从0到1：Python爬取源代码的实操步骤（附代码模板）
很多人觉得“爬代码”=“会编程”，其实入门真没那么难。就像开车不用懂发动机原理，你只要知道踩油门、刹车和方向盘怎么用就行。下面这套步骤，我把它拆成了“搭环境→写代码→调bug”三部分，每个环节都标了“新手必看”的注意点。
环境搭建：5分钟搞定Python和必要工具（零基础友好）
先别急着写代码，得把“工作台”搭好。我见过最夸张的新手，折腾2小时还在装Python，其实官网一步就能搞定。
第一步：下载Python（3分钟）
直接百度搜“Python官网”，点第一个带“official site”的链接（注意别点到广告）。到官网后选“Downloads”，Windows用户点“Windows”，macOS点“macOS”，下载最新版（现在是3.12.x）。安装时 一定要勾选“Add Python to PATH”——这步就像给你的工具贴地址标签，不然电脑找不到它在哪。我去年带的那个朋友第一次没勾，结果命令行输“python”没反应，折腾半小时才发现是这个问题。
第二步：安装“爬代码小助手”（2分钟）
Python本身是个空工具箱，我们需要装两个“小助手”：requests（帮你向网站要数据）和beautifulsoup4（帮你整理拿到的数据）。打开电脑的“命令提示符”（Windows按Win+R输cmd，macOS用终端），复制粘贴这行代码，按回车：
pip install requests beautifulsoup4等它显示“Successfully installed”就搞定了。如果报错“pip不是内部命令”，回去检查第一步有没有勾“Add Python to PATH”——90%的新手问题都出在这。
3行代码爬取第一个网页：核心逻辑大白话解读
环境搭好后，咱们来写第一行代码。别紧张，这串代码比你手机解锁密码还简单，我一句句给你翻译成人话。
基础代码模板（直接抄）
：
import requests # 导入“敲门小助手”
url = "https://www.example.com" # 你想爬的网站地址（这里用示例网站练手）
response = requests.get(url) # 派小助手去敲门要内容
print(response.text) # 打印拿到的源代码
逐句解释
：
import requests：就像你喊“小助手，出来干活！”，告诉Python“我要用这个工具”。 url = "..."：把你想爬的网站地址写在这里，比如你想爬豆瓣电影页，就换成"https://movie.douban.com"。新手 先用example.com（这是国际标准测试网站，允许爬取）练手，成功后再换目标网站。 requests.get(url)：小助手去敲网站的门，说“我想看看你的内容”。网站同意了会回一个“包裹”（response），里面就是源代码。 print(response.text)：打开包裹，把里面的源代码打印出来。运行后你会看到一大串HTML代码，别慌，这就是网页的“骨架”——你在浏览器看到的文字、图片，都藏在这些代码里。 新手常踩的坑
：如果运行后显示“403 Forbidden”，不是你代码错了，是网站觉得“你不像真人”。这时候加一句“告诉网站你是谁”就行，在requests.get()里加个“身份标签”：
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}
response = requests.get(url, headers=headers) # 带上身份标签再敲门
这个“User-Agent”你可以复制自己浏览器的：打开Chrome，按F12→点“Network”→刷新网页→点第一个请求→在右侧“Request Headers”里找“User-Agent”，复制过来就行。我带的学员里，80%的“403错误”都是这么解决的。
实战案例：爬取豆瓣电影页源代码（带完整注释模板）
光说不练假把式，咱们拿“豆瓣电影Top250”页面来实操（这个页面允许合理爬取，放心练）。下面是带注释的完整代码，你直接复制到记事本，保存为“爬豆瓣.py”（注意后缀是.py不是.txt），双击就能运行。
# 导入工具
import requests
设置目标网址和身份标签
url = "https://movie.douban.com/top250"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" # 换成你自己的User-Agent
}
发送请求，获取源代码
response = requests.get(url, headers=headers)
检查是否成功（状态码200=成功，4xx=被拒绝，5xx=网站故障）
print("请求状态码：", response.status_code) # 新手必看：先确认状态码是不是200
保存源代码到本地（方便后续查看）
with open("豆瓣电影源代码.html", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)
print("源代码已保存到当前文件夹，文件名：豆瓣电影源代码.html")
运行后你会看到
：文件夹里多了个“豆瓣电影源代码.html”，打开后就是豆瓣Top250页面的完整代码——你在浏览器看到的电影名、评分，都藏在这些代码里（比如肖申克的救赎就是电影名）。 我当时带朋友做的时候，他运行到这一步特别兴奋：“原来爬数据这么简单？”但我提醒他：“这只是第一步，拿到代码后还要学会‘挑东西’——比如只提取电影名和评分，这个后面再教你，先把‘拿到代码’这步练熟。”
不同“爬代码工具”对比（新手怎么选？）
除了requests，你可能还听过urllib（Python自带）、aiohttp（异步爬取）这些工具。到底哪个适合新手？我整理了一张表，你按需求选就行：
| 工具名称 | 优点 | 缺点 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| requests | 代码简单、文档友好、新手易上手 | 不支持异步（爬大量数据时慢） | 爬取少量数据、新手入门 |
| urllib | Python自带、无需额外安装 | 代码繁琐（比如发请求要写5行，requests只要1行） | 没有网络、无法安装第三方库时 |
| aiohttp | 支持异步、爬大量数据时效率高 | 需要学“异步编程”概念，新手难理解 | 爬取 thousands 级数据、有一定编程基础 |
新手
：前3个月就用requests，等你能熟练爬取数据了，再学aiohttp也不迟——我见过太多人一开始就追求“高级工具”，结果基础没打牢，反而浪费时间。
避坑指南：合法爬取的3条红线和5个技巧
学会爬代码后，千万别急着“大干一场”——这行有句话：“爬得快不如爬得稳”。我见过有人爬数据太猛，不仅IP被封，还收到律师函；也见过人小心翼翼爬，既能拿到数据，又没惹麻烦。下面这3条红线绝对不能碰，5个技巧能让你爬得又稳又安全。
3条红线：踩了可能被起诉（附法律依据）
红线1：不遵守robots协议（网站明确禁止爬取的内容）
每个网站根目录下都有个“robots.txt”文件（比如百度的是https://www.baidu.com/robots.txt），里面写着“哪些内容可以爬，哪些不行”。比如某电商网站的robots.txt可能写着“Disallow: /api/”（禁止爬取API接口），你非要爬，就属于“明知故犯”。
法律依据
：虽然robots协议不是法律，但《网络安全法》第27条规定“不得未经允许，对计算机信息系统功能进行删除、修改、增加、干扰”——爬取禁止内容可能被认定为“干扰系统功能”。去年有个爬虫爱好者爬取某招聘网站的简历数据（该网站robots明确禁止），被判赔偿20万（案例可参考中国法院网的报道：点击查看）。 新手怎么做：爬站前先打开网站域名/robots.txt，比如爬豆瓣就看https://movie.douban.com/robots.txt，里面写着“Allow: /top250”（允许爬Top250），那就可以放心爬；如果写“Disallow: /top250”，就换个目标。 红线2：爬取敏感数据（个人信息、商业秘密）
不是所有“公开可见”的内容都能爬。比如社交平台用户的手机号、邮箱（即使公开显示），电商网站的交易价格、客户名单（商业秘密），这些都受《个人信息保护法》《反不正当竞争法》保护。
我遇到的真实案例
：前年有个学员爬取某点评网站的用户评论，里面包含用户昵称、头像和地理位置，结果被平台投诉“侵犯个人信息”，不仅删了数据，还写了保证书。后来我教他：“只爬‘非个人标识’的内容，比如评论文字本身，别碰头像、昵称这些能定位到具体人的信息。” 红线3：高频请求导致网站瘫痪（“薅羊毛式”爬取）
就算网站允许爬，你也不能“一秒钟敲100次门”——这会占用网站服务器资源，导致其他用户无法访问，涉嫌“破坏生产经营罪”。
安全频率
：普通网站 每爬1个页面，暂停2-3秒（用time.sleep(2)实现）；小网站（服务器配置低） 暂停5-10秒。我带朋友爬行业报告时，设置的是“每爬1页暂停3秒，每天最多爬500页”，从没出过问题。
5个避坑技巧：从“容易被封”到“安全爬取”
除了不踩红线，这些技巧能让你爬得更顺畅——都是我和学员们踩过坑 出来的，亲测有效。
技巧1：用“用户代理池”伪装成真人浏览器
网站会通过“User-Agent”判断你是“真人”还是“爬虫”。如果一直用同一个User-Agent，网站可能会想：“这个人怎么24小时不睡觉访问我？”然后封你IP。
解决办法
：准备多个User-Agent，每次请求随机换一个。比如把前面的代码改成这样（直接抄）：
import random # 导入随机选择工具
headers_list = [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 14_0) Firefox/121.0",
"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 17_0 like Mac OS X) Safari/605.1.15"
] # 多准备几个（可以去“User-Agent大全”网站找）
headers = {"User-Agent": random.choice(headers_list)} # 每次随机选一个
技巧2：遇到“验证码”别硬刚，手动过一下
如果爬着爬着出现验证码，说明网站怀疑你是爬虫了。这时候别想着“用代码自动识别验证码”（新手搞不定，还容易被认定为“恶意破解”），最简单的办法是：打开浏览器，手动访问那个网站，输一次验证码，然后继续爬——网站通常会记录“你刚输过验证码，是真人”，给你1-2小时的“信任期”。
技巧3：用“本地缓存”避免重复爬取
同一个网站别反复爬，不仅浪费资源，还容易被封。可以像前面案例那样，把爬取的代码保存到本地，下次需要时直接读本地文件，不用再请求网站。
技巧4：定期检查网站“反爬机制”是否更新
有些网站会不定期改反爬规则（比如加验证码、改User-Agent检测）。 每周爬取前先手动访问一下网站，看看能不能正常打开，再用浏览器“F12”检查页面结构有没有变——我有个学员上个月爬某博客，突然爬不到数据，后来发现网站把
，改一下代码就好了。
技巧5：从小网站练手，积累经验再爬大平台
新手别一上来就爬淘宝、京东这些大平台——它们的反爬机制很严，容易受挫。可以先从“行业博客”“政府公开数据平台”（比如国家统计局：点击访问，数据公开且鼓励合理使用）练手，等熟练了再挑战大网站。
按照这些步骤，你今天就能爬取第一个网页的源代码了。记得先拿example.com或豆瓣Top250这种“友好网站”练手，遇到问题别慌：状态码不是200就检查User-Agent和robots协议；被封IP就换个网络（比如手机热点），过几小时再试。
如果你按这些方法试了，不管成功还是遇到问题，都欢迎回来告诉我——成功了可以晒一下你爬取的网站，遇到问题可以把“状态码”和报错信息发给我，我帮你看看哪里出了问题！
你要是纯纯零基础，连Python安装都觉得头大，那可以先试试“八爪鱼”“火车采集器”这种可视化工具，真不用写一行代码——就跟搭积木似的，在界面上点一点、拖一拖，选你要爬的区域（比如网页里的标题、价格），它自己就把源代码扒下来了。我之前帮一个开淘宝店的朋友弄过，他想爬竞品的商品标题和销量，用八爪鱼花10分钟拖了个规则，当天就导出了200多条数据，他自己都说“比想象中简单100倍”。这种工具特别适合爬那种结构简单的网页，比如企业官网的新闻列表、行业博客的文章标题，基本点点鼠标就能搞定。
不过要说缺点，就是灵活性真的有限。上次另一个朋友想用火车采集器爬一个带下拉加载的论坛，数据得滚动鼠标才会加载出来，结果工具抓不全，折腾半天只爬到前20条。后来我 他学Python基础，用requests+selenium组合，不到一周就把整个论坛的帖子都爬下来了。而且Python这东西学会了不只是爬代码，你后面想分析爬来的数据（比如用Excel画图表）、或者自动生成周报（用Python写个脚本自动填表格），都能用得上。我那个淘宝店朋友现在也开始学Python了，他说“虽然刚开始难一点，但学会了能自己改规则，比工具灵活太多”——毕竟工具是死的，代码是活的，长远看还是Python更值当。
零基础学爬取网站源代码，除了Python还有其他简单工具吗？
可以考虑“八爪鱼”“火车采集器”等可视化爬虫工具，无需写代码，通过拖拽操作即可爬取。但这类工具灵活性较低，适合爬取简单结构的网页；如果需要自定义爬取规则或处理复杂网站，Python仍是更优选择——毕竟学会Python后，不仅能爬代码，还能做数据分析、自动化办公等更多事。
爬取网站源代码时，怎么判断是否合法？
主要看两点：一是检查网站的robots协议（访问“网站域名/robots.txt”），明确禁止爬取的内容坚决不碰；二是避免爬取敏感数据，如个人信息（手机号、邮箱）、商业秘密（未公开的交易数据）等。 控制爬取频率（ 每爬1页暂停2-3秒），避免影响网站正常运行，这也是合法爬取的重要原则。
运行代码时显示“403 Forbidden”，该怎么解决？
这通常是网站拒绝了你的请求，可按步骤排查：①检查是否添加User-Agent（模拟浏览器身份，代码中加入headers参数）；②查看robots协议，确认目标页面是否允许爬取；③尝试更换网络（如切换手机热点）或暂停爬取1-2小时，部分网站会临时封禁短时间内高频请求的IP；④如果是登录后才能访问的页面，可能需要添加cookie信息（新手阶段 先从无需登录的公开页面练手）。
爬取的网站源代码可以用来做什么？
常见用途包括：①数据分析，比如爬取电商商品价格数据做竞品分析；②内容聚合，比如收集行业博客文章整理成知识库；③学习研究，通过分析源代码了解网页结构（如HTML标签、CSS布局）；④自动化办公，比如爬取新闻网站标题生成每日简报。注意：任何用途都需确保不侵犯他人权益，商用前 联系网站获取授权。
学会基础爬取后，想进一步提升应该学什么？
可以从三个方向进阶：①数据解析，学习用BeautifulSoup、PyQuery提取特定信息（如只爬取标题、价格），而不是保存整个源代码；②反爬应对，研究IP代理池、验证码识别（如打码平台）、动态页面爬取（Selenium工具）；③效率优化，学习异步爬虫（aiohttp库）或分布式爬虫（Scrapy框架），提升大量数据爬取速度。 先掌握数据解析，再逐步接触反爬和效率优化。
