标签的角落里。这时候你得用解析库，Python里最常用的是BeautifulSoup和lxml。BeautifulSoup上手快，但处理大型页面慢得像老牛拉车；lxml快是快，但XPath语法写起来费劲。我个人的习惯是先用requests拿到页面，再用lxml的XPath精准定位——比如抓电商价格，直接写`//span[@class='price']/text()`，干净利落。但碰上嵌套混乱的页面，XPath能把你绕晕，这时候退回去用BeautifulSoup的find_all反而省事。

解析完，数据得落地。存成CSV是常规操作，但如果你打算长期追数据，SQLite更靠谱。我有个朋友做竞品监控，每天抓对手的产品价格，存CSV文件，三个月后文件打开就卡死，后来改存SQLite，查询起来快得多。不过别急着入库——先清洗。网页里经常混着空格、换行、HTML实体，比如` `这种不可见字符，不处理干净，后面分析时全是脏数据。

最后说个容易忽略的环节：请求频率。新手最容易犯的错就是写个for循环，一口气抓几百个页面，结果IP被人家封了。我吃过这个亏——有次抓某招聘网站，没加延时，三分钟就把自己搞进黑名单，对方直接弹验证码页面。后来学乖了，每抓一页sleep两秒，再配合代理IP轮换，才安稳。说到底，爬虫不是光靠技术，还得懂点“人情世故”——把服务器当人看，别把人家逼急了。

整个流程跑通容易，跑稳难。抓取、解析、存储，每个环节都有变数，网站改个版式，你的解析代码就得跟着改。所以别指望一次性写死，留好日志和异常处理，才是正经事。