Python 爬虫入门完全教程：用 requests + BeautifulSoup 抓取你想要的数据

面向会基础 Python 的读者。爬虫=「自动按规则抓取网页数据」。本教程用最稳的 requests（发请求）+ BeautifulSoup（解析 HTML）组合，带你从抓取一个页面到批量采集，并讲清反爬应对与法律边界。学完你能抓公开信息做数据分析。

一、原理背景

浏览器看网页的流程：输入网址 → 发 HTTP 请求 → 服务器返回 HTML → 浏览器渲染。爬虫就是用代码模拟「发请求 + 读 HTML」，再把想要的内容（标题、价格、列表）提取出来。

两个核心库分工：

  • requests：负责「发请求、拿响应」（相当于地址栏 + 回车）。
  • BeautifulSoup（bs4）：负责「解析 HTML、按标签提取」（相当于在网页里框选复制）。

技术栈对比

| 方案 | 适合 | 难度 | |||| | requests + bs4 | 静态页、结构清晰 | ★ 低（本教程） | | requests + 正则 | 简单文本提取 | ★ 低 | | Selenium / Playwright | 需要登录、JS 渲染页 | ★★ 中 | | Scrapy | 大型分布式爬取 | ★★★ 高 |

注意：很多现代网站数据由 JS 动态加载（接口返回 JSON），这时

内容摘要

一句话概述：浏览器看网页的流程：输入网址 → 发 HTTP 请求 → 服务器返回 HTML → 浏览器渲染。爬虫就是用代码模拟「发请求 + 读 HTML」，再把想要的内容（标题、价格、列表）提取出来。

你将了解到：

  • 原理背景
  • 分步操作
  • 抓取一个博客的文章标题与链接
  • 常见错误排查
  • 抓 JSON 接口（比解析 HTML 更快）
  • 登录态与会话保持

适合人群：需要动手落地、想补齐技术短板的开发者。

全文共 14 个章节，按「原理背景 → 登录态与会话保持」的顺序展开，每节都能单独查阅，配有可直接照做的清单与模板。

内容侧重可落地的操作流程与常见坑点，读完就能对照自己的情况动手，不需要额外补理论基础。

以上为全文要点速览，完整内容需解锁后阅读

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