python网页爬虫与数据清洗需分“获取”和“处理”两阶段：爬虫用requests+beautifulsoup，注意headers、异常捕获和请求频率；提取优先用find/select而非正则；清洗按空值→格式→逻辑三级过滤；落地推荐sql存储与函数封装。
用Python做网页爬虫加数据清洗，核心是分清“获取”和“处理”两个阶段，工具选对、步骤理清，就能稳定跑起来。
一、爬虫部分：requests + BeautifulSoup 是入门首选
不用一上来就上 Selenium 或 Scrapy，多数静态页面用 requests 发请求、BeautifulSoup 解析 HTML 就够用。关键注意三点：
- 加 headers 模拟真实浏览器（尤其 User-Agent），避免被反爬直接拒绝
- 用 try-except 包住请求和解析逻辑，网络超时、标签不存在、编码异常都得兜住
- 控制请求频率，time.sleep(1) 是最简单有效的反封策略，别图快把 IP 打进黑名单
二、结构化提取：先定位再取值，别硬写正则
优先用 BeautifulSoup 的 find()/find_all() 定位元素，用 .get_text() 或 .get('href') 取内容。比如抓商品标题：
soup.find('h2', class_='title').get_text(strip=True)如果 HTML 结构多变，可结合 CSS 选择器（select）或 XPath（用 lxml 配合），但正则匹配 HTML 标签本身不推荐——容易漏、难维护。
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三、清洗流程：按“空值→格式→逻辑”三级过滤
拿到原始数据后别急着存，清洗要分层推进：
- 空值与空白处理：strip() 去首尾空格，None 和 '' 统一转为 NaN 或空字符串，再决定是丢弃还是填充
- 格式标准化：日期转 pd.to_datetime，价格去¥/逗号再转 float，手机号补全区号或统一 11 位
- 业务逻辑校验：比如“下单时间不能晚于发货时间”，“评分必须在 0–5 之间”，这类规则用布尔索引或 query() 直接筛掉异常行
四、落地与复用：CSV 是起点，但别卡在这儿
初期导出 CSV 验证没问题，但后续建议自然过渡到：
- 用 pandas.to_sql() 写入 SQLite 或 MySQL，方便去重、关联、查重
- 把清洗逻辑封装成函数（如 clean_price(series)），下次爬新站点也能复用核心模块
- 加个简单日志（logging），记录成功抓取数、清洗丢弃数、异常 URL，排查问题不用翻代码
基本上就这些。不复杂但容易忽略细节，稳住节奏比追求速度更重要。
