掌握python爬虫抓取百科类网站需先分析页面结构，定位标题、正文、信息框等模块；使用beautifulsoup解析html，结合Selenium或API应对动态内容；设置请求头、间隔时间以规避反爬；清洗数据后按字段存储为JSON或CSV格式，确保合法合规。

抓取百科类网站内容是Python爬虫常见的应用场景之一，比如维基百科、百度百科、互动百科等。这类网站结构相对规范，但也有反爬机制和动态加载内容的问题。掌握一些技巧可以更高效、稳定地获取所需信息。

分析页面结构与数据定位

百科类网页通常采用标准化的HTML结构，词条标题、正文段落、信息框（infobox）、参考资料等模块清晰。使用浏览器开发者工具查看源码，找到关键标签和class名称。

• 标题一般位于<h1>标签内
• 正文内容多在class=”mw-parser-output”或类似容器中
• 信息框常为<table class=”infobox”>

利用BeautifulSoup解析HTML时，精准选择器能提升提取效率：

 soup.find('h1').text   soup.select('.mw-parser-output p')   soup.find('table', class_='infobox') 

处理JavaScript渲染内容

部分百科站点（如某些中文百科）使用JavaScript动态加载正文或图片。此时requests获取的源码不含实际内容。

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解决方案有两种：

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• 使用Selenium驱动真实浏览器访问，等待页面加载完成后再提取数据
• 分析XHR请求，直接调用API接口获取json格式原始数据（效率更高）

例如维基百科提供REST API：
https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/summary/{title}
可直接获得结构化摘要信息，避免解析HTML。

遵守规则与反爬策略

频繁请求可能触发IP封锁或验证码。合理设置请求间隔，添加headers模拟正常浏览行为。

• 设置User-Agent伪装成主流浏览器
• 使用time.sleep()控制频率，建议每两次请求间隔1-2秒
• 考虑使用代理池分散请求来源

同时遵循robots.txt协议，不抓取禁止目录，尊重网站版权。

数据清洗与结构化存储

原始抓取内容常含多余标签、引用标记（如[1]）、内部链接等。需进行清洗：

• 去除<sup>、<span class=”reference”>类引用标签
• 提取纯文本使用get_text(strip=True)
• 将条目按标题、简介、正文、图片链接、参考资料分类存储

推荐保存为JSON或CSV格式，便于后续分析或导入数据库。

基本上就这些。关键是理解目标网站结构，选择合适工具，合法合规地获取信息。不复杂但容易忽略细节。