签嵌套明确的页面）
• re / json.loads()（处理内联JS变量或API返回的JSON）
• lxml + XPath（对性能敏感或需精准定位复杂路径时）
关键原则：
• 不硬写绝对XPath，优先用 class、data-* 属性等语义化标识定位
• 对可能为空的字段（如发布时间缺失），统一设默认值（如 "未知" 或 None）
• 提取正文时，过滤广告、导航栏、版权声明等干扰节点（可用 CSS 选择器排除）
四、数据存储与基础异常处理
小规模数据存 CSV 或 JSON 文件即可，注意编码（一律 utf-8）；中大规模建议 SQLite 入库，便于去重和查询：
- 用 pandas.DataFrame.to_csv() 保存结构化结果，index=False
- SQLite 中建表时为 URL 字段加 UNIQUE 约束，防止重复采集
- 每个请求包裹 try-except：捕获 requests.exceptions.RequestException、Timeout、ConnectionError
- 解析失败时记录原始HTML片段和URL，方便后续调试
不追求一次跑通全站，先写单页采集函数，验证逻辑正确后，再扩展为分页循环或列表页→详情页两级爬取。
