一篇最全Python 爬虫超详细讲解（零基础入门，适合小白）摘要对于很多刚入门 Python 的小白来说，爬虫 ️是最能快速产生成就感的项目之一。 从爬取网页数据，到自动提取文本、图片、视频，最后存入 Excel 或数据库——整个过程既有趣又实用。 本文将以通俗易懂的方式带你从零开始掌握爬虫的基础与进阶技巧，包含完整流程图、代码示例、库对比表格和实战案例。
文章目录一篇最全Python [爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)超详细讲解（零基础入门，适合小白）摘要一、[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)的基本流程 流程分解说明二、常用[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)库与功能对比三、简单[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)示例（从零开始）四、[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)的分类1️⃣ 静态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)（最常见）2️⃣ 动态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)（需渲染页面）3️⃣ 接口型[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)（最稳定）五、[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)常见问题及解决方案六、保存数据✅ 保存为 CSV✅ 保存为 Excel✅ 保存到数据库七、总结与拓展 温馨提示✍️ 作者
一、爬虫的基本流程Python 爬虫其实是模仿浏览器访问网页，然后解析返回的数据的过程。 典型的爬虫流程如下：
简单理解： “爬虫就是一台自动访问网站、识别内容并保存下来的机器人。”
流程分解说明步骤名称说明1发起请求使用 requests 或 aiohttp 模拟浏览器请求网页2获取响应服务器返回网页 HTML 文本或 JSON 数据3内容解析使用 BeautifulSoup、lxml、json 解析网页结构4数据提取使用 XPath、CSS Selector、正则表达式提取目标字段5数据存储保存到 CSV、Excel、MongoDB、MySQL 等二、常用爬虫库与功能对比库名称功能简介优点适合场景requests发送网络请求简单易用入门级爬虫BeautifulSoup解析 HTML易读性好静态网页解析lxml高性能解析快速稳定大规模数据提取Scrapy爬虫框架模块化强中大型项目selenium模拟浏览器操作能执行 JS动态网页爬取aiohttp异步请求并发高海量网页采集re正则匹配通用工具提取特定文本内容 提示： 如果你刚开始学习，建议先从 requests + BeautifulSoup 组合入手，再慢慢过渡到框架类爬虫。
三、简单爬虫示例（从零开始）下面是一个最简单的网页爬虫实例，用于获取百度首页标题
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.baidu.com"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)"
}
# 1. 发起请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# 2. 获取网页内容
html = response.text
# 3. 解析HTML
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# 4. 提取标题
title = soup.title.string
print("网页标题：", title)
运行结果：
网页标题： 百度一下，你就知道
四、爬虫的分类Python 爬虫大致可以分为以下几类
1️⃣ 静态爬虫（最常见）网页内容直接返回 HTML，不需要额外执行 JavaScript。示例网站：博客、新闻网站、API 文档。2️⃣ 动态爬虫（需渲染页面）页面内容由 JavaScript 动态生成，需要 selenium 或 playwright 等工具加载。
stateDiagram-v2
[*] --> 静态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)
静态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492) --> 动态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492): 遇到JS渲染
动态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492) --> 模拟登录
模拟登录 --> 接口分析
接口分析 --> [*]
3️⃣ 接口型爬虫（最稳定）直接分析浏览器请求接口，抓取 JSON 数据而非 HTML。速度快、结构清晰，是现在主流方式。五、爬虫常见问题及解决方案问题场景原因解决方法请求403被拒绝反爬机制检测UA添加 headers 模拟浏览器页面内容不全动态渲染使用 selenium 或 API 接口中文乱码编码错误指定 response.encoding='utf-8'数据重复未去重用集合或数据库唯一索引过滤访问过快被封IP请求频率过高使用 time.sleep() 或代理池⚠️ 温馨提醒： 请遵守目标爬虫网站的 robots.txt 协议，避免非法爬取敏感数据。
六、保存数据常见的三种保存方式如下
✅ 保存为 CSV
import csv
data = [["标题", "链接"], ["百度", "https://www.baidu.com"]]
with open("data.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(data)
✅ 保存为 Excel
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, columns=["标题", "链接"])
df.to_excel("data.xlsx", index=False)
✅ 保存到数据库
import pymysql
conn = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="spider_db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO websites(title, url) VALUES (%s, %s)", ("百度", "https://www.baidu.com"))
conn.commit()
七、总结与拓展 总结一句话： “写爬虫的过程，就是不断理解网页结构、观察数据规律、规避反爬策略的过程。”
模块技能点难度requests请求网页⭐BeautifulSoupHTML解析⭐⭐selenium模拟浏览器⭐⭐⭐scrapy大型爬虫框架⭐⭐⭐⭐aiohttp异步并发⭐⭐⭐⭐ 温馨提示更多Bug解决方案请查看==>全栈Bug解决方案专栏https://blog.csdn.net/lyzybbs/category_12988910.html
✍️ 作者