我们以抓取博客内容为例，为大家展示如何操作。
#抓取标题与链接#
使用Python获取我的博客中所有文章的标题及其对应链接。（需翻页处理，各页面URL规律如下：第二页为https://www.php.cn/link/2c2c5fd01b61e3e0e687573af8f7e1fa/page/2/，第三页为 https://www.php.cn/link/649f7e2bf4d7efb62d56f6090cf943eb https://www.php.cn/link/9191b0a3b4c41e6732dbb644bd52d6fc 将最终结果导出为csv文件。文章标题的HTML结构示例如下：
<h2 class="m-t-xs text-ellipsis index-post-title text-title"><a href="https://www.php.cn/link/2c2c5fd01b61e3e0e687573af8f7e1fa/4234.html">Homeassistant界面美化</a></h2>
HAPPY TEACHER'S DAY
可以看到，讲解非常详细。
运行生成的代码，效果如下：
接下来，我们尝试更复杂一点的任务：提取每篇文章的阅读次数、评论数量以及发布时间。
新建对话内容如下：
#抓取文章阅读量、评论数、发布日期#
很好，之前的代码已经成功获取了博客的所有标题和链接。现在我需要你进入每一篇文章的具体页面，提取其阅读量、评论数和发布时间。相关HTML代码结构如下：
HAPPY TEACHER'S DAY
实际运行效果
完整代码如下
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import re
import time
<p>def get_post_details(url, headers):
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
except Exception as e:
print(f"获取文章详情失败：{url}，错误：{str(e)}")
return None, None, None</p><p>soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')</p><h1>提取发布时间</h1><p>date<em>li = soup.find('li', class</em>='meta-date')
post_date = date_li.find('time').text.strip() if date_li else ''</p><h1>提取阅读量</h1><p>views<em>li = soup.find('li', class</em>='meta-views')
views = 0
if views_li:
views_text = views<em>li.find('span', class</em>='meta-value').text
match = re.search(r'(\d+)', views_text.replace(' ', ' '))
views = match.group(1) if match else 0</p><h1>提取评论数</h1><p>comments<em>li = soup.find('li', class</em>='meta-comments')
comments = 0
if comments_li:
comments_tag = comments<em>li.find('a', class</em>='meta-value') or comments<em>li.find('span', class</em>='meta-value')
if comments_tag:
match = re.search(r'(\d+)', comments_tag.text)
comments = match.group(1) if match else 0</p><p>return post_date, views, comments</p><p>def get_all_posts():
base_url = "<a href="https://www.php.cn/link/2c2c5fd01b61e3e0e687573af8f7e1fa">https://www.php.cn/link/2c2c5fd01b61e3e0e687573af8f7e1fa</a>"
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}</p><p>all_data = []
page_num = 1</p><p>while True:</p><h1>构造分页链接</h1><pre class="brush:php;toolbar:false;"> url = f"{base_url}/page/{page_num}/" if page_num > 1 else base_url
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
except Exception as e:
print(f"停止在第 {page_num} 页，错误：{str(e)}")
break
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
posts = soup.find_all('div', class_='post_title_wrapper')
if not posts:
break
for post in posts:
h2_tag = post.find('h2', class_='index-post-title')
if not h2_tag:
continue
a_tag = h2_tag.find('a')
if a_tag and a_tag.has_attr('href'):
title = a_tag.text.strip()
link = a_tag['href']
# 获取文章详细信息
post_date, views, comments = get_post_details(link, headers)
# 汇总数据
all_data.append([
title,
link,
post_date,
views,
comments
])
# 添加请求间隔，避免对服务器造成压力
time.sleep(0.5)
print(f"已处理第 {page_num} 页，累计文章数：{len(all_data)}")
page_num += 1写入CSV文件
with open('blog_posts_full.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['标题', '链接', '发布日期', '阅读量', '评论数']) writer.writerows(all_data)
return len(all_data)
if name == "main": count = get_all_posts() print(f"完整数据已保存到 blog_posts_full.csv，总计 {count} 篇文章")
示例输出
""" 已处理第 1 页，累计文章数：10 已处理第 2 页，累计文章数：20 ... 完整数据已保存到 blog_posts_full.csv，总计 56 篇文章 """
总结：
借助DeepSeek，我们可以轻松生成所需的爬虫代码。当然，前提是我们必须清晰准确地描述需求！
