[搭建基本框架]
首先，你需要使用 Python 的requests库来发送 HTTP 请求，并使用BeautifulSoup或者lxml库来解析网页内容。以下是一个简单的示例代码框架：
Python
复制
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_page(url):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 在这里处理网页内容的解析逻辑
else:
print("无法获取页面: ", url)
def main():
start_url = "your_start_url"
fetch_page(start_url)
if __name__ == "__main__":
main()
[处理页面链接]
在解析网页内容时，提取出页面中的链接。可以使用正则表达式或者解析库提供的方法来获取。同时，需要建立一个数据结构（如集合）来存储已访问过的链接，避免重复访问。
[并发处理与优化]
为了提高爬虫效率，可以使用多线程、多进程或者异步编程（如asyncio）来实现并发获取页面。同时，注意设置合适的请求间隔，避免被网站封禁。还可以设置代理池来应对反爬虫机制。
[数据存储]
根据需求，选择合适的数据存储方式，如文件、数据库（如 MySQL、MongoDB 等）。例如，使用pandas库将数据存储为 CSV 文件，或者使用SQLAlchemy库与数据库进行交互。
[异常处理]
在爬虫过程中，可能会遇到网络错误、页面解析错误等各种异常情况。需要添加完善的异常处理机制，保证爬虫的稳定性。
