一般而言，Python爬虫翻页爬取的过程分为以下步骤：
分析网页：分析要爬取的网站的URL规律，了解其翻页方式，找出每一页的URL。
获取HTML：使用Python中的网络库（如requests）获取每一页的HTML源码。
解析HTML：使用HTML解析库（如BeautifulSoup）解析每一页的HTML源码，提取所需数据。
存储数据：将提取到的数据存储到本地文件或数据库中。
翻页：按照网站的翻页规则，构造下一页的URL，返回第1步重复以上步骤，直至翻完所有页。
具体实现方法可以根据不同网站的翻页规律进行相应的调整。
用浏览器调试工具，如firebug 查看点击下一页时的http请求，再用python模拟就行了。
理论上是这样，你能看到的都能爬取。
这里我想到了两种：
1. 要爬取的链接是有规律的，比如像页码，是按顺序增长的，可以通过for循环，加1的方式循环读取页面
2. 链接无规律，可以通过抓取初始页面的一个链接，然后分析该页面中所有满足条件的url地址，将该地址保存在链表中，另个程序从这个链表中不断的读取数据，分析页面，抓取新页面中的链接，将其存在链表中，这样就不断的产生新的链接，不断的可以抓取了
job_desc_url = "https://www.zhipin.com" + str(tag.div.h3.a.get("href"))
你可以使用Python库中的pandas和openpyxl模块来生成Excel。其中，pandas模块用于读取和处理数据，openpyxl模块则可以用于生成Excel文档。
下面是一个简单的示例代码，演示如何通过Python爬虫获取网页数据并将其导出为Excel文件：
python
import requests
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
# 发送GET请求获取HTML
url = 'https://www.example.com'
res = requests.get(url)
html_data = res.text
# 解析HTML，获取数据
data_list = pd.read_html(html_data)
# 创建Excel文件并写入数据
workbook = Workbook()
worksheet = workbook.active
for data in data_list:
for index, row in data.iterrows():
row_data = [str(item) for item in row.tolist()]
worksheet.append(row_data)
workbook.save('result.xlsx')
这段代码首先通过requests库发送GET请求获取HTML页面，然后使用pandas库读取和解析HTML数据。接着，利用openpyxl库创建Excel文件，并将解析后的数据写入到工作表中，最终将Excel文件保存在本地。
需要注意的是，具体实现方式可能因不同的网站结构、数据类型等而有所差异，还需要结合具体情况进行适当调整。
要爬取另一个网页的评论，你可以使用Python爬虫库（如Requests和BeautifulSoup）来发送HTTP请求并解析HTML页面。以下是一个基本的步骤指南：
导入必要的库：import requests
from bs4 import BeautifulSoup
发送HTTP请求获取网页内容：
url = '目标网页的URL' response = requests.get(url)
解析HTML页面：
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
找到包含评论的HTML元素： 使用开发者工具检查网页元素，找到包含评论的HTML元素及其选择器。根据实际情况选择合适的选择器，例如使用CSS选择器或XPath表达式来定位评论所在的元素。
提取评论内容： 根据元素选择器提取评论内容。根据网页的结构，你可能需要进一步处理提取的文本数据，如去除多余的标签或空格。
以下是一个示例代码，演示了如何使用Python爬虫库爬取另一个网页的评论：
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = '目标网页的URL' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 使用CSS选择器找到评论所在的HTML元素 comments = soup.select('选择器') # 提取评论内容 for comment in comments: comment_text = comment.text print(comment_text)
请注意，具体的代码实现可能会根据目标网页的结构和评论的位置而有所不同。你需要根据实际情况调整代码来适应目标网页的结构和提取评论的方法。
这是因为魔高一尺，道高一丈。现在很多网站为了阻止 python 爬虫访问自己的网站，对网站造成额外的负载，都给自己网站增加了各种保护机制，比如 session 校验，用户身份双层检测等 使得 Python 脚本编写者的工作量大大增加，给爬虫的运行造成了困难。
动态加载的数据都是用户通过鼠标或键盘执行了一定的动作之后加载出来的。
所以我们通过selenium提供的webdriver工具调用本地的浏览器，让程序替代人的行为，滚动页面，点击按钮，提交表单等等。从而获取到想要的数据。所以我认为，使用selenium方法爬取动态页面的中心思想是模拟人的行为。
Python爬虫面临反爬措施时，可以采取以下几种解决方案：
1. 使用合适的请求头：许多网站会根据请求头信息来判断是否是正常的浏览器行为。通过设置合适的User-Agent、Referer等请求头，可以模拟正常的浏览器请求，降低被识别为爬虫的概率。
2. IP代理池：一些网站会通过IP地址来判断是否是爬虫行为。使用IP代理池可以轮流使用不同的IP地址，避免单个IP频繁请求被封禁。注意选择稳定可靠的代理服务提供商，并及时更新代理IP。
3. 频率控制和延时设置：过于频繁地发送请求可能会引起网站的反爬机制。合理控制请求频率，并在每次请求之间增加适当的延时，模拟人类操作行为。
4. 解析动态内容：一些网站采用了动态生成页面或者使用JavaScript进行渲染，这对于传统的静态页面爬取方式来说可能存在困难。可以使用Selenium、Pyppeteer等工具来模拟浏览器行为，实现对动态内容的解析。
5. 登录验证和Cookie管理：一些网站需要登录才能获取数据，此时可以模拟登录行为，并在请求中携带相应的Cookie。需要注意的是，登录验证可能会涉及到验证码等复杂机制，需要进一步处理。
6. 随机操作和模拟人类行为：通过在爬虫代码中添加随机操作，如随机点击、滚动页面等，可以更好地模拟人类的浏览行为，减少被识别为爬虫的概率。
7. 多线程和分布式爬取：使用多线程或分布式爬取技术可以提高效率，并且降低单个请求对网站造成的压力。但要注意合理控制并发量，避免给网站带来过大负荷。
请注意，在进行任何爬取活动时，请遵守相关法律法规和网站的使用条款，并尊重网站的反爬策略。
自动的。
爬虫：一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。
Python 爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序（爬取的有价值数据）。
调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。