使用Python进行网页数据爬取通常涉及以下步骤：
环境准备
确保已安装Python和必要的库，如`requests`和`BeautifulSoup`。
```bash
pip install requests beautifulsoup4
导入库
```pythonimport requests
from bs4 import BeautifulSoup
发送HTTP请求
使用`requests.get`方法发送GET请求，获取网页内容。
```python
url = 'http://example.com' 替换为要爬取的网页URL
response = requests.get（url）
content = response.content
解析网页内容
使用`BeautifulSoup`解析获取的HTML内容。```pythonsoup = BeautifulSoup（content, 'html.parser'）
定位要爬取的数据
使用`find`或`find_all`方法查找特定的HTML素。
```python
data = soup.find（'div', class_='data'） 替换为实际的HTML素定位方式
提取数据
使用字符串处理方法或`BeautifulSoup`的选择器功能提取数据。```pythontitles = data.select（'.title'） 示例选择器，根据实际网页结构调整
数据存储
将提取的数据保存到文件或数据库中。
```python
with open（'output.txt', 'w', encoding='utf-8'） as file:
for title in titles:
file.write（title.text.strip（） + '\n'）
遵守爬虫协议
注意遵守目标网站的爬虫协议，可能需要设置`User-Agent`来避免被识别为爬虫。```pythonheaders = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 （Windows NT 10.0； Win64； x64） AppleWebKit/537.36 （KHTML, like Gecko） Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get（url, headers=headers）
处理异常
处理可能出现的异常，如网络请求失败或页面结构变化。
```python
if response.status_code == 200:
print（'请求成功!'）
else:
print（'请求失败：', response.status_code）
数据清洗
对提取的数据进行清洗，去除不必要的字符和标签。```pythonimport re
cleaned_data = re.sub（r'<[^>]+>', '', data.text）
请根据实际需要调整上述代码示例，以适应不同的网页结构和数据提取需求。
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