爬取大量网页（例如10万个页面）通常需要考虑性能、内存使用、以及遵守目标网站的服务条款。以下是一个基本的步骤指南，使用Python进行大规模网页爬取：
选择合适的库 :对于简单的数据抓取，可以使用`requests`库发送HTTP请求。
对于解析HTML内容，可以使用`BeautifulSoup`。
如果需要模拟浏览器行为，可以使用`Selenium`。
安装库:
pip install requests beautifulsoup4 selenium编写爬虫脚本:
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport time定义要爬取的URLstart_url = 'http://example.com'定义爬取深度或页面数量depth =def get_page_content（url）:response = requests.get（url）if response.status_code == 200:return response.textelse:return Nonedef parse_page（html_content）:soup = BeautifulSoup（html_content, 'html.parser'）提取所需数据示例：提取所有链接links = soup.find_all（'a'）for link in links:print（link.get（'href'））def crawl（start_url, depth）:current_url = start_urlfor i in range（depth）:print（f'Crawling {current_url}'）html_content = get_page_content（current_url）if html_content:parse_page（html_content）else:print（f'Failed to retrieve {current_url}'）防止被封禁time.sleep（1） 简单的延迟，模拟人类行为获取下一页链接示例：假设每个页面都链接到下一页current_url = f'{start_url}？page={i+2}'开始爬取crawl（start_url, depth）
注意事项:
遵守Robots协议：
检查目标网站的`robots.txt`文件，遵守爬虫规则。
限制请求频率：避免对目标服务器造成过大压力，适当设置延迟。
错误处理：处理网络请求失败、页面结构变化等异常情况。
数据存储：考虑将抓取到的数据存储到数据库或文件中，以便后续处理。
并发处理：使用多线程或多进程提高爬取效率。
分布式爬虫：对于大规模数据抓取，可以考虑使用分布式爬虫框架，如Scrapy-Redis。
请根据实际需求调整爬虫策略，并确保在合法和道德的范围内进行爬取。