要抓取一個網站，你就是教腳本做你在瀏覽器中做的事：去一個頁面，抓它的內容，然後拉出你需要的特定資訊。腳本發出 HTTP 請求，得到原始 HTML，然後在那串程式碼中篩選出金子。當你有對的工具，這過程出奇地簡單。
組裝你的網頁抓取工具箱
在你開始編寫代碼之前，你必須先搭建好你的工作室。一個乾淨、有條理的開發環境會為你節省許多將來的頭疼。雖然你可以使用其他語言，但是Python是爬蟲領域的無冕之王，這是很有道理的。
Python 社群為這種工作打造了不可思議的套件生態系統。這些工具從發出網頁請求到解析最亂的 HTML 都可以處理，這也是為什麼從第一次接觸到老手都把它當作預設工具的原因。
你設定的核心元件
你不需要一個龐大複雜的架構才能開始。在最核心的地方，一個堅實的爬蟲工具包其實只有三部分：程式語言本身，兩三個負責搬重物的關鍵函式庫，和一個可以編寫的不錯的編碼器。
以下是必備的購物清單：
- Python：這是你的基礎。語法乾淨易讀，這對你剛開始時是個巨大的加分。更重要的是，社群支援龐大，所以任何你碰到的問題的答案，通常只是一搜就能找到。
- 必備的庫：你幾乎會用到兩個庫。Requests 是你獲取網頁的首選，它會處理發送 HTTP 請求的所有複雜性。一旦你得到了頁面內容，Beautiful Soup 會幫助你瀏覽 HTML，並精確定位到你想要的數據。
- 一個代碼編輯器：在基本的文本編輯器中編寫代碼是痛苦的。像 Visual Studio Code 這樣的正確代碼編輯器可以讓你的生活變得輕松，比如語法高亮和內置終端運行腳本。
現在，我們來快速總結一下這些必需的庫。
核心Python網頁抓取庫
| 圖書館 library | 主要功能 | 最佳使用用途 |
|---|---|---|
| 請求 | 管理 HTTP 請求 | 取得 URL 的原始 HTML、CSS 與 JavaScript 內容。 |
| Beautiful Soup | 解析 HTML 和 XML 文件 | 瀏覽並搜尋文件樹以提取特定資料元素。 |
這兩個庫完美地結合在一起。 請求會抓取頁面，而Beautiful Soup會幫助你理解它。
為什麼Python是首選
數位不會說謊。 當你看到開發人員實際使用的東西時，Python完全占主導地位。 近70%的開發人員在抓取項目中依賴Python框架。 像Beautiful Soup這樣的工具和像Selenium或Playwright這樣的更高級的工具已經成為行業標準，因為它們使困難的任務變得更加容易。
這種受歡迎程度是一個巨大的優勢。 這意味著你正在接入一個龐大而活躍的社區，其中充滿了教程、文章和論壇帖子，可以幫助你解决出現的問題。
關鍵要點：使用Python不僅僅是一個偏好問題； 這是一個戰略選擇。 這些庫功能强大，維護良好，您可以專注於要選取的邏輯，而不是陷入web協定和HTML解析的低級細節。
細看Beautiful Soup
那麼，是什麼讓Beautiful Soup如此特別呢？ 它真正的魔力在於它能够將混亂的、真實的HTML轉化為一個組織有序的結構，你可以輕鬆蒐索。 它允許您通過元素的標籤、類或ID抓取元素，而不會引起太多麻煩。
以下是顯示此操作的官方檔案的快速流覽。
看看它是如何將一個簡單的HTML字串轉換為可導航的樹的？ 從那裡，拉出標籤或段落內的文字是微不足道的。</p>
一旦你安裝了這些工具，你就可以開始構建了。 隨著你的項目變得越來越嚴肅，你也會考慮使用代理。 您可以查看我們關於IPFLY集成的指南，瞭解如何從一開始就構建它。
寫你的第一個網絡剪貼簿
好了，你已經安裝了工具。 現在是時候開始有趣的部分了：讓你的刮刀真正做點什麼。 這就是網絡抓取的抽象概念變得真實的地方，你會在荧幕上看到你從網站上直接選取的數據。
我們將拼凑一個簡單的電子商務網站。 別擔心，這是一個安全的工具，專門用於這個目的：Books to Scrape。 這是一個完美的遊樂場，因為它的結構就像一個真正的網上商店。
窺探引擎蓋下：檢查網站的HTML
在你寫一行程式碼之前，你需要扮演偵探。 第一步始終是瞭解目標網站的結構。
瀏覽器的開發工具是你的秘密武器。 只需訪問該網站，按右鍵要抓取的內容（如書名或價格），然後點擊“檢查”。這將打開一個面板，顯示構建頁面的原始HTML。 這就是你如何找到你的腳本需要遵循的特定路標（標籤和類名）。
你本質上是在尋找模式。 所有的書名都用
標籤包裝嗎？ 所有的價格都有特定的CSS類嗎，比如price_color？ 這些是你的抓取器用來流覽頁面並找到你要找的東西的線索。
看看目標網站。 你注意到每本書都是以完全相同的管道排列的嗎？ 這種一致性是刮刀最好的朋友。
正如你所看到的，每個產品都整齊地塞進自己的
元素中。 這種結構使我們能够非常簡單地告訴我們的腳本，“去查找所有文章，然後在每篇文章中查找數據。”
用Python構建Scraper
現在我們知道要查找什麼了，我們可以開始編寫Python腳本了。 這個過程非常簡單：我們將使用Requests庫下載頁面的HTML，然後將該HTML交給Beautiful Soup進行解析並選取出有趣的數據。
在深入程式碼之前，值得注意的是，對於大型項目，您需要一個查找網站上所有頁面的策略。 現時，我們將僅保留這一頁，但請將其放在您的後袋中以備後用。
這是一個完整的、有評論的腳本，它將從網站的第一頁抓取標題和價格。
# First, we import the necessary libraries
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# The URL of the page we want to scrape
url = 'http://books.toscrape.com/'
# Use requests to send an HTTP GET request to the URL
response = requests.get(url)
# Check if the request was successful (status code 200)
if response.status_code == 200:
# Parse the HTML content of the page with Beautiful Soup
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Find all the book containers on the page
# From our inspection, we know each book is inside an <article> with the class 'product_pod'
books = soup.find_all('article', class_='product_pod')
# Prepare to write the data to a CSV file
with open('book_prices.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.writer(file)
# Write the header row
writer.writerow(['Title', 'Price'])
# Loop through each book container to extract the title and price
for book in books:
# The title is inside an <h3> tag, within an <a> tag
title = book.h3.a['title']
# The price is inside a <p> tag with the class 'price_color'
price = book.find('p', class_='price_color').text
# Print the extracted data to the console
print(f"Title: {title}, Price: {price}")
# Write the extracted data to our CSV file
writer.writerow([title, price])
print("nScraping complete! Data saved to book_prices.csv")
else:
print(f"Failed to retrieve the webpage. Status code: {response.status_code}")
解構程式碼
那麼，這個腳本到底在做什麼呢？ 讓我們來了解一下。理解邏輯將使您能够將此程式碼適應任何其他網站。
- 導入庫：我們首先導入請求以獲取頁面，導入BeautifulSoup以理解HTML，導入csv以保存我們的發現。
- 獲取頁面：requests.get（url）是實際訪問網站並下載其HTML的行。 我們還添加了一個簡單的檢查，以確保網站正確響應（狀態碼200表示“正常”）。
- 解析HTML：BeautifulSoup（response.content，’HTML.parser’）將原始HTML轉換為易於蒐索的結構化對象。 把它想像成整理一個淩亂的房間，這樣你就可以找到東西了。
從那裡開始，我們只需使用我們在“偵探”階段早些時候發現的模式。
- sound.find_all（’article’，class_=’product_pod’）告訴Beautiful soup查找每個也有CSS類product_pod>的＜文章＞標記。 這將返回一個清單，每個項目都是一本書的HTML塊。
- 在我們的迴圈中，book.h3.a[‘title’]深入到標籤中，然後進入其中的標籤，並獲取title内容的值。
- book.find（’p’，class=’price_color’）.text查找帶有classprice_coolor的標籤，並選取可見文字——實際價格。
最後，該腳本將數據列印到您的終端，以便您可以實时查看，並將其整齊地保存到名為book_prices.CSV的CSV檔案中。
Actionable Insight：網絡抓取的真正技能不僅僅是編碼，還包括學習閱讀HTML。 輕鬆使用瀏覽器的開發工具。 你花在檢查頁面構建管道上的時間越多，你就能越快地為你遇到的任何網站編寫抓取器。
這個簡單的例子涵蓋了基本的工作流程：檢查、識別、選取。 一旦點擊，你 start tweaking this script to pull different data or tackle more complex websites. You’re on your way.
使用代理克服障礙
當你剛開始使用網絡抓取時，你通常會玩淺層遊戲。 從一兩頁中選取數據很簡單。 但是當你的項目擴展到數百甚至數千頁時會發生什麼？ 你即將遇到你的第一道主要障礙：IP遮罩。
網站比以往任何時候都更加精明。 他們密切關注傳入的流量，如果大量請求從一個IP地址開始衝擊他們的服務器，他們的防禦就會啟動。他們會將你的活動標記為機器人並把門關上。 這是保護他們基礎設施的標準措施，坦率地說是必要的。
這正是為什麼代理對於任何嚴重的抓取操作來說都是必不可少的。 代理伺服器充當您的仲介，通過其自己的IP地址而不是您的IP地址發送您的請求。 通過在這些代理IP的大池中迴圈，你可以讓你的請求看起來像是來自世界各地無數不同的用戶。 這是在雷達下飛行的關鍵。
選擇正確的代理類型
事情是這樣的：並非所有代理都是平等的。 你主要會遇到兩種類型——資料中心和住宅——你需要哪種類型取決於你的目標網站。
- 資料中心代理：這是最常見且最經濟實惠的選擇。 它們源自資料中心的服務器，使其速度驚人。 捕獲？ 他們的IP地址很容易被標記為商業地址，更先進的網站會毫不猶豫地遮罩他們。
- 住宅代理：這些IP來自真實的日常互聯網服務提供者（ISP），並分配給實際的家庭。 因為它們看起來像合法的人流量，所以它們在繞過障礙物方面要有效得多。 對於電子商務巨頭或社交媒體平臺等强硬目標來說，住宅代理是黃金標準。
對於大多數商業級抓取，住宅代理的成功率明顯更高，這使它們成為明顯的贏家。 如果你正在處理受保護的網站，那麼瞭解更多關於優質住宅代理網絡的優勢是值得的。
自動化網絡活動的絕對數量令人震驚。2023年，機器人流量占所有互聯網流量的近一半（49.6%）。 作為回應，大約43%的大型網站現在部署了複雜的反機器人系統，這使得高品質的代理比以往任何時候都更加重要。 您可以深入瞭解更多的網絡爬行基準和統計資料，以更好地瞭解情况。
將代理集成到Python腳本中
讓代理在Python Requests腳本中工作實際上非常簡單。 當您向IPFLY等提供商註冊時，您將獲得憑據——通常是主機、埠、用戶名和密碼。 您只需要將這些格式化為特定的URL字串。
然後，您的腳本將此代理資訊與每個請求一起傳遞，告訴庫通過代理伺服器路由您的流量，而不是直接從您自己的電腦發送。
這裡有一個實際操作的程式碼示例，可以準確地向您展示它是如何完成的。
進口請求
# Your proxy credentials from your provider (e.g., IPFLY)
proxy_host = "pr.ipfly.net"
proxy_port = "7777"
proxy_user = "YOUR_USERNAME"
proxy_pass = "YOUR_PASSWORD"
# The target URL you want to scrape
target_url = 'http://httpbin.org/ip' # A great site for checking your public IP
# Format the proxies for the Requests library
proxies = {
"http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
"https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
}
try:
# Make the request using the 'proxies' parameter
response = requests.get(target_url, proxies=proxies)
# This will raise an error for bad responses (4xx or 5xx)
response.raise_for_status()
# Print the IP address the website saw
print("Request sent through proxy. Website saw this IP:")
print(response.json())
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"An error occurred: {e}")
運行此程式時，httpbin.org的輸出不會顯示您的家庭IP地址。 相反，您將看到代理的IP，這是您對一切正常工作的確認。
專業提示：永遠不要像示例中那樣直接在腳本中硬編碼憑據。 一種更安全的做法是將它們存儲為環境變數。 如果你打算分享你的程式碼或將其上傳到GitHub等公共存儲庫，這一點至關重要。
代理輪換的最佳實踐
僅僅有一個代理是不够的； 你需要一個明智的策略來使用它。有效地管理你的代理是區分成功的刮刀和不斷失敗的刮刀的關鍵。
以下是一些可操作的提示：
- 頻繁輪換IP：對於大型工作，理想情况下，您應該在每次請求或一小部分請求後更改IP。 一個好的代理提供程式會自動處理這種輪換，所以你不必手動管理。
- 需要時使用粘性會話：有些任務要求您保持一致的身份，例如登入帳戶或完成結帳過程。 對於這些，使用“粘性”會話。 此功能允許您在IP地址旋轉之前將其保持幾分鐘。
- 內寘可靠的錯誤處理：代理並非絕對可靠——它們可能會失敗或被封锁。 你的劇本需要預見到這一點。 一個可靠的方法是在嘗試中包裝你的請求。 ..除了捕獲連接錯誤並自動使用新的代理IP重試請求的塊。
通過將可靠的代理服務與智慧實施策略相結合，您將能够處理網絡抓取中最大的障礙之一。
抓取動態網站並存儲數據
到目前為止，我們已經處理了靜態網站，其中所有內容都整齊地打包在初始HTML中。 但是，當你訪問一個現代網站，你的抓取器返回一個空的或不完整的頁面時，會發生什麼？ 很有可能，你遇到了一個動態的網站。
這是一個典型的刮擦路障。 如今，許多網站在初始頁面加載後使用JavaScript來獲取和顯示內容。 想想互動式地圖、無限滾動提要或即時更新儀錶板。 您要查找的數據不在Requests腳本看到的頁面源中； 它是由JavaScript在後臺引入的。 要做到這一點，你的scraper需要在瀏覽器中表現得更像人。
使用瀏覽器自動化處理JavaScript
這就是瀏覽器自動化工具改變遊戲規則的地方。 像Selenium和Playwright這樣的庫可以讓你的Python腳本控制像Chrome或Firefox這樣的真實網絡瀏覽器。 你的程式碼可以告訴瀏覽器打開一個URL，等待所有JavaScript完成運行，然後抓取完全渲染的HTML。
這裡有一個簡單的想法：請求只是敲門，拿走門廊上剩下的東西。 另一方面，Selenium和Playwright直接走進來，等待主人把一切都安排好，然後開始四處看看。 這種等待和與頁面互動的能力正是您處理動態內容所需要的。
從選取到組織
選取數據只是難題的一部分。 轉儲到終端的原始數據可能會很有趣，但並不是特別有用。 當您以結構化、可訪問的格式存儲數據時，真正的價值就會被解鎖。 對於大多數項目，這意味著將其保存到一個可以實際使用的檔案中。
您將遇到的兩種最常見和最通用的格式是CSV和JSON。
- CSV（逗號分隔值）：這是表格數據的首選。 如果你的資訊整齊地排列成行和列，比如產品清單或聯繫方式，CSV是完美的。 您可以直接在Excel或Google表格中打開這些檔案進行快速分析。
- JSON（JavaScript對象標記法）：當你處理更複雜的嵌套資料結構時——比如抓取部落格評論，每條評論可能都有自己的回復——JSON是理想的。 它具有高度的靈活性、人類可讀性和API標準，使其成為開發人員的絕佳選擇。
一旦你開始收集大量數據，你可能會超出簡單檔案的範圍。 學習資料庫和SQL的基本概念是管理更大、更複雜的抓取項目的有力下一步。
在實踐中存儲廢棄數據
讓我們重新審視一下我們的電子商務示例。 我們將把數據結構化為字典清單，而不僅僅是將書籍標題和價格列印到控制台。 然後，我們將它保存為CSV和JSON檔案。 這是構建任何嚴肅的數據抓取筦道的基本技能。
import csv
import json
# Imagine this is the data scraped from the website
scraped_books = [
{'title': 'A Light in the Attic', 'price': '£51.77'},
{'title': 'Tipping the Velvet', 'price': '£53.74'},
{'title': 'Soumission', 'price': '£50.10'}
]
# --- Saving to a CSV file ---
csv_file = 'books.csv'
csv_columns = ['title', 'price']
try:
with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=csv_columns)
writer.writeheader()
for data in scraped_books:
writer.writerow(data)
print(f"Data successfully saved to {csv_file}")
except IOError:
print("I/O error while writing CSV")
# --- Saving to a JSON file ---
json_file = 'books.json'
try:
with open(json_file, 'w', encoding='utf-8') as jsonfile:
# Use indent=4 for pretty, human-readable output
json.dump(scraped_books, jsonfile, indent=4)
print(f"Data successfully saved to {json_file}")
except IOError:
print("I/O error while writing JSON")
這個簡單的腳本將我們原始的抓取資料轉換為持久的、有組織的檔案，使其可以在另一個應用程序中進行分析或使用。 要更深入地瞭解構建這些工作流程，請查看我們的完整指南 https://www.ipfly.net/zh-tw/data-scraping/
以道德和負責任的管道進行報廢
知道如何構建網路爬蟲是一回事，但知道如何負責任地使用這種能力是專業人士與問題之間的區別。 目標不僅僅是獲取數據； 這是為了在不成為互聯網上壞鄰居的情况下獲取數據。
想想看：在幾秒鐘內用數千個請求轟炸一個網站，就相當於一群暴徒沖進一家小店。 它可能會讓每個人的網站速度變慢，或者更糟糕的是，完全崩潰。 道德抓取就是儘量減少你的足迹，成為一個好的數位公民。
在您鍵入導入請求之前，您的第一步應該是檢查網站的robots.txt檔案。 這是一個簡單的文字檔，您可以在domain.com/robots.txt上找到。 它本質上是網站所有者對機器人的規則手册，明確規定了哪些區域是禁止進入的。 尊重這些規則不僅僅是禮貌； 這是遠離黑名單的第一步。
表現得像個好機器人
一旦你清除了robots.txt檔案，下一步就是讓你的抓取器表現得不像機器，更像一個體貼的用戶。 你想在雷達下飛行而不造成任何麻煩。
一個很大的贈品是你的用戶代理。 默認情况下，抓取庫通常會發送一個通用的用戶代理，它基本上會大喊“我是一個腳本！”這對大多數服務器管理員來說都是一個即時的危險信號。 這裡的一個簡單的改變可以改變世界。
以下是您應該在腳本中實現的一些可操作的東西：
-
認清自己：不要隱藏自己是誰。 設定自定義用戶代理，如MyDataProject/1.0（+ http://your-website.com/info ）. 這告訴網站所有者你是誰，並為他們提供了一種聯繫方式，如果你的刮刀造成了問題。 透明度有很長的路要走。
-
放慢速度：你的腳本可以比任何人更快地發出請求。 用快速請求攻擊服務器是禁止您的IP地址的可靠方法。 我總是使用time.sleep（）在請求之間添加延遲。
-
夜間抓取：如果可以的話，在現場的非高峰時段運行刮泥機，比如深夜或清晨。 當真實的人類用戶最需要時，這减少了服務器上的負載。
Actionable Insight：如果一個人不能點擊那麼快，你的機器人也不應該。 從請求之間的2-5秒延遲開始。 使用Python的time.sleep（random.suniform（2,5））使延遲不可預測，這看起來比固定的暫停更自然。
瀏覽法律和隱私環境
遵守道德也意味著瞭解你不能跨越的法律和隱私界限。 僅僅因為數據在公共網站上並不意味著這是公平的遊戲。 在登入荧幕後抓取個人資訊、受版權保護的資料或任何東西都是一個巨大的禁忌。
法律界正在迅速趕上，GDPR和CCPA等法規正在執行嚴格的數據隱私規則。 這可不是件容易的事。 最近的一份報告發現，86%的公司現在正在加大對數據合規性的投資，以跟上步伐。 這表明，在數據收集與嚴格的道德標準之間實現了巨大的平衡。 如果你有興趣深入挖掘，2025年的網絡抓取市場報告有一些很好的見解。
最後，負責任的刮擦是關於可持續性的。 當你保持尊重和透明時，你不僅僅是在避免禁令——你是在幫助保持網絡開放，並確保你能够長期訪問所需的數據。
對網絡抓取有疑問嗎？ 你並不孤單。
當你深入研究網絡抓取時，你不可避免地會遇到同樣的問題，這些問題在你之前已經困擾了無數開發人員。 直接回答這些常見的障礙是構建真正有效的刮刀的關鍵，這樣你一路上就不會感到沮喪。
讓我們分解一下我聽到的一些最常見的問題，並給你你需要的實用答案。
這甚至是合法的嗎？
毫無疑問，這是首要問題。 誠實的回答？ 這很複雜。 沒有簡單的“是”或“否”。抓取的合法性實際上取決於你在抓取什麼以及如何抓取。
一般來說，抓取公開可用的數據（任何人都可以在不登入的情况下看到的資訊）通常是可以的。 但一旦你踏入某些領域，規則就會迅速改變。
以下是你需要小心的地方：
- 個人數據：如果你在抓取姓名、電子郵件或電話號碼，你就陷入了GDPR和CCPA等隱私法的雷區。 除非你有堅實的法律基礎，否則不要這樣做。
- 版權內容：抓取文章、照片或其他創意作品並重新發佈是獲得停止和終止函的快速方法。 這顯然侵犯了版權。
- 登入背後的數據：抓取需要用戶名和密碼的內容幾乎總是違反網站的服務條款，這可能會產生法律後果。
Actionable Insight：在編寫一行程式碼之前，請務必檢查網站的robots.txt檔案並閱讀其服務條款。 對於任何商業項目，如果有任何疑問，請諮詢律師。 這是確保您完全合規的唯一方法。
我如何避免一直被封鎖？
啊，經典的網絡抓取猫捉老鼠遊戲。 被封锁是令人沮喪的，但這是一種成年禮。 訣竅是讓你的刮刀表現得不像機器，更像人。 反機器人系統是智慧的，它們專門用於嗅出腳本的機器人重複模式。
你的主要目標是融入正常的人類遊客群體。 以下是在現實世界中有效的策略：
- 使用好的輪換代理：這是不可談判的，也是你能做的最有效的事情。通過將你的請求通過一組高品質的住宅代理進行路由，看起來你的流量來自數千個不同的真實用戶，而不是一個超負荷的服務器。
- 設定一個可信的用戶代理：python請求等庫中的默認用戶代理是一個明顯的漏洞。 你需要改變它來模仿一個常見的瀏覽器，比如最新版本的Chrome或Firefox。 例如：{“用戶代理”：“Mozilla/5.0（Windows NT 10.0；Win64；x64）AppleWebKit/537.36（KHTML，類似於Gecko）Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36”}。
- 隨機化你的延遲：沒有什麼比像鐘錶一樣每500毫秒發送一次請求更能大喊“我是機器人！”的了。在你的請求之間引入隨機延遲——從2秒到10秒的任何時間都感覺更自然、更人性化。 在你的迴圈中使用時間。睡眠（隨機。制服（2，10））。
此外，如果你在robots.txt檔案中看到爬行延遲指令，請做一個好公民，並尊重該指令。 網站所有者實際上是在告訴你應該放慢多少速度。 聽他們說。
什麼是最好的程式設計語言？
你可以用一堆不同的語言抓取網站，但讓我們說實話：Python主導這個領域是有原因的。 它的庫生態系統就是專門為這類工作而構建的，使從發送請求到解析混亂的HTML的一切都變得更加容易。
Python的真正力量來自於它的專用工具。 您可以使用Requests庫以極其簡單的方式處理HTTP調用，然後將混亂的HTML傳遞給Beautiful Soup，Beautiful Soup是解析現實世界中不完美程式碼的絕對天才。 對於大多數靜態網站來說，一兩拳就足够了。
但是，現代的JavaScript密集型網站呢？ Python也能處理這些問題。 它可以直接插入Selenium和Playwright等瀏覽器自動化工具中，讓你像用戶一樣驅動一個真正的瀏覽器來渲染頁面。 對於大規模項目，像Scrapy這樣的框架為您提供了構建嚴肅的生產級爬蟲所需的所有結構。 這個完整的工具包使Python成為你能想到的幾乎任何抓取挑戰的首選。
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