要使用Python抓取网页里的文章，你可以遵循以下步骤：
了解目标网站结构
分析目标网站的HTML源代码，确定文章的位置和结构。
安装所需库
`requests`：用于发送HTTP请求获取网页内容。
`BeautifulSoup`：用于解析HTML文档。
`re`（正则表达式）：用于文本提取和模式匹配。
发送HTTP请求
使用`requests.get（url, headers=headers）`发送GET请求，获取网页内容。
解析HTML文档
使用`BeautifulSoup（html）`解析获取到的HTML内容。
提取文章内容
使用`BeautifulSoup`的选择器（如`.select（）`）或XPath（如`response.xpath（）`）提取文章元素。
处理异常情况
设置合理的爬虫间隔，避免对目标网站造成过大负担。
处理网络连接超时、页面不存在等异常情况。
存储数据
将抓取到的文章内容保存到本地文件或数据库中。
下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用`requests`和`BeautifulSoup`抓取网页中的文章：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
目标网页URL
url = 'https://example.com/articles'
发送HTTP请求获取网页内容
response = requests.get（url）
检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
解析HTML内容
soup = BeautifulSoup（response.text, 'html.parser'）
提取文章元素，这里以class为'.article'为例
articles = soup.select（'.article'）
遍历文章并打印标题和内容
for article in articles:
title = article.select_one（'.article-title'）.text
content = article.select_one（'.article-content'）.text
print（f'Title: {title}'）
print（f'Content: {content}'）
print（'-' * 50）
else:
print（f'Failed to retrieve the webpage. Status code: {response.status_code}'）
请根据目标网站的实际结构修改选择器和提取逻辑。如果遇到反爬虫机制，可能需要进一步处理，如设置合适的`User-Agent`或使用Selenium模拟浏览器行为。